의료 로봇 공학은 1980 년대에 최소 침습적 절차를 가능하게하여 절개 크기 및 회복 시간을 줄이는 복강경 도구를 통해 1980 년대에 일반 수술에 처음 들어갔다. 이 초기 시스템은 외과 의사의 능력을 확장하여 수술 환경을 변화 시켰습니다.
오늘날 인공 지능 (AI)은 수술실에서 새로운 정밀도와 제어 시대에 안내하고 있습니다. 그러나 이러한 진보에도 불구하고 로봇 시스템은 선택된 절차로 제한되어 있으며, 대부분의 수술은 전통적인 방법에 의존하며, 많은 환자는 일관성과 결과의 향상된 이점이 없습니다.
의료 기술이 계속 발전함에 따라, 외과 로봇 공학의 AI 응용 프로그램은 어떻게 더 넓은 수준으로 의료 서비스를 변화시킬 수 있습니까?
시장 잠재력 증가
연료 로봇 VC 자금 지원 증가 그리고 지난 5 년간의 디지털 혁신으로 로봇 산업은 멈추지 않고 빠르게 추적 된 시장 결과를보고 있습니다. 올해 초, nvidia 로봇 개발에 대한 투자를 늘리려는 의도를 발표하여 로봇 공학의 미래에 대한 긍정적 인 변화를 알리겠다고 발표했다. 대규모 플레이어의 로봇 공학에 대한 유사한 투자는 데이터 수집 및 기계 학습을 통해 로봇 기술을 더욱 발전시키면서 추가 리소스와 통찰력을 제공 할 것입니다.
직관적 인 외과, Medtronic 및 Stryker와 같은 외과 로봇 산업 지도자들은 다양한 절차에 대한 로봇 보조 수술을 개척했습니다. 2000 년에 일반 수술을 위해 DA VINCI 시스템을 도입 한 이후, 직관적 인 수술은 로봇 플랫폼을 계속 반대하여 그 제품을 심장, 비생산, 부인과 및 흉부 수술로 확장했습니다. 로봇 보조 수술의 대량 채택으로 외과 로봇 공학은 지속적으로 더 빠른 규모로 채택되었습니다. 2012 년에서 2018 년 사이에 로봇 보조 절차가 상승했습니다 738% 일반 수술에서.
앞으로, 외과 로봇 공학은 시장 잠재력이 훨씬 더 높으며 2026 년까지 140 억 달러 이상 -2023 년에 100 억 달러가 넘는 것입니다. 이는 주로 로봇 수술 절차, 자동화 및 디지털 기술의 발전 및 AI의 힘을 활용하는 최첨단 의료 솔루션을 제공하는 새로운 플레이어에 대한 접근성 때문입니다.
깊은 기술 접근
Deep Tech는 분야의 교차점을 기반으로 AI, Quantum Computing, Biotechnology 및 Robotics와 같은 여러 분야의 기술을 통합하여 새로운 기술 시대를 안내합니다. 로봇 수술에서 깊은 기술 접근 방식을 수용하는 신생 기업은 건강 관리 개발에서 볼 수 있듯이 미래를위한 혁신적인 솔루션을 만들고 있으며, 이는 중요한 의료 서비스에 대한 환자의 접근성을 향상시킬 수 있습니다. 심층 기술 개발을 통해 수술 절차는 도로 아래로 완전히 자동화되어 최소한의 외과 의사 지원이 필요하고 치료에 대한 접근이 크게 확대 될 수 있습니다.
외과 로봇 공학에서 깊은 기술 기술이 떠오르면 지속적인 글로벌 영향을 줄 수 있습니다. 대략 3 분의 2 전 세계 인구 중 50 억 명의 사람들 – 외과 치료에 대한 접근이 부족한 AI가 구동하는이 새로운 양식은 일반적인 접근을 확대하고 외과 적 치료 격차를 해소 할 수 있습니다.
융합 AI 및 외과 로봇 공학
AI는 우리가 서로 다른 기술과 서로 상호 작용하는 방식을 혁신하고 변경했습니다. 지난 5 년 동안 AI가 제기 한 변형은 로봇 공학의 개발을 가속화하고 로봇 수술을 포함한 다양한 양식 내에서 AI에 대한 추가 응용 프로그램을 만들었습니다.
AI가 빠르고 심오한 영향을 미치는 세 가지 필수 방법은 다음과 같습니다.
1. 구체화 된 ai
기술은 환경과 주변 사람들과 상호 작용하는 방식을 바꾸고 있습니다. 자율 주행 차량과 휴머노이드 로봇을 포함하는 구체화 된 AI는 실제 설정에서 복잡한 작업을 실행하기 위해 물리적 시스템과 AI의 융합입니다. 구체화 된 AI가 외과 적 로봇 공학에 적용될 때, 외과 치료 강화 및 기존 기술 향상에 오래 지속되는 영향을 미칠 가능성이 있습니다. 그러나 구체화 된 AI는 AI 기능을 훈련하고 확장하고 데이터 중심의 통찰력을 향상시키는 데 사용되는 교육 시뮬레이션 모델을 개발하기 위해 상당한 실제 데이터가 필요합니다. 최근까지, 다량의 훈련 데이터에 대한 접근은 다소 제한적이었습니다. 그러나 업계가 AI 모델의 교육 및 개발에 계속 투자함에 따라 시뮬레이션 된 데이터 풀은 더 빠른 속도로 성장하고 구현 된 AI 기능을 향상시킵니다.
2. 지속적인 데이터 통찰력 및 지침
AI 기반 시스템은 인간 뇌보다 훨씬 빠른 몇 초 만에 많은 정보를 흡수하고 이해할 수 있습니다. 대규모 데이터 세트에 대한 기계를 훈련함으로써 데이터 중심의 통찰력은 외과 의사가 OR에 발을 딛기 전에 외과 적 결정에 정보를 제공 할 수 있습니다. 수천 개의 수술을 기반으로하는 데이터 세트에 대한 교육은 외과 의사에게 더 나은 환자 경험을 제공하는 경향과 기술을 제공하고, OR에서 직면하기 전에 희귀하거나 복잡한 사례의 복잡성을 준비하고 이해할 수 있도록 AI 중심 교육 시뮬레이션은 외과 의사에게 큰 도움이 될 수 있습니다. 이 과정은 피크 수술 성능에 도달하기위한 훈련시 긴 학습 곡선 외과 의사가 직면 한 긴 학습 곡선 외과의를 크게 가속화하고 단축 할 수 있습니다.
실시간 이미징 및 시각화 기술에 적용되면 AI 중심 데이터는 운영 중에 외과 의사의 의사 결정 기능을 향상시킬 수 있습니다. AI 기반 시스템은 절차 중에 외과 계획을 조정하기위한 통찰력을 제공함으로써 외과 의사가 기술과 접근 방식을 실시간으로 최적화 할 수 있도록 강화할 수 있습니다. AI 구동 이미징 시스템을 통해 외과의는 수술 사이트의 고급 이미징 분석 및 실시간 3D “맵”을받을 수 있습니다. 이 증강 된 오버레이는 외과 의사에게 수술 기술에 대한 실시간 피드백과 함께 수술 분야에 대한 통찰력을 확장 할 수 있습니다. 로봇 수술 플랫폼은 외과 적 정밀성과 결과를 증가시키기 위해이 기술을 OR에 통합하는 최전선에 있습니다.
또한, 수술 후 지속적인 피드백을 제공함으로써 AI 기반 시스템은 절차 동안 외과 의사에게 소중한 피드백을 제공하여 약점과 강점을 강조하고이를 개선하는 방법에 대한 특정 전략을 제안 할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 또한 각 환자의 병력 및 특정 절차의 데이터 분석을 기반으로 새로운 치료 계획을 권장 할 수 있으며 추가 치료를 향상시킬 수있는 추가 정보를 제공하는 외과 의사에게 권한을 부여 할 수 있습니다. 따라서, AI 플랫폼은 AI 피드백 루프를 통해 전체 수술주기 (전, 중 및 후)에 걸쳐 외과 적 피드백을 흡수하고 적응시켜 외과 의사의 정밀성과 성능을 향상시킬 수 있습니다.
3. 정확도와 정밀도 증가
프로그램 위치에서 외과 적 멘토링 접근에 이르기까지 최상위 기회에 대한 접근성으로 인해 개별 수술 기술은 종종 외과 의사마다 다릅니다. 예를 들어, 안과 분야에는 가파른 학습 곡선이 있습니다. 평균적으로는 적어도 필요합니다 15 년의 훈련 및 외과 경험 안과 외과 의사로서 피크 성능에 도달합니다. 고령화 인구가 증가하고 외과 의사가 줄어들면서 외과 의사의 훈련 기간을 줄이고 모든 사람의 정확성과 정밀도를 표준화하기위한 새로운 솔루션이 필요합니다.
외과 의사의 학습 곡선을 줄이고 피크 성능에 더 빨리 도달 할 수있는 것 외에도 AI 기반 플랫폼을 수술 과정에 도입하면 정확성과 정밀도가 높아지고 차선 결과를 향상시킬 수 있습니다. 로봇 플랫폼에서 반자동적이고 점점 더 자율적 인 특징은 외과 의사의 자연적인 손 진전을 제거하고 전반적인 정밀도와 정확성을 향상시켜 임상 결과를 향상시킬 수 있습니다. 또한, AI 기반 시스템이 독특한 해부학 적 구조를 인식하고 절개 및 기타 수술 단계, 특히 복잡한 절차 또는 해부학 적 영역에서 정확한 위치를 제공하는 능력은 해부학 적 구조에 대한 공간 인식을 개선하여 외과 의사 오류의 속도를 크게 줄일 수 있습니다. 따라서 AI 기반 시스템을 사용하는 모든 외과 의사는 일관되게보다 정확한 치료를 제공 할 수 있습니다.
수술 과정에 통합 될 때 AI 기반 로봇 플랫폼은 환자와 외과 의사의 전반적인 경험을 향상시킬 수있는 귀중한 통찰력을 제공합니다.
결론
AI는 향후 건강 관리를 발전시키는 데 계속 중요한 역할을 할 것입니다. 고급 AI 기술을 전자 제출, 진단 및 건강 모니터링 및 추적 및 외과 치료와 같은 의료 서비스에 통합하는 것이 필수적입니다. 그렇게함으로써 우리는 전반적인 환자와 외과 의사 경험을 향상시킬 수 있습니다.
로봇 수술에서 AI는 일관되고 높은 계층 치료에 대한 기술의 변화와 환자의 접근을 신속하게하고 있습니다. AI 및 자동화와 함께 로봇 공학의 발전은 새로운 응용 프로그램을 계속 선출하여 더 높은 수준의 표준화 된 치료를 창출하고 의료 품질을 시작하고 새로운 높이에 대한 접근을 시작할 것입니다.
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