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人工智能更準(zhǔn)確地找到血管抽血

汽車玩家 ? 來源:大數(shù)據(jù)文摘微信公眾號(hào) ? 作者:張大筆茹、夏雅薇 ? 2020-03-14 13:48 ? 次閱讀
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可能不少人都聽過護(hù)士在抽血的時(shí)候找不到血管的段子,但這確實(shí)是真人真事,而且聽起來也蠻痛的。

不過現(xiàn)在,這種情況可以有效避免了,因?yàn)榱_格斯大學(xué)(Rutgers University)的工程師們發(fā)明了一種結(jié)合了機(jī)器人、人工智能以及近紅外和超聲成像技術(shù),來進(jìn)行抽血或插入導(dǎo)管以輸送液體和藥物的設(shè)備。

這項(xiàng)研究成果發(fā)表在《自然:機(jī)器智能》上,論文表明,圖像引導(dǎo)機(jī)器人設(shè)備這樣的自主系統(tǒng)在某些復(fù)雜的醫(yī)療任務(wù)上可能超越人類。

醫(yī)療機(jī)器人可以降低傷害,提高效率和結(jié)果,并在資源有限的情況下以最少的監(jiān)督執(zhí)行任務(wù)。這將使醫(yī)療保健專業(yè)人員能夠?qū)⒏嗟木Ψ旁谄渌P(guān)鍵方面,急診醫(yī)護(hù)人員也能在偏遠(yuǎn)和資源有限的地區(qū)進(jìn)行先進(jìn)的干預(yù)和復(fù)蘇治療。

資深作者M(jìn)artin L. Yarmush與新不倫瑞克省羅格斯大學(xué)工程學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系主任兼特聘教授Paul&Mary Monroe表示:“與專業(yè)的醫(yī)療保健專業(yè)人員相比,我們的團(tuán)隊(duì)利用志愿者,模型和動(dòng)物進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明該設(shè)備可以準(zhǔn)確地找到血管,提高治療成功率和縮短手術(shù)時(shí)間?!?/p>

通過進(jìn)入靜脈,動(dòng)脈和其他血管是許多診斷和治療程序中至關(guān)重要的第一步。包括抽血,注射液體和藥物,引入支架等設(shè)備和監(jiān)測健康狀況等。手術(shù)的及時(shí)性是很關(guān)鍵的,但準(zhǔn)確找到血管對(duì)許多醫(yī)護(hù)人員來說有時(shí)很有挑戰(zhàn)性。

研究表明,該過程大約有20%的失敗率,血管狹窄,扭曲,滑動(dòng)或塌陷的人的困難性會(huì)增加,這在兒科,老年人,慢性病和外傷患者中很常見。在這些組中,第一次準(zhǔn)確率低于50%,且常至少需要進(jìn)行五次嘗試,這會(huì)導(dǎo)致治療延遲。當(dāng)相鄰的主要?jiǎng)用},神經(jīng)或內(nèi)臟器官被穿刺時(shí),也可能會(huì)出現(xiàn)出血等并發(fā)癥,幾次下來會(huì)大大增加并發(fā)癥的風(fēng)險(xiǎn)。附近的血管難以進(jìn)入時(shí),就需要更具侵入性的方法,例如創(chuàng)建中心靜脈或動(dòng)脈通路。

此設(shè)備可以在最少的監(jiān)督下將針頭和導(dǎo)管準(zhǔn)確地引導(dǎo)到細(xì)小的血管中。它將人工智能與近紅外和超聲成像相結(jié)合以執(zhí)行復(fù)雜的視覺任務(wù),包括從周圍組織中識(shí)別血管,對(duì)其進(jìn)行分類并估計(jì)其深度,然后進(jìn)行運(yùn)動(dòng)跟蹤。在其他已發(fā)表的論文中,作者已證明此設(shè)備可以用作將自動(dòng)抽血和血液下游分析合并的平臺(tái)。

接下來將在更廣泛的人群中對(duì)設(shè)備進(jìn)行更多研究,包括那些血管正常和難以進(jìn)入的人群。Yarmush表示:“此設(shè)備不僅可以用于患者,還可以稍微改進(jìn)一下用于對(duì)嚙齒動(dòng)物的抽血,這對(duì)制藥和生物技術(shù)行業(yè)的動(dòng)物藥物測試極為重要?!?/p>

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