Im renommierten KI für Chirurgielabor in Baltimore, Maryland, wurde ein Star geboren. Der Smart Tissue Autonomous Roboter (Star) wurde von Axel Krieger und Kollegen an der Johns Hopkins University in das künstliche Leben gebracht. Stern kann eine komplexe Anastomose -Operation mit einer komplexen Schlüsselloch -Operation mit minimaler menschlicher Intervention mit erstaunlicher Genauigkeit durchführen und dazu beitragen, die Herausforderungen dieser empfindlichen Verfahren zu bewältigen, bei denen zwei Dünndarmstücke in einen kontinuierlichen Abschnitt eingenäht werden.
Laut Krieger verwendet der Roboter eine Kombination aus neuartigen Nähwerkstools, Bildgebungssystemen, Algorithmen für maschinelles Lernen und Roboterkontrollen. Star ist nicht dazu gedacht, menschliche Chirurgen zu ersetzen – es ist so konzipiert, dass er in den chirurgischen Workflow eingebaut werden soll, wodurch die chirurgische Konsistenz von Patient zu Patient verbessert wird. Im Moment ist es ein beeindruckendes Forschungsprojekt, aber es zeigt die Richtung der Reise.
Ein Jahrzehnt schnell vorwärts und stellen Sie sich vor, unter der Aufsicht und Anleitung eines Chirurgen raffinierten Roboter, die autonome Operationen auf der Grundlage der Pathologie und Bedürfnisse eines Einzelnen planen und vollständig sind. Die Roboter könnten Pläne in Echtzeit überarbeiten, auf Komplikationen reagieren und die Ergebnisse optimieren. Eine Welt, in der Sternenkonstellationen unter menschlicher Aufsicht operieren, sieht jedoch ganz anders als das aktuelle chirurgische Modell aus. Und wenn der erwartete Zeithorizont sogar vage wahr ist, ist es eine Welt, auf die wir uns heute vorbereiten müssen.
Ein schrumpfender Zeitrahmen, der von KI angetrieben wird
Autonome chirurgische Roboter versprechen, die Konsistenz, die Patientenergebnisse und den Zugang zu standardisierten chirurgischen Techniken zu verbessern. Bis 2033 wird der globale Markt für autonome chirurgische Robotik voraussichtlich 11,07 Milliarden US -Dollar erreichen. Während eine weit verbreitete autonome Chirurgie (insbesondere eine Weichteiloperation) weiter unten ist, ist es nicht so weit entfernt, wie manche vielleicht denken. In den letzten drei Jahrzehnten, angeführt von der vorhersehbareren Umgebung der Orthopädie, haben Forscher und Entwickler vorläufige Schritte zur autonomen Operation unternommen. Aber in den letzten Jahren hat die schnelle Reife von AI-Lösungen von alltäglichen AI-Anwendungen bis hin zu selbstlernenden Systemen das Zifferblatt verschoben. Diese Technologien sind neben robusten Kommunikationsnetzwerken langfristige Enabler für eine autonome Operation. Großsprachige Modelle (LLMs) können beispielsweise Videoinhalte ansehen, Schlussfolgerungen ziehen und menschliches Verhalten replizieren.
Das Wissen, die Werkzeuge und das Vertrauen bestehen bereits, um autonome Systeme im Maßstab zu unterstützen. Angesichts des erwarteten Zeitrahmens für die tägliche schrumpfende autonome Chirurgie werden jedoch Gesundheits- und Medtech -Organisationen veranlasst, völlig neue Richtungen zu berücksichtigen.
Kritische Strukturen, Frameworks und inkrementelle Schritte sind erforderlich, um eine Welt zu erstellen, in der Roboter automatisierte Verfahren im Einklang mit menschlichen Chirurgen durchführen. Und wenn der Zeitrahmen 10 bis 20 Jahre und nicht 50 Jahre beträgt, gibt es heute grundlegende Überlegungen für Entscheidungsträger. Was passiert als nächstes? Welche weitreichenden Implikationen werden autonome Systeme mitbringen? Wie kann sich die globale Gesundheitslandschaft auf eine autonome chirurgische Zukunft vorbereiten?
Verständnis der Auswirkungen autonomer Chirurgie
Untersuchungen deuten darauf hin, dass Roboter chirurgische Aufgaben 50 -mal schneller ausführen könnten als ein menschlicher Chirurgen. Wenn die Arbeiten von 50 Chirurgen von einem einzelnen Roboter erledigt werden können, könnten Humanfachleute befreit werden, sich auf kritische Ereignisauflösung, die komplexesten Verfahren und die beschleunigten Schulungen und Kompetenz im globalen Maßstab zu konzentrieren.
Eine schnellere und genauere Operation könnte die Zugänglichkeit für die Hälfte der Welt verbessern, der derzeit mangels einheitliches, qualitativ hochwertiges Gesundheitswesen fehlt. Automatisierte Lösungen könnten die Telesucht auf ein ganz neues Niveau bringen, unterstützt durch die leuchtend angemessene globale Kommunikation, sodass Humanfachleute nicht neben Systemen physisch anwesend sein müssen.
Verfahreninnovation ist ein weiterer Vorteil. Die meisten chirurgischen Instrumente sind für den Einsatz von Menschen mit zwei Armen, zwei Händen und zwei Augen konzipiert. Autonome Systeme könnten jedoch mehrere Tools verwenden, um mehrere Aufgaben gleichzeitig zu erledigen und die Art der Verfahren massiv zu verändern. Beim Entfernen eines Stücks krebsartiger Gewebe verwenden Chirurgen derzeit ein Grundvorsprung, das zwei gerade Staples -Linien legt, um die Exzision zu schließen. Wenn ein autonomer Roboter aus den Einschränkungen der menschlichen Kontrolle freigesetzt wurde, könnte möglicherweise Metallklammern-anfällig für das Zerreißen-durch eine auflösbare superfeindliche Nahtlinie, die in situ gewebt wurde, ersetzt werden. Wie bei einem Rock könnte das Schnittprofil der Form des Gewebes folgen und ein schnelleres und effektiveres Verfahren unterstützen.
All diese Veränderungen wirken sich auf die Kostendynamik aus. Wenn beispielsweise ein Roboter eine schnellere, optimierte Operation ohne umfangreiche menschliche Anleitung durchführen kann, wenn Chirurgen umgesetzt werden und das Volumen zunimmt, ändert sich die Ressourcenbilanz. Gebühren Robotikanbieter die gleichen Gebühren wie Berater oder steigern ein wettbewerbsfähiger Markt die Verfahrenskosten dramatisch? Und wenn dies der Fall ist, ändert sich die Entscheidung darüber, ob und wann auch erledigt wird. Dies könnte die Tür für frühere und weit verbreitete Intervention öffnen.
Die regulatorische Landschaft
So vielversprechend diese Zukunft auch ist, autonome chirurgische Instrumente benötigen neue Leitplanken und eine sorgfältige Regulierung. Die autonome Zukunft erfordert einen regulatorischen Genehmigungsprozess, um iterativem, nahezu kontinuierlichem Lernen gerecht zu werden. Nehmen wir an, in einem chirurgischen Tool wird ein Black Box AI -Produkt verwendet, um sensible Daten während der Verfahren zu sammeln, und wendet dann die Erkenntnisse an, ohne zu erklären, wie. Wenn ein Fehler einem Patienten schadet, gibt es keine Möglichkeit, zu verfolgen, wie oder warum. Nicht nur das, sondern wenn die Erkenntnisse eine gemeinsam genutzte Datenbank füttern, könnte der Fehler multipliziert werden.
Derzeit überprüfen die Regulierungsbehörden Aktualisierungen vor der Veröffentlichung auf Systeme. In einer Welt kontinuierlicher Lernmaschinen ist jedoch ein neues Modell erforderlich. Die jüngste Veröffentlichung von Leitprinzipien in Bezug auf gute maschinelle Lernpraxis (GMLP) ist nur der Anfang. Stellen Sie sich ein „dynamisches Validierungssystem“ für KI -Plattformen vor, das überprüft, ob Erkenntnisse sicher und implementiert werden sollten. Die konstante Datenerdienung müsste täglich, wenn nicht stündliche Validierungszyklen erforderlich sein, um neue Prozesse, eine tiefere Integration und sogar eine neue Verwaltungsfunktion zu fordern. Chief Information Officers müssen möglicherweise im Handschuh mit den Chief Technology Officers arbeiten, um eine wichtige Rolle zu übernehmen, die enge Partnerschaften mit den Aufsichtsbehörden eingehen.
Kartierung der autonomen Zukunft
Zwischen jetzt und einer vollautonomen Zukunft lügen viele kleinere Schritte, aber wenn Organisationen diese Eventualität nicht planen, riskieren sie dann eine Störung anderer Spieler? Stop-Lack-Lösungen sind wichtig, aber wenn eine vollständig autonome Operation in ein bis zwei Jahrzehnten entfernt ist, ist es richtig, in Systeme zu investieren, die innerhalb von einer Handvoll Jahren möglicherweise veraltet sein können? Wie setzen F & E-Entscheidungsträger die richtigen Wetten und wie können sie sicherstellen, dass ihre Organisation fertig ist?
Um sich auf eine autonome chirurgische Zukunft vorzubereiten, sollten Medtech -Führer die praktischen Auswirkungen potenzieller Szenarien untersuchen und entsprechend Investitionen strukturieren. Der Schlüssel besteht darin, eine lebendige Roadmap zu entwickeln, die täglich Entscheidungen treibt und sich auf Makro- und Mikrotrends stützt. Durch die Durchführung dieser Bewertungen im Rahmen des Tages wird die Maßnahmen angezeigt, die zur Vorbereitung auf verschiedene mögliche Futures erforderlich sind. Mit einer Roadmap können Unternehmen ihre Strategien überwachen, aktualisieren und optimieren.
Wenn es um eine autonome Operation geht, besteht eine entscheidende Aktion im Frühstadium darin, zu untersuchen, wie die KI einnimmt und mit relevanten Daten aus unterschiedlichen Teilen des Pflegewegs füttert. Der Chirurg reagiert nicht nur auf das, was er sieht, sondern sie werden auch durch die Anamnese der Patienten und die persönliche Erfahrung informiert. Der Zugriff auf und verstehen Sie auf die Relevanz dieses Datenökosystems, um effektive Modelle aufzubauen, wodurch die Entscheidungsmotoren kontext werden, die letztendlich die Ergebnisse kontrollieren. Mit Daten bewaffnet, können digitale Zwillinge verwendet werden, um vorherzusagen, wie Systeme reagieren und dazu beitragen, Algorithmen in einer sicheren Umgebung offline des Patienten zu optimieren.
Diese grundlegenden Schritte müssen innerhalb eines Ökosystems von zusammengefügten Stakeholdern verknüpft werden. Medtech -Unternehmen haben bereits Partnerschaften mit großen Tech -Akteuren geschaffen, während andere Unternehmen aktiv medizinische KI -Beschleunigerprogramme im Gesundheitswesen treiben. Die Aktivitätswelle wird fortgesetzt.
Durch eine Mischung aus Horizon-Scanning und Road Mapping können sich Strategen im Medtech- und Gesundheitssektor auf den „Reverse Ripple Effect“ der morgigen Änderungen bei den heutigen Entscheidungen vorbereiten. Diese Methoden sollten für den Betrieb eines Unternehmens ebenso zentral sein wie monatliche Konten – insbesondere angesichts der Geschwindigkeit der technologischen Entwicklung.
Anmerkung des Herausgebers: Weder der Autor noch sein Unternehmen sind mit einer der in diesem Artikel erwähnten Unternehmen verbunden.
Foto: Gorodenkoff, Getty Images
Alistair Fleming bietet über 25 Jahre Erfahrung im Bereich Medtech und bietet den Kunden bahnbrechende Lösungen. Alistair arbeitet mit einer Reihe von Technologien, darunter Bildgebung, chirurgische Robotik und molekulare Diagnostik, dazu bei, Lungenkrebs, Orthopädie, allgemeine Chirurgie, Urologie, Gynäkologie und Diabetes in den USA, Großbritannien, Deutschland und Japan zu entwickeln.
Dieser Beitrag erscheint durch das Medcity Influencers -Programm. Jeder kann seine Sichtweise auf Geschäft und Innovation im Gesundheitswesen in Bezug auf MedCity -Nachrichten durch MedCity -Influencer veröffentlichen. Klicken Sie hier, um herauszufinden, wie.
