人工知能は外科手術の大きな進歩を可能にします

人工知能は医療全般に普及しており、多くのメリットをもたらしています。他の分野でも特に、外科は AI の影響を受けています。たとえば、術前計画では、AI が膨大な量の患者データを処理して、画一的なアプローチを超えて個別化された治療計画を作成します。

AI を活用した術中ガイダンスは、患者固有の術前データと手術中のリアルタイムの洞察を組み合わせることで、精密医療をサポートします。このアプローチにより、外科医は各患者の固有の解剖学的構造に合わせて技術を調整し、解剖学的変化に適応し、最も安全な手術経路を特定し、リスクを最小限に抑えることができます。

ガブリエル・ジョーンズは、AI を統合したナビゲーション プラットフォームである Paradigm を開発した外科医療技術会社 Proprio の CEO です。 機械学習、ライトフィールドおよび深度センサーテクノロジーにより、解剖学的構造と手術シーンのリアルタイム 3D ビューを提供します。

ここでジョーンズ氏は、術前計画と術中ガイダンスにおける AI だけでなく、視覚化、デジタル ツイン、予測分析における AI についても語ります。

Q. 手術前に AI が膨大な量の患者データを処理して、画一的なアプローチを超えて個別化された治療計画を作成できると提案しています。これがどのように見えるかを説明してください。

A. 複雑な解剖学的関係を理解することは、効果的な手術の計画と実行に不可欠です。従来のアプローチは多くの場合、患者の解剖学的構造のスナップショットのみを提供する静的画像処理に依存していました。

しかし、新たなテクノロジーにより、手術野全体をデジタル化できるようになりました。高度な AI と機械学習を活用することで、患者固有の解剖学的構造を動的にリアルタイムで視覚化できます。

外科医が手術前に患者の解剖学的構造の完全にデジタル化されたモデルを操作できるシナリオを想像してください。このモデルには、さまざまなソースからのデータが組み込まれています。 MRI、CTスキャンなど および患者の病歴 – リアルタイムで操作できる 3D 表現を作成します。これにより、外科医は探しているものの位置だけでなく、周囲の解剖学的構造との関係も評価できるようになり、高度にカスタマイズされた手術計画が可能になります。

このアプローチは、各患者の個別データを統合するため、画一的な考え方から私たちを変えます。外科医は、さまざまな手術手技をシミュレーションし、存在する特定の解剖学的変化に基づいて潜在的な結果を視覚化できます。その結果、精度を高め、最終的に患者の安全性と転帰を改善する個別の治療計画が作成されます。

Q. AI を活用した術中ガイダンスはどこから来て、精密医療をどのようにサポートできるのですか?

A. 従来、外科医は手術中の指針として術前画像と代替マーカーに依存してきました。これらのツールは私たちに役立っていますが、手術中に患者が動いたり基準点が移動したりすると、すぐに時代遅れになる可能性があります。これにより、外科医は不正確な情報を操作することになり、重大なリスクが生じる可能性があります。

AI 主導の術中ガイダンスは、人工知能を活用したライトフィールドおよび深度センサー技術と術前の画像データを統合することで、この状況を変えます。この統合により、患者の現在の位置と継続的に調整されたリアルタイムの解剖学的視覚化の配信が可能になります。

たとえば、手術中に患者の体が動いた場合、システムは視覚データを即座に調整して、手術全体を通じてリアルタイムで正確なガイダンスを提供できます。これ AIと映像技術の融合 ワークフローを合理化し、不必要な放射線被ばくを減らし、全体的な外科指導を強化します。

その結果、患者と手術チームの両方にとって、手術の精度と安全性が大幅に向上しました。外科医は、適切なデータを適切なタイミングで受け取っていること、そしてそれが患者の解剖学的構造を反映していることを信頼できます。これにより、外科医はエラーの可能性を減らしながら、さまざまなスキルと経験レベルをより適切に身に付けることができます。

Q. ビジュアライゼーションとデジタル ツインについて説明し、AI が手術野のリアルタイム 3D モデルをどのように生成できるか、またそれによって何が可能になるかについて説明してください。

A. 視覚化とデジタル解剖学的ツインは、精度、安全性、手術結果を向上させるための強力なツールです。デジタル ツインは、現実世界のプロセスをリアルタイムでシミュレートおよび予測する、患者の解剖学的構造の仮想レプリカです。

デジタル ツインを作成することで、外科医は手術室で意思決定を行う前に、さまざまな手術シナリオを仮想的に探索し、さまざまなアプローチをテストし、結果を予測できます。この機能により、各患者の固有の解剖学的構造や特定の状況に合わせて正確に調整された治療計画が可能になります。

ライトフィールドおよび深度センサー技術と AI の統合により、手術野のリアルタイム 3D モデル、つまりデジタル ツインを生成できます。これにより、外科医は、従来の画像技術では見えなかった構造の下、角の周り、平面全体を見ることができるようになります。

新しい手術ツールを使用すると、外科医は神経や血管などの重要な構造を 3 次元で視覚化でき、複雑な解剖学的構造を操作する能力が向上します。

この前例のないレベルの可視性により、より適切な計画を立てるだけでなく、手術中のより多くの情報に基づいた意思決定が可能になります。外科医はその場でアプローチを調整できるため、精度が大幅に向上し、目に見えない解剖学的複雑さに伴うリスクを最小限に抑えることができます。

Q. 予測分析では、以前の処置からのデータを活用して患者の転帰を予測できるとおっしゃっていました。これはどのように外科医を助け、精密医療を強化するのでしょうか?

A. 外科では知識が力となります。過去の手術からの理解が深まれば深まるほど、将来の手術の実践に役立つ情報を提供できるようになります。すべての症例から手術データを取得して分析することで、最適な結果を定義し、最も基本的な手術や複雑な手術からも学ぶことができます。

予測分析 は、個々の患者の要因と並行して、同様の症例からのパターンと結果を調査することにより、このプロセスにおいて重要な役割を果たします。 AI アルゴリズムを使用すると、過去のデータに基づいて潜在的なリスクと合併症を特定できます。

これは、外科医が手術室に足を踏み入れる前に、各患者に合わせた最適なアプローチを洞察できることを意味します。解剖学的構造の違い、過去の病歴、特定のリスクなどの個人の特徴を考慮することで、外科医は高度にデータに基づいた意思決定を行い、治療を最適化できます。

このレベルの個別化された計画は、有害事象のリスクを最小限に抑えながら、患者の転帰を向上させます。当社は予測分析機能の改良を続けており、目標は、外科医がこのデータを活用して継続的な改善を図り、最終的に全体的な治療標準を向上できるようにすることです。

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