自律外の手術で外科的景観を再形成することを想像してください

メリーランド州ボルチモアの手術研究所の有名なAIで、星が生まれました。 スマート組織の自律ロボット （星）は、ジョンズ・ホプキンス大学のアクセル・クリーガーと同僚によって人工生活に連れて行かれました。星 実行できます 驚異的な精度を伴う最小限の人間の介入を伴う複雑な鍵穴吻合手術は、2つの小腸が連続セクションに縫い付けられるこれらの繊細な手順の課題を克服するのに役立ちます。

Kriegerによると、ロボットは、新しい縫合ツール、イメージングシステム、機械学習アルゴリズム、ロボットコントロールの組み合わせを使用しています。星は人間の外科医を置き換えることを意図したものではありません。外科的ワークフローに組み込まれ、患者から患者への外科的一貫性を高めるように設計されています。今のところ、それは印象的な研究プロジェクトですが、旅行の方向性を示しています。

10年を早送りし、外科医の監督と指導の下で、個人の病理とニーズに基づいて自律的な手術を計画および完了できる洗練されたロボットを想像してください。ロボットは、合併症に対応し、結果を最適化して、リアルタイムで計画を修正することができます。しかし、人間の監督の下で星の星座が動作する世界は、現在の手術モデルとは大きく異なります。そして、予想される時間の地平線が漠然と真実である場合、それは私たちが今日の準備を始める必要がある世界です。

AIによって燃料を供給される縮小時間枠

自律的な外科ロボットは、一貫性、患者の転帰、標準化された手術技術へのアクセスを改善することを約束します。 2033年までに、自律外科ロボット工学のグローバル市場に到達することが期待されています 110億7000万ドル。広範囲にわたる自律術（特に軟部組織手術）はさらに下にありますが、一部の人が考えるほど遠くはありません。過去30年間で、整形外科のより予測可能な環境に導かれた研究者と開発者は、自律外科手術に向けて暫定的な措置を講じてきました。しかし、過去数年で、毎日のGEN AIアプリケーションから自己学習システムまで、AIソリューションの急速な成熟度がダイヤルを動かしました。これらのテクノロジーは、堅牢な通信ネットワークと並んで、自律手術の長期的なイネーブラーです。たとえば、大規模な言語モデル（LLM）は、ビデオコンテンツを視聴したり、推論を引き出したり、人間の行動を再現したりできるようになりました。

大規模な自律システムをサポートするために、知識、ツール、および自信がすでに存在しています。ただし、自律外科手術の予想される時間枠が毎日縮小しているため、ヘルスケアとメドテックの組織は、まったく新しい方向を検討するよう促されています。

ロボットが人間の外科医と調和して自動化された手順を実行する世界を構築するには、重要な構造、フレームワーク、および増分ステップが必要です。また、時間枠が50〜20年ではなく10〜20年の場合、今日の意思決定者には基本的な考慮事項があります。これほど多くの変革的な変化のカスプで、次に何が起こりますか？自律システムがもたらす、どのような広範囲にわたる影響をもたらしますか？グローバルなヘルスケアの状況は、どのようにして自律的な外科的未来に備えることができますか？

自律手術の影響を理解する

研究は、ロボットができることを示唆しています 人間の外科医よりも50倍速く外科的タスクを実行する。 50人の外科医の作業が単一のロボットによって完了できる場合、人間の専門家は、重要なイベント解決、最も複雑な手順、およびグローバルスケールでのトレーニングと能力の加速に焦点を当てるために解放できます。

より速く、より正確な手術により、アクセシビリティが向上する可能性があります 世界の半分 現在、それは一貫した質の高い医療を欠いています。自動化されたソリューションは、雷雨が速いグローバルなコミュニケーションに支えられているため、遠隔術をまったく新しいレベルに引き上げることができるため、人間の専門家はシステムとともに物理的に存在する必要がありません。

手順のイノベーションももう1つの利点です。ほとんどの手術器具は、2つの腕、2つの手、および2つの目を持つ人間が使用するために設計されています。しかし、自律システムは複数のツールを使用して、手順の性質を大幅に変更し、複数のタスクを一度に完了することができます。たとえば、癌性組織を除去している間、外科医は現在、2つの直線の金属ステープルを置いて切除を閉じるのに役立つステープル脱装置を使用しています。自律的なロボットが人間のコントロールの制約から放出された場合、おそらく涙を流す傾向がある金属製のステープルは、その場で織られた超洗練された溶解可能な縫合ラインに取って代わる可能性があります。スカートの裾上げのように、カットプロファイルは組織の形状をたどり、より速く、より効果的な手順をサポートする可能性があります。

これらの変更はすべて、コストのダイナミクスに影響します。たとえば、ロボットが、外科医が再配置され、ボリュームが増加するにつれて、広範な人間のガイダンスなしでより速く合理化された手術を実行できる場合、リソースバランスが変わります。ロボット工学プロバイダーはコンサルタントと同じ料金を請求しますか、それとも競争力のある市場は手続きコストを劇的に削減しますか？そして、もしそうなら、変化を操作するかどうか、いつ変更するかについての決定。これにより、より早く、より広範な介入への扉が開かれる可能性があります。

規制環境

この未来と同じくらい有望なのは、自律的な外科用ツールには新しいガードレールと慎重な規制が必要です。自律的な将来には、反復的でほぼ一致する学習に対応するために構築された規制当局の承認プロセスが必要です。手術ツールがブラックボックスAI製品を使用して、手順中に機密データを収集し、その方法を説明せずに洞察を適用したとしましょう。間違いが患者に害を及ぼす場合、どのように、または理由を追跡する方法はありません。これだけでなく、Insightsが共有データベースに供給した場合、間違いを掛けることができます。

現在、規制当局はリリース前にシステムの更新を確認しています。しかし、継続的な学習マシンの世界では、新しいモデルが必要です。 Good Machine Learning Practice（GMLP）に関するガイド原則の最近のリリースは、ほんの始まりに過ぎません。洞察が安全で実装する価値があるかどうかをチェックするAIプラットフォームの「動的検証システム」を想像してください。絶え間ないデータ収穫には、時間ごとの検証サイクルではないにしても、新しいプロセス、より深い統合、さらには新しい管理機能が必要になります。最高情報責任者は、重要なゲートキーピングの役割を引き受けるために、最高技術担当者と手動で手を携えて作業する必要がある場合があります。

自律的な未来をマッピングします

今から完全に自律的な未来の間に多くの小さなステップがありますが、組織がこの不測の事態を計画していない場合、他のプレイヤーからの混乱を危険にさらしていますか？ストップギャップソリューションは重要ですが、完全に自律的な手術が1年から20年先にある場合、数年以内に時代遅れになる可能性のあるシステムに投資するのは正しいですか？ R＆Dの意思決定者はどのようにして正しい賭けをし、どのように組織の準備が整うことを保証できますか？

自律的な外科的未来に備えるために、MedTechのリーダーは、潜在的なシナリオの実際的な意味を調査し、それに応じて投資を構造化する必要があります。重要なのは、マクロトレンドとマイクロトレンドに基づいて、日々決定を促進する生きたロードマップを開発することです。これらの評価を日中の仕事の一部として実施することは、さまざまな可能性のある先物に備えるために必要な行動を示します。ロードマップを整備すると、企業は戦略を監視、更新、最適化できます。

自律手術に関しては、1つの重要な初期段階の作用は、AIを活用してケア経路の異なる部分から関連するデータを供給する方法を探求することです。外科医は、自分が見ているものに対応するだけでなく、患者の歴史と個人的な経験によって知らされています。このデータエコシステムの関連性へのアクセスと理解は、効果的なモデルの構築に役立ち、最終的に結果を制御する決定エンジンにコンテキストを提供します。データを使用して、デジタルツインを使用して、システムがどのように応答するかを予測し、患者からオフラインで安全な環境でアルゴリズムを最適化するのに役立ちます。

これらの基本的な手順は、参加した利害関係者のエコシステム内にリンクする必要があります。 MedTech企業はすでに主要なテクノロジープレーヤーとのパートナーシップを築いていますが、他の企業は医療分野で医療AIアクセラレータプログラムを積極的に推進しています。活動の波は続きます。

Horizon Scanningと道路マッピングのブレンドにより、MedTechおよびHealthcareセクターの戦略家は、今日の決定に対する明日の変更の「逆波紋効果」に備えることができます。これらの方法論は、特に技術の進化の速度を考えると、毎月のアカウントと同じくらい企業の運営の中心でなければなりません。

編集者注：著者も彼の会社も、この記事に記載されているエンティティのいずれにも所属していません。

写真：ゴロデンコフ、ゲッティイメージズ

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