토론토 의사 수술 합병증을 줄이는 AI 프로토타입을 개발

토론토 해부할 장기의 안전한 영역을 식별하여 유해한 합병증을 줄이기 위한 소프트웨어

Amin Madani 박사가 환자에게서 파열된 맹장을 제거하거나 암세포를 절제하지 않을 때 그는 수술실에서 외과의의 성과를 향상시키는 방법에 대해 생각하고 있습니다.

세계보건기구(WHO)에 따르면 매년 전 세계적으로 입원 수술을 받는 수백만 명의 사람들 중
최대 25%가 수술 중 또는 수술 후에 부정적인 합병증을 경험하기 때문입니다. 이러한 부작용은 절개 부위의 통증에서 내부 출혈, 사망에 이르기까지 다양합니다.

이러한 부작용이 모두 외과 의사의 행동으로 인한 것은 아니지만 일부는 원인이며 토론토

UHN(University Health Network)의 Sprott 외과의 일반 외과의인 Madani는 이러한 위험을 줄이기를 원합니다.

그는 데이터 및 컴퓨터 과학자 그룹이 인공 지능(AI)을 사용하여 마음을 모방할 수 있다고 제안했을 때 가장 엘리트적이고 가장 숙련된 외과 의사가 사용하는 기술과 사고 과정을 연구하고 있었습니다.

Madani는 “나는 사실 오랫동안 큰 회의론자였습니다. “그것은 할 수 있는 큰 성명입니다.”

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그 결과 협업을 통해 컴퓨터 비전(컴퓨터가 이미지를 해석하고 이해하도록 훈련시키는 AI 분야)을
사용하여 해부하기에 안전한 장기 영역과 그렇게 하는 것이 위험한 영역을 실시간으로 식별하는 프로토타입이 생성되었습니다.

이는 최근 몇 년 동안 더 나은 의료 서비스를 제공하기 위해 디지털 기술의 힘을 활용하려는 연구원, 의료 종사자 및 회사 사이에서 일어난 활발한 활동의 ​​일부입니다.

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Madani의 기술은 아직 초기 단계이며 현재는 담낭 수술에만 적용할 수 있습니다. 그러나 그는 전 세계,
특히 외과 전문 지식이 부족한 농촌 지역, 외딴 지역 및 저소득 국가에서 수술을 개선할 수 있는 잠재력이 있다고 말합니다.

다른 전문가들도 그 잠재력이 실현되기 전에 극복해야 할 과제가 있다고 말하지만 이에 동의합니다.

외과의 사는 담낭 제거 수술을 할 때 환자의 배 부분에 “열쇠 구멍 절개”를 만들고 복부에 카메라를 삽입하고 전문 도구를 사용하여 장기를 잘라내어 제거합니다.

Madani의 기술은 외과의가 환자의 신체 내부를 보기 위해 사용하는 비디오 모니터에 색상 영역을 투사합니다. 녹색은 장기의 부위가 절단하기에 안전함을 의미하고 빨간색은 절단할 수 없음을 의미합니다.

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또 다른 변형은 안전 영역이 어디에 있는지에 대한 모델의 신뢰도에 따라 색상을 변경하는 히트맵 스타일 투영을 사용합니다.

프로토타입은 수백 시간 분량의 담낭 수술 비디오를 소프트웨어 프로그램에 입력하고 해부할
위치를 식별하는 전문 외과의의 주석을 통합하여 개발되었습니다. 프레임 단위로 데이터를 분석한 후 알고리즘은 패턴을 인식하기 시작하고 독립적인 결정을 내리는 능력을 개발합니다.

2020년 153명의 외과의가 촬영한 290개의 비디오에 대한 연구에 따르면 알고리즘은
93~95% 범위의 정확도로 간, 담낭 및 간낭삼각형뿐만 아니라 “가는” 및 “금지” 영역을 일관되게 식별할 수 있었습니다.
학술지 Annals of Surgery에 게재되었습니다. Madani가 주 저자였습니다.