人工智能正在推动外科手术取得巨大进步

人工智能正在整个医疗保健领域传播，带来了许多好处。在其他领域中，外科手术正在受到人工智能的影响。例如，在术前规划中，人工智能会处理大量患者数据来创建个性化治疗计划，超越一刀切的方法。

人工智能驱动的术中指导通过将患者特定的术前数据与手术期间的实时洞察相结合，支持精准医疗。这种方法使外科医生能够根据每位患者独特的解剖结构定制技术，适应解剖结构的变化，确定最安全的手术路径并最大限度地降低风险。

Gabriel Jones 是 Proprio 的首席执行官，Proprio 是一家外科医疗技术公司，开发了 Paradigm，这是一个集成了人工智能、机器学习、光场和深度传感器技术，提供解剖结构和手术场景的实时 3D 视图。

在这里，琼斯谈论了术前规划和术中指导中的人工智能，以及可视化和数字孪生以及预测分析中的人工智能。

问：您建议在手术之前，人工智能可以处理大量患者数据来创建个性化治疗计划，超越一刀切的方法。请解释一下这看起来如何。

一个。了解复杂的解剖关系对于有效的手术计划和执行至关重要。传统方法通常依赖于静态成像，它仅提供患者解剖结构的快照。

然而，借助新兴技术，我们能够将整个手术区域数字化。通过利用先进的人工智能和机器学习，我们可以创建患者独特解剖结构的动态、实时可视化。

想象一下这样的场景：外科医生可以在手术前与患者解剖结构的完全数字化模型进行交互。该模型融合了各种来源的数据 –例如 MRI、CT 扫描和患者病史 - 创建可实时操作的 3D 表示。这使得外科医生能够评估他们正在寻找的位置，以及它们与周围解剖结构的关系，从而实现高度定制的手术计划。

这种方法使我们摆脱了一刀切的思维方式，因为它整合了每位患者的个人数据。外科医生可以模拟不同的手术技术，并根据存在的具体解剖变化来可视化潜在的结果。其结果是制定出个性化的治疗计划，提高精确度并最终改善患者的安全和治疗效果。

问：人工智能驱动的术中指导从何而来？它如何支持精准医疗？

一个。传统上，外科医生在手术过程中依赖术前成像和替代标记物进行指导。虽然这些工具对我们很有用，但如果患者在手术过程中移动或参考点发生变化，它们很快就会过时。这可能会让外科医生使用不准确的信息，从而带来重大风险。

人工智能驱动的术中指导通过将术前成像数据与人工智能驱动的光场和深度传感器技术相结合，改变了这一点。这种集成允许提供与患者当前位置持续一致的实时解剖可视化。

例如，如果患者在手术过程中身体发生变化，系统可以立即调整视觉数据，在整个手术过程中实时提供准确的指导。这人工智能与成像技术的融合简化工作流程，减少不必要的辐射暴露并增强整体手术指导。

其结果是患者和手术团队的手术精度和安全性得到显着提高。外科医生可以相信他们在正确的时间收到了正确的数据，并且这些数据反映了患者的解剖结构，这可以更好地为外科医生提供各种技能和经验水平，同时减少出错的可能性。

问：请解释可视化和数字孪生，并讨论 AI 如何生成手术区域的实时 3D 模型及其功能。

一个。可视化和数字解剖双胞胎是提高准确性、安全性和手术结果的强大工具。数字孪生是患者解剖结构的虚拟复制品，可以实时模拟和预测现实世界的过程。

通过创建数字孪生，外科医生可以在手术室做出决策之前虚拟地探索各种手术场景、测试不同的方法并预测结果。该功能可以根据每位患者独特的解剖结构和具体情况精确制定治疗计划。

通过将光场和深度传感器技术与人工智能相结合，我们可以生成手术区域的实时 3D 模型，即数字孪生。这使得外科医生能够看到使用传统成像技术通常看不见的结构下方、拐角处和平面。

借助新的手术工具，外科医生可以在三个维度上可视化神经和血管等关键结构，从而增强他们处理复杂解剖结构的能力。

这种前所未有的可视性水平不仅可以实现更好的规划，还可以在手术期间做出更明智的决策。外科医生可以立即调整他们的方法，显着提高准确性并最大限度地减少与看不见的解剖复杂性相关的风险。

问：您说预测分析可以利用之前手术的数据来预测患者的治疗结果。这如何帮助外科医生并支持精准医疗？

一个。在外科手术中，知识就是力量。我们对过去的手术了解得越多，就越能更好地为未来的手术实践提供信息。通过捕获和分析所有病例的手术数据，我们可以定义最佳结果，并从最基本或最复杂的手术中学习。

预测分析通过检查类似病例的模式和结果以及个体患者因素，在此过程中发挥着关键作用。使用人工智能算法，我们可以根据历史数据识别潜在的风险和并发症。

这意味着外科医生在进入手术室之前，他们就已经了解了适合每位患者的最佳方法。通过考虑个体特征（例如解剖变异、既往病史和特定风险），外科医生可以做出高度数据驱动的决策，从而优化护理。

这种水平的个性化规划可以提高患者的治疗效果，同时最大限度地降低不良事件的风险。随着我们不断完善预测分析能力，目标是使外科医生能够利用这些数据进行持续改进，最终全面提高护理标准。

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