Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Sự ra đời của trợ lý phẫu thuật robot (RSA) trong phòng phẫu thuật đã cải thiện độ chính xác và hiệu quả của phẫu thuật. Các bác sĩ phẫu thuật hiện vận hành những robot này từ xa, tăng sự khéo léo và có khả năng hợp lý hóa quy trình phẫu thuật. Việc giới thiệu hai khung mẫu mới, SuFIA và SuFIA-BC, nhằm mục đích cải thiện hơn nữa khả năng của RSA. SuFIA sử dụng hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên và mô hình ngôn ngữ quy mô lớn để lập kế hoạch cấp cao và SuFIA-BC sử dụng các kỹ thuật nhân bản hành vi để cải thiện độ chính xác và khéo léo của RSA.

Nghiên cứu đằng sau SuFIA và SuFIA-BC được thúc đẩy bởi mục tiêu giảm sự mệt mỏi của bác sĩ phẫu thuật, tăng cường sự an toàn cho bệnh nhân và giúp việc chăm sóc chất lượng cao trở nên dễ tiếp cận hơn. Các khung này đã được thử nghiệm trên nhiều nhiệm vụ phẫu thuật khác nhau trong cả môi trường mô phỏng và vật lý. Việc giới thiệu các tài sản quang học dự kiến ​​​​sẽ hạ thấp rào cản tham gia nghiên cứu robot phẫu thuật, vốn thường bị cản trở do khả năng truy cập dữ liệu hạn chế và chi phí cao liên quan đến phần trình diễn và phần cứng của chuyên gia. .

Các cải tiến đối với khung ORBIT-Phẫu thuật tạo ra môi trường đào tạo chân thực cho robot phẫu thuật. Được hỗ trợ bởi NVIDIA Omniverse, môi trường này có các mô hình chính xác về mặt giải phẫu và khả năng hiển thị có độ trung thực cao. Bộ mô phỏng sinh đôi kỹ thuật số được tạo từ khung này rất cần thiết cho việc đào tạo và đánh giá các mô hình nhân bản hành vi trong các nhiệm vụ phẫu thuật phức tạp. Nghiên cứu này điều tra các phương thức quan sát trực quan khác nhau và đánh giá hiệu quả của các mô hình khác nhau trong các nhiệm vụ phẫu thuật cơ bản.

Kết quả nghiên cứu cho thấy hiệu suất của các mô hình nhân bản hành vi khác nhau tùy thuộc vào độ phức tạp của nhiệm vụ và loại hình quan sát trực quan được sử dụng. Các mô hình dựa trên đám mây điểm sẽ tốt hơn cho các tác vụ không gian, trong khi các mô hình dựa trên RGB có hiệu quả khi các tín hiệu màu sắc quan trọng. Nghiên cứu này cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của hiệu quả mẫu trong đào tạo mô hình và độ tin cậy của mô hình đám mây điểm đối với những thay đổi trong phối cảnh máy ảnh. Những hiểu biết sâu sắc này rất cần thiết cho việc triển khai thực tế RSA trong môi trường phẫu thuật và nêu bật những lợi ích tiềm năng của khuôn khổ mới.