抽血找不到血管?人工智能有办法

作者: 大数据文摘 2020-03-16 14:17:52

 

大数据文摘出品

来源:rutgers.edu

编译:张大笔茹、夏雅薇

可能不少人都听过护士在抽血的时候找不到血管的段子,但这确实是真人真事,而且听起来也蛮痛的。

不过现在,这种情况可以有效避免了,因为罗格斯大学(Rutgers University)的工程师们发明了一种结合了机器人、人工智能以及近红外和超声成像技术,来进行抽血或插入导管以输送液体和药物的设备。

这项研究成果发表在《自然:机器智能》上,论文表明,图像引导机器人设备这样的自主系统在某些复杂的医疗任务上可能超越人类。

论文链接:

https://www.nature.com/articles/s42256-020-0148-7

医疗机器人可以降低伤害,提高效率和结果,并在资源有限的情况下以最少的监督执行任务。这将使医疗保健专业人员能够将更多的精力放在其他关键方面,急诊医护人员也能在偏远和资源有限的地区进行先进的干预和复苏治疗。

资深作者Martin L. Yarmush与新不伦瑞克省罗格斯大学工程学院生物医学工程系主任兼特聘教授Paul&Mary Monroe表示:“与专业的医疗保健专业人员相比,我们的团队利用志愿者,模型和动物进行实验,结果表明该设备可以准确地找到血管,提高治疗成功率和缩短手术时间。”

通过进入静脉,动脉和其他血管是许多诊断和治疗程序中至关重要的第一步。包括抽血,注射液体和药物,引入支架等设备和监测健康状况等。手术的及时性是很关键的,但准确找到血管对许多医护人员来说有时很有挑战性。

研究表明,该过程大约有20%的失败率,血管狭窄,扭曲,滑动或塌陷的人的困难性会增加,这在儿科,老年人,慢性病和外伤患者中很常见。在这些组中,第一次准确率低于50%,且常至少需要进行五次尝试,这会导致治疗延迟。当相邻的主要动脉,神经或内脏器官被穿刺时,也可能会出现出血等并发症,几次下来会大大增加并发症的风险。附近的血管难以进入时,就需要更具侵入性的方法,例如创建中心静脉或动脉通路。

此设备可以在最少的监督下将针头和导管准确地引导到细小的血管中。它将人工智能与近红外和超声成像相结合以执行复杂的视觉任务,包括从周围组织中识别血管,对其进行分类并估计其深度,然后进行运动跟踪。在其他已发表的论文中,作者已证明此设备可以用作将自动抽血和血液下游分析合并的平台。

接下来将在更广泛的人群中对设备进行更多研究,包括那些血管正常和难以进入的人群。Yarmush表示:“此设备不仅可以用于患者,还可以稍微改进一下用于对啮齿动物的抽血,这对制药和生物技术行业的动物药物测试极为重要。”

相关报道:

https://www.rutgers.edu/news/robot-uses-artificial-intelligence-and-imaging-draw-blood

【本文是51CTO专栏机构大数据文摘的原创译文,微信公众号“大数据文摘( id: BigDataDigest)”】   

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