Arzt aus Toronto entwickelt KI-System zur Verringerung chirurgischer Probleme

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Dr. Amin Madani von der Abteilung für Chirurgie in Sprott hat eine KI-Software entwickelt, um chirurgische Komplikationen zu minimieren. Madani arbeitet im University Health Network, Tronto. Diese KI-Entwicklung würde die Hilfe der Chirurgen im Operationssaal erhöhen.

Denn wie die Weltgesundheitsorganisation zeigt, erleiden bis zu 25 Prozent der zahlreichen Menschen, die sich jedes Jahr weltweit einer Langzeitoperation unterziehen, entweder während oder nach dem medizinischen Eingriff negative Folgen. Diese antagonistischen Auswirkungen können von Berührungsempfindlichkeit an der Schnittstelle über innere Austrocknung bis hin zum Tod reichen.

Madani möchte die chirurgischen Fehler, die aufgrund von Irrtümern der Ärzte passieren können, verringern. Außerdem war er lange Zeit sehr skeptisch gegenüber dieser KI-Entwicklung. Er fügte hinzu.

Wie wird diese KI-Technologie helfen?

Es funktioniert nur bei Operationen an der Gallenblase. Wenn Spezialisten eine Gallenblasenentfernung durchführen, nehmen sie einen “Schlüssellochschnitt” in der Mitte des Patienten vor. Anschließend führen sie eine Kamera in die Mittelregion ein und verwenden spezielle Geräte, um das Organ zu entfernen und zu beseitigen.

Madanis Innovation projiziert farbige Bereiche auf den Videobildschirm, mit dem der Spezialist in den Körper des Patienten sehen kann. Grün bedeutet, dass der Bereich des Organs für den Schnitt geeignet ist, rot bedeutet, dass er nicht geeignet ist.

Eine andere Variante verwendet eine Projektion im Stil einer Heatmap, die den Farbton ändert, je nachdem, wie sicher das Modell ist, wo sich die geschützte Region befindet.

Das Modell wurde erstellt, indem viele lange Aufzeichnungen von medizinischen Eingriffen an der Gallenblase in ein Produktprogramm aufgenommen wurden. Im Zuge der Aufschlüsselung der Informationen nimmt die Berechnung Designs wahr, die in der Lage sind, autonome Entscheidungen zu treffen.

Die Berechnung hatte die Möglichkeit, zuverlässig zu unterscheiden “go” und “off-limits” Bereiche wie die Leber, Gallenblase und hypotaktischen Dreieck mit einer Genauigkeit von 93 bis 95 Prozent, wie von einem 2020 Untersuchung von 290 Aufnahmen von 153 Spezialisten, die in der scholastischen Tagebuch Annals of Surgery verteilt wurde gezeigt. Madani war der Hauptautor.

“Es ist, als hätte ich ein Gremium von Spezialisten, die hinter mir stehen und mich beobachten, mich anleiten, mich erforschen und mir helfen, keine Probleme bei dieser Tätigkeit zu verursachen”, sagte Madani.

Source

https://www.cbc.ca/news/canada/toronto/toronto-doctor-ai-surgery-1.6293860

Last modified: 14. Februar 2022

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