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哈佛商业评论:AR如何让手术更加安全?

2024-05-09 13:22 阅读次数:

本文摘要:甜美又迷人的主角角色过去数十年间,医学上的许多根本性技术突破都再次发生在临床性影像学上,比如超声波、乳腺X线摄影、CT、MRI等。而这些技术的构建,必不可少普遍意义上的技术发展,还包括更为小型的摄影机、更为小巧但较慢的处理器、以及动态数据传输等,这些让医生们需要在行医过程中更佳的通过图像来临床和化疗。完全所有的手术在确实入侵病人的身体之前,都牵涉到到某种形式的扫瞄。 就算是在门诊,外科医生也不会通过超声波或者CT来协助临床。

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甜美又迷人的主角角色过去数十年间,医学上的许多根本性技术突破都再次发生在临床性影像学上,比如超声波、乳腺X线摄影、CT、MRI等。而这些技术的构建,必不可少普遍意义上的技术发展,还包括更为小型的摄影机、更为小巧但较慢的处理器、以及动态数据传输等,这些让医生们需要在行医过程中更佳的通过图像来临床和化疗。完全所有的手术在确实入侵病人的身体之前,都牵涉到到某种形式的扫瞄。

就算是在门诊,外科医生也不会通过超声波或者CT来协助临床。目前,医学影像需要做即时临床,无论是大型还是小型的疾病。然而,在医学光学很快变革的同时,图像呈现出的形式却基本和上世纪50年代没区别。

视觉数据仍然通过2D的平面显示屏来呈现出,被迫医生或者护士在操作者的过程中必需将病人身上的视线挪开。同时,这些图像也不是从观看者的角度来展出的,更好的就是指设备本身:医生们必需用想象力和技巧来解读这些图像,同时还要在手术过程中将这些图像感应在病人的身上。最后,有所不同类型的视觉数据是分离呈现出的,因此医生也必需要用额外的精力来更佳的将多种图像融合在一起。这种技巧必须他们多年的锻炼。

AR技术享有转变这一切的潜力。在马里兰融合现实中心的“Augmentarium”项目中,我们正在研发医学AR应用于,就和斯坦福、杜克大学和约翰·霍普金斯大学的团队一样。在我们设想的这个应用于中,外科手术医生将不会用于一台AR头显(比如HoloLens),来看见虚拟世界的图像和其他的数据必要覆盖面积在自己的视野范围中。

比如,头显需要将一个身患动脉瘤病人的动态超声波心电图展出在医生的眼前,同时具有所有的关键信息和数据。此时,医生仍然必须挪开视线望向有所不同的屏幕以及理解信息。

AR在同时展出图片数据以及其他病人信息上的潜力,需要解救生命和增加医疗事故。这对手术室之外的医疗流程特别是在有协助。手术室也许是医院中最安全性的地方,一个病人一般来说不会有一整只4-8人的医生和护士团队照料。

由于病人都会在手术前展开详细的影像临床,所以手术的流程一般来说不会被适当的决定好。麻醉师不会监控病人的生理机能,同时管理止疼药和可解救生命药物。手术护士保证所有的设备都需要被第一时间用于。

此时,医生就需要原始沉浸于在手术任务中。然而,手术室中的时间是极为贵重的,同时手术室也一般来说不会提早被决定好再议的病例。对于所有的医院来说,择期手术都是最重要的收益来源,因此确保手术室满负荷用于和运转的压力十分大。小型的、应急的手术很难取得空档。

结果就是,很多这类型的手术被迫在手术室之外展开,比如在ICU和急诊室。正是在这些情况下,病人遭到的风险仅次于,同时AR也用着用武之地。

和手术室中有所不同的是,这类型手术取得的反对非常少。一般来说情况下只不会有1个医生和1个护士负责管理整个操作者,而病人的生理情况常常很不平稳。如果手术再次发生在半夜,很有可能负责管理手术的是初级的实习生,而且要同时扮演着麻醉师和手术医生的角色。

同时,手术房间并不是专门设计的,特别是在是牵涉到医学影像的设备。一系列的检测仪器让整个局面更为简单。医生在跟踪有所不同的图像和数据显示屏的过程中,非常容易错失和病人体征涉及的关键信息。

而一个单一的、构建了多种影像和病人数据的AR显示屏有助让医生专心于病人本身,从而提高手术涉及的质量和安全性程度,以及增加成本。除了更为安全性的手术过程之外,AR也需要增加对大量实体显示屏的市场需求从而增加成本。目前,超声波、内窥镜和支气管镜都必须医院出售一整套的设备,这些系统各自享有有所不同的显示屏。这些设备的花费需要超过数万美元。

实质上,这些有所不同的影像系统的显示方式并没显然的有所不同,但是现有的商业模式就是只出售整个系统,同时这些显示屏之间彼此之间相容。电子医学档案有自己的显示屏;血液动力监测仪和通风设备有各自的显示屏,这些数据还彼此之间融合。AR需要获取一个分享的屏幕,最后需要增加针对病人有所不同数据的专门的监测器,而是让有所不同的生理数据需要展开动态的融合。当然,AR技术依然必须变革来构建以上的设想,同时医生也要充足坚信这一理念。

硬件必须需要让医生舒适度且安全性的配戴。对于一些应用于来说,图像必需要充足通透,但另一些则必须更为实心。如果一些图像要用作指导手术的话,就必需准确到淋漓尽致。

技术上的挑战很多,但不是说道无法解决。想构建AR在医学中的应用于,还必须杰出的计算机科学家和物理学家。

我们对于未来深感很激动:AR在医疗身体健康领域的应用于,惜有一天不会像听诊器一样广泛。


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