Хирурги, проводящие малоинвазивные операции, часто полагаются на рентгеновские снимки для навигации инструментами. Но плоское изображение не всегда дает полное представление о положении и ориентации катетера или эндоскопа внутри тела, что повышает риск осложнений. Стандартные ИИ-решения, призванные ускорить этот процесс, зачастую не справляются с разнообразием человеческой анатомии.
Новая система xvr, разработанная в MIT, решает эту проблему. Она адаптируется к каждому пациенту всего за пять минут, сопоставляя рентгеновские снимки с предоперационными 3D-сканами (КТ или МРТ) с точностью до субмиллиметра. Это в десятки раз превосходит существующие ИИ-методы, как утверждают разработчики. Система генерирует реалистичные синтетические рентгеновские снимки на основе 3D-данных пациента, исключая «галлюцинации» ИИ.
«Большинство американцев живут более чем в часе езды от центра, где можно провести экстренное вмешательство, например, при инсульте. Час в такой ситуации — это критически много. Упрощение этих процедур путем объединения 2D и 3D информации делает высокоспециализированные спасающие жизни операции доступнее для более широких слоев населения», — отмечает Вивек Гопалакришнан, ведущий автор исследования.
Если раньше для точной навигации требовались десятилетия тренировок, чтобы научиться «видеть» в зернистых 2D-изображениях, то xvr делает рентгеновские снимки более информативными. Это означает, что сложные, но жизненно важные процедуры могут стать безопаснее и доступнее, даже для пациентов, далеких от крупных медицинских центров. Система не требует ручного ввода данных или кликов по анатомическим ориентирам, значительно сокращая время и усилия хирурга.