画期的な開発として、脳外科手術インテリジェンス プラットフォームのリーダーである Atlas Meditech は、AI と最先端のシミュレーションを活用して、脳神経外科医の手術前準備を強化しています。MONAI 医療用画像処理フレームワークや NVIDIA Omniverse 3D 開発プラットフォームなどのツールを統合することで、Atlas Meditech は手術の結果を改善し、患者の安全性を高めることを目指しています。

Atlas Meditech は、脳外科医にさまざまなマルチメディア ツールを提供し、複雑な外科手術をこれまでにないほどリアルに頭の中でリハーサルできるようにしています。Atlas Meditech とその非営利組織である Neurosurgical Atlas の創設者である Aaron Cohen-Gadol 博士は、頭の中でのリハーサルから、高速コンピューティングとデジタル ツインを活用した非常にリアルなシミュレーションへの変革を思い描いています。

Neurosurgical Atlas は、脳外科のトレーニング プログラムで広く使用されているリソースであり、米国および世界中の脳外科医を含む 100 万人を超えるオンライン ユーザーにケース スタディ、手術ビデオ、3D 脳モデルを提供しています。研修医やキャリア初期のトレーニングへの影響は大きいです。

AIを活用した手術経路

Atlas Meditech の Pathfinder ソフトウェアには、脳外科医に安全な手術経路を提案する AI アルゴリズムが統合されており、脳の複雑な地形をナビゲートして病変に効果的かつ安全に到達できるように支援します。このイノベーションは、脳外科手術の分野に革命をもたらすことが期待されています。

Atlas Meditech のシミュレーションの際立った特徴の 1 つは、各患者の脳の独自の構造に合わせてカスタマイズできることです。物理学と高度なグラフィックスの力を活用することで、外科医は患者の脳のサイズ、形状、病変の位置を再現した仮想脳で練習することができ、比類のない精度と準備を確保できます。

患者の脳のデジタル ツインを作成するために、Atlas Pathfinder ツールは MONAI Label を採用しています。これは、MRI スキャンや CT スキャンに自動的に注釈を付ける非常に便利なツールです。この注釈付けプロセスは、正常な構造を腫瘍から分離するのに役立ち、患者の脳を鮮明に表示します。これは外科医の「目」として機能し、重要な構造と潜在的な異常をハイライトします。

患者の脳がセグメント化されると、Atlas Pathfinder は 3D 脳モデルを適応させて、腫瘍による変形を考慮しながら、患者固有の解剖学的構造を正確に模倣します。その後、外科医は視覚化を修正して精度を向上させることができ、Atlas Pathfinder は他の脳領域を損なわずに腫瘍にアクセスして除去するための最も安全な外科的アプローチを提案します。

AIを活用した意思決定支援

AI を活用した意思決定支援は、数ミリメートルの違いが大きな違いを生む複雑な脳の 3D 構造を理解する上で非常に重要です。コーエン ガドル博士は、手術の精度と安全性を高める上で AI が果たす役割を強調しています。

Atlas Meditech は、NVIDIA Omniverse を活用して、リハーサル用に外科医をリアルな環境に没入させる仮想手術室を開発しています。外科医は、このシミュレーションで患者の体位や機器を操作し、目標の手術経路に従うためのステップバイステップのガイダンスを受けることができます。AI アルゴリズムは、手術中に脳組織がどのように移動するかを予測し、外科医に貴重なフィードバックを提供します。

高度なリアルタイム物理シミュレーション エンジンである NVIDIA PhysX の統合により、シミュレーションのリアリティが向上します。仮想環境に触覚フィードバックが追加され、脳組織を扱う感覚が再現されます。この没入型体験は、外科医に比類のないトレーニングを提供します。

コーエン ガドル博士は、AI モデルが手術中にリアルタイムで洞察を提供する未来を思い描いています。これらの洞察には、重要な脳構造に関する警告、器具の追跡、手順のガイダンスなどが含まれます。Atlas Meditech は、ストリーミング AI アプリケーション用の NVIDIA Holoscan プラットフォームを検討し、これらのリアルタイムの術中洞察を実現する予定です。この AI 分析を手術技術に適用することで、外科医のスキルを向上させ、患者の転帰を向上させることが目的です。

脳と手術室のデジタルツインは、手術のリハーサルを超えて、Omniverse で開発された Isaac Sim などのアプリケーションを使用して、顕微鏡ロボットなどのインテリジェントな医療機器をトレーニングできる可能性があります。この技術の幅広い使用は、外科手術の将来に大きな期待が寄せられています。