人工智能正在医疗保健领域广泛传播，带来了许多好处。其中，外科手术受到了人工智能的影响。例如，在术前规划中，人工智能处理大量患者数据，创建个性化的治疗计划，超越了一刀切的方法。
由 Gabriel Jones 领导的外科医疗技术公司 Proprio 开发了 Paradigm 导航平台，该平台集成了人工智能、机器学习、光场和深度传感器技术，提供实时的三维解剖视图和手术场景。
在这里，Jones 谈论了人工智能在术前规划和术中指导中的应用，以及在可视化和数字孪生、预测分析中的作用。
问：您提到在手术之前，人工智能可以处理大量患者数据，创建个性化的治疗计划，超越了一刀切的方法。请解释一下这是如何实现的。
答： 理解复杂的解剖关系对于有效的手术规划和执行至关重要。传统方法通常依赖于静态成像，这只能提供患者解剖结构的一个快照。然而，借助新兴技术，我们现在能够数字化整个手术区域。通过利用先进的人工智能和机器学习，我们可以创建患者独特解剖结构的动态、实时可视化。
想象一个场景，外科医生可以在手术前与患者的完全数字化模型进行互动。这个模型结合了来自各种来源的数据，如 MRI、CT 扫描和患者病史，创建了一个可以实时操作的三维表示。这使得外科医生不仅能够评估他们寻找的位置，还能评估其与周围解剖结构的关系，从而制定高度定制的手术计划。
这种方法使我们摆脱了一刀切的思维模式，因为它整合了每个患者的具体数据。外科医生可以模拟不同的手术技术，并基于特定的解剖变异可视化潜在结果。最终结果是一个个性化的治疗计划，提高了精度，最终改善了患者的安全和预后。
问：AI 驱动的术中指导来自哪里，它如何支持精准医学？
答： 传统上，外科医生在手术过程中依赖术前成像和替代标记物进行指导。尽管这些工具为我们服务得很好，但如果患者移动或参考点在手术过程中发生变化，这些工具可能会迅速过时。这可能导致外科医生依赖不准确的信息，带来显著的风险。
AI 驱动的术中指导通过将术前成像数据与光场和深度传感器技术相结合，改变了这一现状。这种集成可以提供与患者当前定位持续对齐的实时解剖可视化。例如，如果患者的身体在手术过程中移动，系统可以立即调整视觉数据，提供在整个手术过程中的实时准确指导。这种将 AI 与成像技术的融合简化了工作流程，减少了不必要的辐射暴露，增强了整体手术指导。
结果是手术精度和安全性的大幅提升，既有利于患者，也有利于手术团队。外科医生可以信任他们在正确的时间收到正确的数据，并且这些数据反映了患者的解剖结构，这使得不同技能和经验水平的外科医生都能更好地应对，减少错误的可能性。
问：请解释可视化和数字孪生，并讨论 AI 如何生成手术区域的实时 3D 模型及其带来的可能性。
答： 可视化和数字解剖孪生是提高准确性、安全性和手术结果的强大工具。数字孪生是患者解剖结构的虚拟副本，可以实时模拟和预测现实世界的过程。
通过创建数字孪生，外科医生可以虚拟探索各种手术情景，测试不同的方法，并在做出决策之前预测结果。这种能力使得治疗计划可以精确地针对每个患者的独特解剖结构和具体情况。
通过将光场和深度传感器技术与 AI 集成，我们可以生成手术区域的实时 3D 模型（即数字孪生）。这使得外科医生能够看到结构下方、角落周围和平面上通常使用传统成像技术无法看到的部分。通过新的手术工具，外科医生可以在三维空间中可视化关键结构，如神经和血管，增强他们在复杂解剖结构中的导航能力。
这种前所未有的可见性不仅有助于更好的规划，还使得手术过程中能够做出更明智的决策。外科医生可以根据实际情况调整他们的方法，显著提高精度并减少与未见解剖复杂性相关的风险。
问：您说预测分析可以利用以往手术的数据来预测患者的结果。这对外科医生有何帮助，如何促进精准医学？
答： 在外科手术中，知识就是力量。我们从过去的手术中了解得越多，就越能为未来的手术实践提供信息。通过捕捉和分析所有病例的手术数据，我们可以定义最佳结果，并从最简单到最复杂的手术中学习。
预测分析在这个过程中扮演着关键角色，通过检查类似病例的模式和结果，结合个体患者的因素。使用 AI 算法，我们可以根据历史数据识别潜在的风险和并发症。这意味着在外科医生进入手术室之前，他们已经获得了针对每个患者的最佳方法的见解。通过考虑个体特征，如解剖变异、既往病史和特定风险，外科医生可以做出高度数据驱动的决策，优化护理。
这种个性化规划不仅提高了患者的结果，还减少了不良事件的风险。随着我们不断改进预测分析能力，目标是让外科医生能够利用这些数据进行持续改进，最终提升整体护理标准。
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