Dr. James Tudor，MD，负责将AI集成到XCath的机器人系统中。他热衷于技术与医学的融合，热情地平衡着自己作为执业放射科医生、贝勒医学院放射学助理教授和AI研究员的多重角色。
XCath成立于2017年，是一家专注于医疗机器人、纳米机器人和材料科学发展的初创公司。该公司开发了下一代血管内机器人系统和可操控导丝，旨在治疗脑血管疾病和其他严重医疗条件。
Dr. Tudor，是什么最初激发了您对AI与医学交叉领域的兴趣，尤其是在放射学领域？
2016年，当我开始放射学住院医师培训时，DeepMind的AlphaGo击败了世界围棋冠军李世石。AlphaGo能够压缩和抽象围棋这种具有比可观测宇宙中原子数量还多的可能棋局的游戏，这激起了我的想象。我兴奋于AI有可能彻底改变放射学和整个医学，因此全身心投入到AI中。在住院医师期间，我晚上和周末都在做AI项目。
能否谈谈您从医学院到成为XCath AI副总裁的职业历程？是什么促使您追求医疗机器人中的AI集成？
我的职业道路经历了几次意外的转折。完成放射学住院医师培训后，我想花更多时间在AI及其商业应用上。我加入了一家由Eduardo Fonse卡创立的健身机器人创业公司，他现在是XCath的CEO。这是一次形成性的经历，但我从未预料到它会引导我用远程机器人治疗急性中风。
大约十年前，急性中风护理领域发生了一场革命。标准治疗方法曾是一种名为tPA的药物，用于溶解血栓。2015年的临床试验表明，通过在动脉血管内导航细小的导丝和导管直接移除脑部动脉内的血栓（称为机械取栓术）的效果更优。尽管这种手术对大血管中风非常有效，但美国不到40%的人口可以接受这种治疗。这些中风中心通常位于城市地区，有专门的医生可以进行手术。全球范围内，这一比例更低：不到3%的世界人口可以接受这种治疗。
XCath的使命是通过中心辐射模式增加机械取栓术的可及性，即专家可以通过部署到没有治疗条件地区的远程机器人提供专业的中风护理。Eduardo问我AI如何增强远程机器系统的安全性。我对此非常好奇，花了几个星期深入研究，与介入医生交流并了解远程机器人。这个使命和潜在的人道主义影响如此吸引人，我不得不响应这一号召。
您的学术放射科医生经验如何塑造了您在医疗设备中集成AI的方法？
教授放射科住院医师使我能够更清晰地解释复杂概念，这是在AI技术和其在医疗保健中的实际应用之间架起桥梁的关键。这也让我更加关注临床医生面临的挑战，从而帮助我设计出临床实用且用户友好的AI解决方案。
作为XCath的AI副总裁，您在将AI集成到XCath的机器人系统中面临哪些主要挑战？您是如何克服这些挑战的？
将AI集成到外科机器人中呈现出一个U形挑战。最大的困难在于数据的获取和管理，以及最终将其集成到嵌入式软件包中。相比之下，实际训练AI模型相对简单。
获取医疗数据具有挑战性，但幸运的是，我们建立了出色的图像共享合作关系。将模型应用于临床使用需要协调AI、质量、软件、UI/UX和机器人工程师等团队的努力，同时不断与临床团队验证解决方案的有用性和有效性。在这么多环节中，成功最终取决于拥有敬业高效的团队，他们能够频繁而有效地沟通。
AI如何增强XCath的血管内机器人系统的能力？AI在改善患者预后方面扮演什么角色？
AI算法可以作为一个持续的教师和助手，减少认知负担，提升所有提供者的能力，使其能够提供世界级的护理。AI可以提供术中和术后反馈，加速血管内机器人技术的培训和采用过程。我们的目标是使系统如此高效和易于访问，以至于其他血管内专家如介入体部放射科医生和介入心脏病学家也可以接受培训，使用机器人提供急性中风护理。
此外，本地嵌入的算法可以通过预测程序路径并在意外情况下发出警报和暂停程序，提供额外的安全保障，防止网络攻击和网络故障。
最终，我们不希望从介入医生那里夺走控制权，而是增强他们的能力，使每位患者都能确信他们正在接受世界级的护理。
XCath的AI驱动技术如何解决血管内手术中导航人体血管的复杂性？
XCath的血管内机器人系统代表了精准医学的重大进展，设计用于以亚毫米精度导航复杂的人体血管。我们的系统旨在最小化手术变异性，并通过直观的控制台增强对各种血管内设备的控制。
此外，XCath的ElectroSteer可操控智能导丝系统是世界上第一款电子控制的可操控智能导丝，其设计的可操控尖端能够导航复杂的血管解剖结构和挑战性的血管角度。
AI将进一步增强导航能力，通过本地嵌入的计算机视觉和路径规划模型。这些模型在手术过程中通过实时图像分析和增强以及通过并行自主性提供保护措施，减少介入医生的认知负担。
XCath最近实现了世界上首次远程机械取栓术演示。您能分享一下AI在这项开创性手术中所起的作用吗？
我们在那次开创性成就中使用了较早版本的机器人，所以AI没有发挥作用。然而，这是一个重要的里程碑，为未来将AI集成到远程手术中奠定了基础。
在这次现场演示中，Vitor Pereira博士从阿布扎比操作了一台模拟患者在韩国的MT手术，几分钟内就清除了脑部的血栓。我们对远程手术演示的结果感到非常兴奋，该演示发现阿布扎比的机器人控制器和韩国的机器人设备之间的低延迟和可靠连接。我们设想区域性的机器人远程中风网络，但我们采取了极端措施来展示技术的能力。
您认为远程机器人手术在治疗急性神经血管疾病的未来前景如何？XCath如何准备在这个领域领先？
在许多医疗场景中，证明远程机器人手术的必要性可能会很困难，特别是当有现成的外科医生或患者可以转移时。然而，在中风治疗中，每一分钟都很重要，神经元迅速丧失，远程机器人干预变得至关重要。
XCath在远程机器人手术方面处于独特位置，最初专注于中风治疗。我们的方法解决了在缺乏专业护理的地区快速干预的关键需求。一旦我们成功应对这一挑战，我相信这将为其他时间敏感的医疗紧急情况的远程解决方案铺平道路。此外，鉴于机器人控制的极高精度，机器人还可以在当地用于执行技术难度较高的手术，如动脉瘤修复。
您如何看待未来AI在医疗保健中的发展，特别是在机器人系统和微创手术中的应用？
AI有巨大的潜力彻底改变医疗保健。第一波AI应用主要集中在分诊和效率提升上。我们在放射学领域看到了显著的进步，特别是在标记紧急病例或自动化测量获取方面。我也对自动化的医疗记录文档感到兴奋。目前的一个挑战是医生往往花费更多的时间在电脑前记录，而不是与患者互动。我预计将会开发出能够在实时记录患者互动或手术的系统，释放宝贵的医生时间。在机器人领域，AI将在协助和监督中发挥关键作用，从而提高护理的一致性和质量。
在未来几年，AI将增强但不会取代外科医生。在机器人系统中实施并行自主性将显著提高手术的安全性和效率。
作为一名深度参与AI研究的人，您认为未来十年AI在医疗器械开发中的哪些进步将产生最大影响？
在过去的几年里，我们见证了大量经过FDA批准的监督深度学习模型，这些模型刚刚开始实现其彻底改变医疗保健的承诺。接下来的几年里，生成式AI应用可能会占据主导地位。相比之下，代理AI仍处于初级阶段，但具有更大的潜力。随着AI的快速发展，我们很可能会看到能够实时诊断和治疗的多代理系统。对于这些行动既不透明又具有概率性的代理，将会有额外的监管障碍。然而，全球需求将推动这些技术的采用。在卢旺达，Zipline公司使用飞行无人机在几分钟内向全国范围内运送关键医疗用品。同样，在缺乏医疗资源的地方，风险/收益计算非常不同，可能会促使这些地方超越发达国家，率先部署多代理AI医疗设备。
感谢这次精彩的采访，希望了解更多内容的读者可以访问XCath。
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