羅格斯(Rutgers)工程師創(chuàng)造了一種臺式設備，該設備結合了機器人，人工智能以及近紅外和超聲成像技術來抽取血液或插入導管以輸送液體和藥物。

他們的最新研究結果發(fā)表在《自然機器智能》雜志上，表明像圖像引導機器人設備這樣的自主系統(tǒng)在某些復雜的醫(yī)療任務上的表現(xiàn)要好于人們。

醫(yī)療機器人可以減少傷害并提高程序的效率和結果，并在資源有限的情況下以最少的監(jiān)督執(zhí)行任務。這將使醫(yī)療保健專業(yè)人員能夠將更多的精力放在醫(yī)療保健的其他關鍵方面，并使急診醫(yī)療提供者能夠在偏遠和資源有限的地區(qū)進行先進的干預和復蘇。

高級作者Martin L. Yarmush說：“與專業(yè)的醫(yī)療保健專業(yè)人員相比，我們的團隊使用志愿者，模型和動物表明，該設備可以準確地查明血管，提高成功率和縮短手術時間，” Paul&Mary Monroe-新不倫瑞克省羅格斯大學工程學院生物醫(yī)學工程系系主任兼特聘教授。

進入靜脈，動脈和其他血管是許多診斷和治療程序中至關重要的第一步。其中包括抽血，注射液體和藥物，引入支架等設備并監(jiān)測健康狀況。手術的及時性可能很關鍵，但在許多人中接觸血管可能非常具有挑戰(zhàn)性。

該研究說，估計有20%的手術失敗，血管狹窄，扭曲，滾動或塌陷的人的困難增加，這在兒科，老年人，慢性病和外傷患者中很常見。在這些組中，第一桿準確率低于50%，并且經常至少需要進行五次嘗試，導致治療延遲。當相鄰的主要動脈，神經或內臟器官被穿刺時，可能會出現(xiàn)出血并發(fā)癥，并且多次嘗試會大大增加并發(fā)癥的風險。當附近的血管難以接近時，通常需要更具侵入性的方法，例如中心靜脈或動脈通路。

該機器人設備可以在最少的監(jiān)督下將針頭和導管準確地引導到細小的血管中。它將人工智能與近紅外和超聲成像相結合，以執(zhí)行復雜的視覺任務，包括從周圍組織中識別血管，對其進行分類并估計其深度，然后進行運動跟蹤。在其他已發(fā)表的工作中，作者已經證明該設備可以用作將自動抽血和血液下游分析合并的平臺。

下一步包括在更廣泛的人群中對設備進行更多研究，包括那些血管正常和難以進入的人群。

Yarmush說：“該設備不僅可以用于患者，還可以進行修改以在嚙齒動物中抽血，這對制藥和生物技術行業(yè)的動物進行藥物測試極為重要。”