1 Komputerowe wspomaganie medycznej diagnostyki obrazowej System komputerowego wspomagana detekcji zmian patologicznych CAD to zestaw wyrafinowanych metod (algorytmów, rozwiązań technologicznych, narzędzi sztucznej inteligencji etc) detekcji cech związanych z patologią. System komputerowego wspomagana diagnozy zmian patologicznych CADD to zestaw wyrafinowanych metod (algorytmów, rozwiązań technologicznych, narzędzi sztucznej inteligencji etc) analizy i interpretacji określonych cech obrazowych w celu sformułowania diagnozy różnicującej (w kategoriach zmiany złośliwej lub łagodnej)

2 Środowisko komputerowego wspomagania decyzji diagnostycznych

3 Sposób wykorzystania różnego typu operacji na obrazie do wspomagania diagnostyki obrazowej

4 Wspomaganie diagnostyki obrazowej Wspomaganie metodami komputerowymi obrazowej diagnostyki medycznej należy w dużym stopniu do obszaru sztucznej inteligencji: - przede wszystkim wykorzystanie wielu wspólnych sposobów analizy danych, algorytmów przetwarzania, detekcji i klasyfikacji informacji; - równie istotne jest stosowanie teorii przetwarzania obrazów, dostarczającej narzędzi ekstrakcji informacji i modelowania percepcji zmian w obrazach; - wykorzystanie wiedzy medycznej, charakterystyki subiektywnych ocen zmian, procesu interpretacji obrazów i weryfikacji ocen w niepowtarzalnych uwarunkowaniach klinicznych.

5 Zadania stawiane przed systemami wspomagania: Poprawa warunków pracy (większa zdolność postrzegania, usprawnienie pracy, wyznaczenie parametrów obliczeniowych): -wydobywanie informacji ukrytej z obrazów, uwydatnianie cech (metodami przetwarzania) -wyszukiwanie, semantyczny opis (indeksowanie, gromadzenie, przesyłanie) informacji diagnostycznej -poprawa percepcji zmian (wizualizacja cech o dużym znaczeniu diagnostycznym) -liczbowa (parametryczna) charakterystyka struktur wykrytych.

6 Zwiększenie czułości: -selekcja cech istotnych diagnostycznie -obiektywizacja: diagnozy, oceny, procesów podejmowania decyzji -rozpoznawanie, wskazywanie symptomów. Zwiększenie trafności: -wspomaganie decyzji -planowanie: terapii -kontrola: leki -sterowanie i monitorowanie -prognozowanie -uczenie lekarzy.

7 Systemy ekspertowe: Wraz z rozwojem wiedzy narasta złożoność problemów w wielu dziedzinach, utrudnia to gromadzenie, przechowywanie oraz przetwarzanie danych informacyjnych, a także odpowiednie ich udostępnianie. Natomiast umysł ludzki ma ograniczoną zdolność przetwarzania i wykorzystania informacji. Jak wykazują badania liczba informacji przetwarzanych jednocześnie w umyśle człowieka wynosi ok. 7, a przy większej ich liczbie proces analizy odbywa się sekwencyjnie, porcjami też po 7.

8 W wielu dziedzinach w tworzeniu i obsłudze baz danych bardzo pomocne stały się szybkość działania komputera, pojemność pamięci, bezbłędne operacje w bardzo złożonym labiryncie logicznym z możliwością szybkiego docierania do zadanych informacji, ich selekcjonowania i agregowania według wieloparametrowych relacji określanych przez użytkownika. Badania z zakresu sztucznej inteligencji dowiodły, że w wielu dziedzinach, pewne czynności konsultacyjne mogą być odwzorowane w postaci algorytmu matematyczno-logicznego. Stało się zatem możliwe zbudowanie programów z bazą wiedzy zdolnych do samodzielnego rozwiązywania problemów, stawiania diagnoz i formułowania porad.

9 Sztuczna inteligencja (AI) Inteligencja – (psych.) zespół zdolności umysłowych umożliwiających jednostce sprawne korzystanie z nabytej wiedzy oraz skuteczne zachowanie się wobec nowych zadań i sytuacji. Definicja praktyczno – poznawcza: Sztuczna inteligencja – dział informatyki zajmujący się badaniami nad systemami inteligentnymi, ich modelowaniem, konstrukcją oraz wykorzystaniem do wspomagania i zastąpienia pracy umysłowej człowieka oraz do głębszego zrozumienia ludzkiego sposobu rozumowania.

10 Sztuczna inteligencja (AI) Zadania realizowane z wykorzystaniem AI, np.: podejmowanie decyzji w warunkach braku wszystkich danych, zarządzanie wiedzą, preferencjami i informacją w robotyce, analiza i synteza języków naturalnych, rozpoznawanie obrazów (osób, obiektów), rozpoznawanie mowy i mówców, pisma, komputerowe gry logiczne, sieci neuronowe, algorytmy genetyczne, systemy eksperckie i diagnostyczne.

11 Systemy ekspertowe program, lub zestaw programów wspomagający korzystanie z wiedzy i ułatwiający podejmowanie decyzji. Systemy ekspertowe mogą wspomagać bądź zastępować ludzkich ekspertów w danej dziedzinie, mogą dostarczać rad, zaleceń i diagnoz dotyczących problemów tej dziedziny. Zorganizowane w taki sposób, że wiedza dotycząca danej dziedziny jest odseparowana od reszty systemu.

12 Ekspert Człowiek posiadający specjalistyczną wiedzę w pewnej dziedzinie (wiedzę dziedzinową) i umiejętność stosowania jej dla podejmowania decyzji związanych z tą dziedziną (umiejętność wnioskowania w oparciu o posiadaną wiedzę), nabyte w wyniku studiów i praktyki. Wiedza (niezbędna, by zapewnić odpowiedni poziom ekspertyzy), wraz z procedurami wnioskowania, stanowi model ekspertyzy posiadanej przez najlepszych specjalistów w danej dziedzinie.

13 Zastosowanie systemów ekspertowych diagnozowanie chorób, poszukiwanie złóż minerałów, identyfikacja struktur molekularnych, udzielanie porad prawnych, diagnoza problemu (np. nieprawidłowego działania urządzenia), dokonywanie wycen i kalkulacji kosztów naprawy pojazdów przez firmy ubezpieczeniowe, prognozowanie pogody, sterowania robotami, automatycznymi pojazdami, rakietami, statkami kosmicznymi, analiza notowań giełdowych,...

14 Porównanie ekspertyzy naturalnej z ekspertyzą sztuczną: Ekspertyza naturalna, wykonana przez człowieka Ekspertyza sztuczna Wady tracąca na wartości z upływem czasu trudna do przeniesienia trudna do dokumentacji nie dająca się przewidzieć kosztowna Zalety stała łatwa do przeniesienia łatwa do dokumentacji zgodna z bazą wiedzy dostępna Zalety twórcza adaptacyjna wykorzystane zmysłów szeroki zakres wiedza zdrowego rozsądku Wady nie inspirująca wymaga wprowadzenia wiedzy wejścia symboliczne wąski zakres wiedza przetwarzana w sposób mechaniczny

15 Inżynieria wiedzy - dziedzina pozyskiwania i przetwarzania wiedzy, z którą są związane systemy ekspertowe. Akwizycja wiedzy – elementów inżynierii wiedzy – proces pozyskiwania, gromadzenia i strukturalizowania wiedzy z danej dziedziny niezbędnej do realizacji baz wiedzy systemu ekspertowego.

16 Akwizycja wiedzy: prowadzenie wywiadów z ekspertami analiza kwestionariuszy wypełnianych przez ekspertów analiza raportów pisanych przez ekspertów analiza komentarzy ekspertów wykonywanych w czasie pracy obserwacja ekspertów przy pracy własne przygotowanie inżyniera wiedzy - powinien poznać problem i zrozumieć - poznać terminologię - pamiętać, że inżynier buduje model bazy wiedzy eksperta, a nie swojej.

17 Przykład procesu pozyskiwania wiedzy: Dużą trudnością podczas procesu akwizycji wiedzy stanowić może nastawienie eksperta do inżyniera wiedzy. Przyczyną może być poczucie zagrożenia, różnica wieku, posługiwanie się różnymi językami specjalistycznymi, wrogi stosunek do komputeryzacji, obawa przed utratą strefy wpływów. Inżynier wiedzy Dane, problemy, pytania Wiedza, koncepcje, rozwiązania Wiedza strukturalizowana Ekspert dziedziny Baza wiedzy

18 Problem akwizycji wiedzy: Ponieważ pozyskanie i strukturalizacja wiedzy eksperta jest zajęciem pracochłonnym, więc wysiłek włożony w utworzenie systemu ekspertowego jest uzasadniony wówczas, gdy będzie on wykorzystywany w długim odstępie czasu przez wystarczająco dużą liczbę użytkowników. Moc programu ekspertowego (w zakresie rozwiązywania danego problemu) tkwi w zakodowanej w nim wiedzy, a nie w formalizmie i schematach wnioskowania, których używa. Problem z posiadaniem pełnej wiedzy tkwi w bazie wiedzy, a nie w sposobie realizacji procesu wnioskowania systemu ekspertowego.

19 Sposoby pozyskiwania wiedzy eksperta: Obserwacja eksperta w miejscu pracy – inżynier wiedzy staje się biernym obserwatorem, starając się uzyskać wgląd na złożoność problemu. Dyskusja problemu – celem jest określenie sposobu organizacji wiedzy eksperta o problemie. Opisywanie problemu – ekspert opisuje problem dla każdej mogącej się pojawić kategorii danych wejściowych, podawanych przez użytkownika. Pomaga to sformułować prototypowy problem, a następnie wybrać strategię rozwiązania problemu.

20 Analizowanie problemu – inżynier wiedzy stawia ekspertowi do rozwiązania szereg problemów, badając sposób rozumowania eksperta w trakcie ich rozwiązywania. Właściwa analiza przyczynia się wydatnie do poprawnego zrozumienia problemu oraz opracowania efektywnej metody jego rozwiązania. Lepiej jest zbyt dokładnie przeanalizować problem, niż dokonać analizy w sposób niezadowalający. Udoskonalanie systemu – ekspert zadaje inżynierowi wiedzy problemy do rozwiązania, zaczynając od bardzo łatwych, a skończywszy na dość trudnych. Ekspert weryfikuje czy przekazał właściwie swoją wiedzę.

21 Testowanie systemu – ekspert testuje i wydaje opinie a każdej regule w prototypowym systemie ekspertowym, a także ocenia strategie stosowaną do wyboru reguł. Sprawdza, czy koncepcje wyrażone w sposób abstrakcyjny zostały prawidłowo zaimplementowane w systemie. Legalizacja systemu – prototyp systemu ekspertowego powinien być udostępniony innym ekspertom w celu oceny poprawności merytorycznej działania i krytyki systemu. Wniesione poprawki mają umożliwić udoskonalenie systemu.

22 Kategorie systemów ekspertowych: Systemy doradcze – prezentują rozwiązania dla użytkownika, który jest w stanie ocenić ich jakość. Użytkownik może odrzucić rozwiązanie oferowane przez system i zażądać innego rozwiązania. Systemy podejmujące decyzje – bez kontroli człowieka są same dla siebie końcowym autorytetem. Używane np. do sterowania różnymi obiektami, gdzie udział człowieka jest utrudniony lub wręcz niemożliwy. Systemy krytykujące – system na podstawie przedstawionego problemu i jego rozwiązania dokonuje analizy i komentuje uzyskane rozwiązanie.

23 Rodzaje systemów ekspertowych: Ze względu na to co otrzymujemy na wyjściu można podzielić na trzy zasadnicze grupy: Diagnoza - ocena stanu istniejącego na podstawie posiadanych danych Prognoza - przewidywanie stanu przyszłego na podstawie istniejących danych. Plan - opis pewnego stanu, do którego należy dążyć.

24 Ze względu na sposoby realizacji systemy ekspertowe możemy podzielić na dwie grupy: Systemy dedykowane – tworzone od podstaw przez inżyniera wiedzy współpracującego z informatykiem. Systemy szkieletowe (shells) – systemy z pustą bazą wiedzy. Proces tworzenia finalnego systemu ekspertowego jest w tym przypadku krótszy niż w pierwszym, gdyż jest wymagane tylko pozyskanie wiedzy i jej odpowiednia implementacja w systemie.

25 Ze względu na metodę prowadzenia procesu wnioskowania systemy ekspertowe dzieli się na systemy: z logiką dwuwartościową (Boole'a), z logiką wielowartościową, z logiką rozmytą. Ze względu na rodzaj przetwarzanej informacji systemy ekspertowe dzielą się na dwie grupy: systemy z wiedzą pewną, czyli zdeterminowaną, systemy z wiedzą niepewną, w przetwarzaniu której wykorzystuje się przede wszystkim aparat probabilistyczny.

26 Podstawowe bloki systemu ekspertowego: Fakty Reguły Baza wiedzy Maszyna wnioskująca wraz z jednostką sterującą

27 Struktura systemów ekspertowych: baza wiedzy (np. zbiór reguł), baza danych (np. dane o obiekcie, wyniki pomiarów, hipotezy), procedury wnioskowania - maszyna wnioskująca, procedury objaśniania - objaśniają strategię wnioskowania, procedury sterowania dialogiem - procedury wejścia/wyjścia umożliwiają formułowanie zadań przez użytkownika i przekazywanie rozwiązania przez program, procedury umożliwiające rozszerzanie oraz modyfikację wiedzy - pozyskiwanie wiedzy. Rozważając szczegółowo strukturę systemów ekspertowych możemy w niej wyróżnić następujące podstawowe elementy:

28 Budowa systemu ekspertowego: System doradczy Kontroler wywodu Baza wiedzy Interfejs Wyniki Dane

29 Baza wiedzy: - jest częścią systemu w której zebrana jest wiedza z danej dziedziny oraz reguły podejmowania decyzji przez eksperta. Informacje te mogą być przechowywane w różnej postaci, ale zawsze są podstawą wnioskowania. Niemożliwe jest istnienie systemu ekspertowego bez bazy wiedzy bowiem sam system jest jedynie uniwersalną platformą, w której po umieszczeniu analogicznie reprezentowanej bazy wiedzy z innej dziedziny otrzymujemy nowy system doradczy.

30 Kontroler wywodu - część systemu kierująca rozwiązaniem problemu, odpowiedzialna za sposób wnioskowania, poprawne wykorzystanie wiedzy, obsługę sporadycznie występujących sytuacji. Również bez kontrolera wywodu system ekspercki nie zadziała, ponieważ nie będzie potrafił wykorzystać posiadanej wiedzy. Interfejs - część systemu odpowiedzialna jest za komunikację z użytkownikiem (wprowadzanie danych) i wyprowadzanie wyników działania. Program bez interfejsu nie wykona żadnych czynności z powodu braku danych (nawet gdyby je posiadał to nie mógłby wyprowadzić wyników).

31 Cykl projektowania systemu ekspertowego: Etapy projektowania informacyjnego: Wydzielanie dziedziny przedmiotowej; Nabywanie wiedzy; Wybór rodzaju systemu (od podstaw lub w oparciu o system szkieletowy); Projekty szczegółowe modułów: - mechanizm wnioskujący; - baza wiedzy; - moduł współpracy z użytkownikiem.

32 Etapy projektowania informatycznego: Wybór metody programowania (język symboliczny lub język ogólnego przeznaczenia); Programowanie. Weryfikacja; Wdrożenie.

33 Baza wiedzy: Konstrukcja właściwej bazy wiedzy jest podstawą poprawnego funkcjonowania systemu ekspertowego. Wymaga ona wyboru odpowiednich faktów z dziedziny działania systemu, uniknięcia błędów i wyboru odpowiedniej struktury dla tych faktów. Podczas tworzenia bazy wiedzy należy odpowiedzieć sobie na następujące pytania: 1.Jakie obiekty należy zdefiniować? 2.Jakie są relacje między obiektami? 3.Jak należy formułować i przetwarzać reguły? 4.Czy pod względem rozwiązania specyficznego problemu baza wiedzy jest kompletna i spójna?

34 Etapy konstruowania bazy wiedzy: 1.Identyfikacja - określenie charakterystyki problemu do rozwiązania (ekspert i inżynier wiedzy określają problem do rozwiązania i jego zakres - ponadto określają potrzebne środki); 2.Reprezentacja - znalezienie sposobu reprezentacji wiedzy (przeprowadzana jest analiza problemu, bardzo istotne jest przeprowadzenie jej w gruntowny sposób, co niweluje występowanie trudności w późniejszym czasie. Gdy problem jest już zrozumiały należy przystąpić do ustalenia informacji oraz danych potrzebnych do jego rozwiązania a następnie zacząć je kompletować);

35 3.Formalizacja - zaprojektowanie struktur organizujących wiedzy (przełożenie kluczowych koncepcji, reguł i relacji na język formalny. Inżynier wiedzy powinien zaprojektować syntaktykę i semantykę tego języka, a następnie wraz z ekspertem ustalić wszystkie podstawowe pojęcia i relacje, które są niezbędne do rozwiązania postawionego problemu); 4.Implementacja - sformułowanie reguł lub ram zawierających wiedzę (inżynier wiedzy łączy i reorganizuje sformalizowaną wiedzę tak, aby stała się zgodna z charakterystyką przepływu informacji danego problemu. Powstały zestaw reguł lub ram i powiązana z nimi struktura kontrolna tworzy prototypowy program); 5.Testowanie - sprawdzenie zastosowanych w systemie reguł lub ram (reguły i relacje są sprawdzane pod kątem generowania przez nie odpowiedzi zgodnych z wymaganiami eksperta.).

36 Badanie poprawności bazy wiedzy: Testowanie spójności polega na wykrywaniu reguł zbędnych, sprzecznych, pochłaniających, reguł z niepotrzebnym warunkiem oraz reguł zapętlonych. Redundancja bazy wiedzy występuje wówczas, gdy pojawiają się reguły zbyteczne. Dwie reguły są redundancyjne, jeśli obie ich części warunkowe są równocześnie spełnione lub nie spełniane we wszystkich możliwych sytuacjach. Dwie reguły są sprzeczne (konfliktowe) wówczas, gdy ich części warunkowe są równocześnie spełnione lub nie spełnione we wszystkich możliwych sytuacjach

37 Badanie poprawności bazy wiedzy cd.: Jedna reguła jest pochłaniana przez inną wówczas, gdy część warunkowa pierwszej reguły jest spełniona, jeśli jest spełniona część warunkowa drugiej reguły (odwrotne stwierdzenie nie jest prawdziwe). Dwie reguły mają niepotrzebne warunki, jeśli obie są pochłaniane przez trzecią regułę. Zestaw reguł tworzy pętlę, jeżeli uaktywnienie tych reguł jest cykliczne. Sprawdzanie kompletności bazy reguł – poszukiwanie brakujących reguł.

38 Niepewność wiedzy: Przyczyny niepewności wiedzy: Niewiarygodne źródła informacji. Zbyt wiele informacji nie mającej znaczenia. Brak precyzji w obserwacjach i opisie. Błędy aparatury. Brak zrozumienia sytuacji. Sprzeczne informacje. Nieznane czynniki wpływające na sytuację. Zmiana sytuacji w czasie, starzenie się wiedzy. Koszty pozyskiwania nowych informacji.

39 Zalety systemów ekspertowych: Wady: Przydatne do rozwiązywania złożonych problemów, w dziedzinach, w których zgromadzono wiedzę empiryczną Potrafią odpowiadać na pytania prezentując swoje konkluzje w intuicyjne zrozumiały sposób, nie potrzeba programistów by zrozumieć ich działanie. Zwykle oparte są na jednolitym sposobie reprezentacji wiedzy, np. regułach lub ramach. Dzięki temu łatwo jest modyfikować wiedzę. Trudno jest przewidzieć, jakie będą skutki dodania nowej wiedzy, rozumowanie zdroworozsądkowe jest trudne. Trudno jest pozyskiwać wiedzę (uczenie maszynowe i odkrywanie wiedzy rzadko jest częścią SE).

40 Zastosowania teleinformatyki w medycynie Szpitalne Systemy Informacyjne (SSI) HIS (ang. Hospital Information System) - system używany w codziennej pracy szpitala pełniący funkcje: archiwizacji, przetwarzania i udostępniania danych medycznych

41 Systemy oddziałowe  Radiologiczny System Informacyjny  Moduł ruchu chorych  Moduł zleceń medycznych  Laboratoryjny system informacyjny  Farmaceutyczny system informacyjny  PACS

42 Podstawowe założenia systemów:  otwarta architektura;  budowa modułowa;  zgodność z obowiązującymi standardami;  dostępność 24/7; Zintegrowany system informacyjny składa się z grupy modułów realizujących określone funkcje i wspierających obsługę medyczną pacjenta w trakcie procesu diagnostyczno-terapeutycznego.

43 Zadania systemu : rejestracja, przechowywanie i udostępnianie upoważnionym użytkownikom – danych demograficznych, – administracyjnych – oraz medycznych pacjenta.

44 System archiwizacji i transmisji obrazów PACS (ang. Picture Archiving and Communication System) ma na celu obsługę danych obrazowych w placówkach medycznych zaczynając od momentu akwizycji, poprzez ich transfer w lokalnej sieci szpitala do ostatniego etapu, jakim jest składowanie w archiwum.

45 Telemedycyna Dzięki zastosowaniu rozwiązań informatyki i telekomunikacji możliwe jest świadczenie usług medycznych „na odległość”. Może być wykorzystana w obszarach: monitorowanie pacjentów przebywających w domu ustalanie diagnozy na odległość - ratownictwo medyczne konsultacje medyczne przeprowadzanie zabiegów "na odległość" edukacja i konferencje.

46 Przykład:

47 Przykład:

48 zastosowanie internetowych i globalnych technologii sieciowych w medycynie i publicznej opiece zdrowotnej. Cybermedycyna podnosi poziom powszechnej wiedzy medycznej, daje dostęp do niektórych usług, ułatwia wymianę informacji na linii lekarz-pacjent i pacjent-pacjent, umożliwia promocję zdrowia i prowadzenie działań profilaktycznych na szeroką skalę.

49 Cybermedycyna Problemy: jakość informacji umieszczanej w Internecie, brak standardów, nierówne szanse dostępu do źródeł informacji.

50 Telemetryczny nadzór

51 Np.: system telemetryczny Philips

52 Roboty i mikroroboty Rozwiązania dzięki którym operacje mogą być wykonywane przez chirurga bezpośrednio lub pośrednio sterującego robotem: zwiększają znacznie precyzję zabiegu, przez wykorzystanie metod obrazowania pozwalają wyznaczyć bezpieczne trajektorie nawigacji narzędzi lub drogi robota, zapewniają wysoką precyzję lokalizacji struktur ukrytych, dają lepszą koordynację oko-ręka umożliwiają przeprowadzanie operacji na odległość, itd.

53 Gdy stan zdrowia pacjenta nie pozwala na przewiezienie i wymagana jest szybka interwencja chirurgiczna: na miejscu przygotowuje się salę i pacjenta do operacji, podłącza robota, uruchamia zdalne łącze ze specjalistą, który sterując robotem wykonuje precyzyjną operację. dodatkowy kanał telekonferencyjny umożliwia interaktywną wymianę niezbędnych informacji. W 2001 roku zautomatyzowaną, udaną operację pęcherzyka żółciowego na 68-letniej kobiecie w szpitalu w Strasburgu przeprowadzili specjaliści z odległego o 6500 km Nowego Jorku. Wykorzystano wtedy telerobot Zeus.

54 Telerobot Zeus

55 Sokrates™ Telecollaborative System Zintegrowany system wyposażenia telekomunikacyjnego, robotów medycznych (AESOP, ZEUS) umożliwiający wykonywanie wirtualnych operacji chirurgicznych.

56 System chirurgiczny da Vinci Zrobotyzowany system chirurgiczny da Vinci po raz pierwszy zademonstrowano w 1999 roku w Kalifornii. Jest własnością amerykańskiej firmy Intuitive Surgical, a powstał na zamówienie Pentagonu. Został zaprojektowany w celu ułatwienia wykonywania skomplikowanych zabiegów chirurgicznych, korzystając z podejścia małoinwazyjnego. Znajduje zastosowanie w różnych dziedzinach chirurgii, jego szczególną przydatność odnotowuje się w zabiegach urologicznych, kardiologicznych.

57 System chirurgiczny da Vinci

58 System chirurgiczny da Vinci

59 System chirurgiczny da Vinci

60 System chirurgiczny da Vinci

61 System chirurgiczny da Vinci jest urządzeniem typu Master-Slave, część sterowniczą stanowi konsola z intuicyjnym interfejsem użytkownika (Master), część wykonawczą robot medyczny o 4 interaktywnych ramionach, posiadających 7 stopni swobody. oparty na 4 głównych komponentach: –konsola chirurga –robot właściwy po stronie pacjenta –narzędzia chirurgiczne w opatentowanej technologii EndoWrist –system wizyjny 3D (kamery, dostarczające trójwymiarowy obraz ciała pacjenta).

62 System chirurgiczny da Vinci Pierwszy w Polsce robot chirurgiczny – da Vinci od 2010 roku znajduje się we wrocławskim Wojewódzkim Szpitalu Specjalistycznym. Pierwszym zabiegiem z jego wykorzystaniem, była operacja 71-letni mężczyzny chorego na raka jelita grubego. Jednak NFZ nadal nie refunduje zabiegów wykonywanych przy pomocy robota. Agencja Oceny Technologii Medycznych uznała że da Vinci może być finansowany jedynie jako przedsięwzięcie naukowe. Zamiast tysiąca operacji, w ciągu czterech lat da Vinci pomógł zoperować jedynie dwustu pacjentów. Zabiegi odbyły się w ramach badań naukowych.

63 Najmniejsze mikroroboty o długości niespełna pół milimetra i szerokości około 200 mikrometrów mogą wykonywać złożone zadania we wnętrzu tkanek, w płynach ustrojowych (krwi, moczu), w trudnodostępnych miejscach bez konieczności zabiegów chirurgicznych. Mikroroboty

64 Mikroroboty Firma Philips wyprodukowała inteligentną, zrobotyzowaną pigułkę iPill o wymiarach 11 × 26 mm, która umożliwia ona dostarczenie leku dokładnie w pożądane miejsce w organizmie. Zawiera między innymi układ komunikacji radiowej, mikroprocesor, baterię oraz miniaturową pompę. Dzięki umieszczonym w kapsułce czujnikom iPill może dokonać pomiaru odczynu pH w celu określenia położenie w układzie pokarmowym, pozwalając na uwolnienie leku w dokładnie ustalonym miejscu.

65 Mikroroboty Istnieje także możliwość dostarczania leku w porcjach, w kilku miejscach układu pokarmowego. Ponadto istnieje możliwość zdalnego wydania polecenia wstrzymującego dozowanie leku, w przypadku np. wystąpienia skutków ubocznych. Wbudowana bateria pozwala na 48 godzin pracy. Zaletą wykorzystania iPill jest możliwość precyzyjnego podania leku i związana z tym możliwość zmniejszenia dawki leku podawanej pacjentom w celu uniknięcia efektów ubocznych.

66 Wspomaganie terapii Symulacyjne wspomaganie sprawności lekarza poprzez rozwiązania wirtualnych narzędzi i środowisk operacyjnych, przestrzennych obrazów narządów (generowanych za danych rzeczywistych) do analizy kształtu i morfologii badanych narządów, np. jako trening przedoperacyjny. Można bezkrwawo uczyć (lub sprawdzać) różnych metod chirurgiczny, obserwować skutki działań, symulować stany krytyczne itd. Można też przewidywać wariantowo przebieg operacji testując skutki podejmowanych w jej trakcie decyzji itp.

67 Wspomaganie terapii Zastosowanie wirtualnej endoskopii, tj. obrazów pustych struktur anatomicznych (drogi oddechowe, przewód żołądkowo-jelitowy, naczynia krwionośne), powstających z planarnych badań 2D CT lub MRI za pomocą technik odtwarzania objętości lub powierzchni pozwala bez ingerencji zabiegowej na skuteczną diagnozę, zaplanowanie terapii, operacji.