AI lernte das Nähen von Wunden, indem sie sich Videos von chirurgischen Eingriffen ansah

Forscher der Universität Berkeley, von Intel und Google Brain brachten einem KI-Modell die Funktionsweise bei, indem sie Videoaufzeichnungen simulierten

Acht Chirurgen bei der Arbeit. Der Algorithmus namens Motion2Vec wurde an Filmmaterial trainiert, bei dem Ärzte chirurgische Roboter steuern, um Nähte anzubringen oder Knoten zu knüpfen. Während der Roboter normalerweise von einem Arzt über eine Computerkonsole gesteuert wird, erledigt er dies im Fall von Motion2Vec unabhängig .

Sein Können beim Nähen der Teile hat er bereits unter Beweis gestelltStoffe. In Tests reproduzierte das System die Bewegungen der Chirurgen mit einer Genauigkeit von 85,5 %. Diese Genauigkeit zu erreichen war nicht einfach: Die acht Chirurgen in den Videos verwendeten unterschiedliche Techniken, sodass die KI die beste Option auswählen musste.

Um dieses Problem zu lösen, verwendete das Teamhalbautonome Algorithmen, die ein Problem durch Analyse teilweise beschrifteter Datensätze lernen. Dies ermöglichte es der KI, die Grundbewegungen der Chirurgen anhand einer kleinen Datenmenge zu verstehen. Die Forscher erkennen jedoch an, dass das System verbessert werden muss, bevor es selbstständig betrieben werden kann.

Jetzt planen Wissenschaftler, Tests mit durchzuführenverschiedene Gewebetypen, damit sich das System an verschiedene Situationen anpassen kann - zum Beispiel unerwartete Blutungen. Der nächste Schritt bei der Entwicklung des Systems wird die halbautomatische Fernchirurgie sein. In diesem Stadium unterstützt der Roboter den Arzt.

Wissenschaftler wollen damit mehr KI schaffenModelle. Im Internet gibt es viele unstrukturierte Informationen. in Form von Videos, Bildern und Texten. Roboter können daraus nützliche Inhalte extrahieren, um die Daten zu verstehen und uns bei der Lösung alltäglicher Probleme zu helfen.

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