هوش مصنوعی در جراحی رباتیک

ادغام هوش مصنوعی در جراحی رباتیک در سال های ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۵ از مرحله آزمایشگاهی به کاربرد بالینی تبدیل شده است. این تحول تنها به بهبود دقت حرکتی محدود نمی شود، بلکه تمام چرخه جراحی — از برنامه ریزی پیش از عمل تا پایش پس از آن — را دگرگون می کند. سیستم های نسل جدید، مانند Smart Tissue Autonomous Robot (STAR) و da Vinci ۵، با بهره گیری از معماری های یادگیری عمیق (مانند U-Net++ برای segmentation بافت، Vision Transformerها برای تشخیص فاز عمل)، الگوریتم های یادگیری تقویتی (PPO، SAC)، و سیستم های چندmodal تصویربرداری (RGB + NIR + فلورسانس ICG)، قادرند در تصمیم گیری های بلادرنگ مشارکت فعال داشته باشند. این مقاله نقش هوش مصنوعی را در سه مرحله کلیدی جراحی — پیش از عمل، حین عمل و پس از عمل — با جزئیات فنی و بالینی عمیق تحلیل می کند. همچنین، فناوری های محرک (مانند شبیه سازهای مبتنی بر PyBullet و NVIDIA PhysX، سیستم های edge computing مبتنی بر Jetson AGX Orin)، چالش های فنی (مانند تاخیر سیستم زیر ۵۰ میلی ثانیه، دقت سنسورهای نیرو ±۰.۱ N، خطای segmentation بافت ۰.۰۶ mm)، و مسائل اخلاقی-قانونی (چارچوب FDA SaMD ۲۰۲۴، یادگیری فدراسیونی برای حفظ حریم خصوصی) را به صورت جامع و جزئی نگر بررسی می نماید. در نهایت، چشماندازی از آینده ای ترسیم می شود که در آن جراحی رباتیک هوشمند، نه جایگزین انسان، بلکه تقویت کننده ظرفیت های شناختی و حرکتی جراح خواهد بود.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، جراحی رباتیک ، یادگیری عمیق ، بینایی پزشکی ، سیستم های جراحی خودکار ، یادگیری تقویتی ، U-Net++ ، Vision Transformer ، Federated Learning ، SaMD