AI 与手术视频结合将帮助外科医生达到更好治疗效果

AI 正在教会汽车做出更好的决定，那么它能否同样帮助外科医生?

解决这个问题是 Theator 的使命。Theator 是一家位于加州帕洛阿尔托的初创公司，它在特拉维夫有一个研发中心，正在努力推动自主手术领域的新生革命。

Theator 联合创始人兼首席技术官 Dotan Asselmann 表示，他的公司一直在监测自动驾驶汽车的进展，并将其作为外科手术的蓝图，重点是使用人工智能驱动的分析来提高决策力。

就像自动驾驶汽车制造商希望在发生事故前让车辆停下来一样，Theator 希望在发生任何错误前停止手术。这项技术是通过分析世界各地手术的视频来实现的。

Asselmann 说：“因为它的扩展性，人工智能可以比任何外科医生获得更多的经验。”“我们的模型已经分析了数千例手术，而单个医生根本没有时间做这么多手术。”

Asselmann 和 Theator 团队发现在手术检查过程中缺乏标准化的问题。Asselmann 说，大多数外科医生从少数人那里学习手艺，但是他们的大部分知识都是从自己的经历中获得的。

“外科医生之间的横向数据共享一直受到限制——主要体现在会议上，” 他说，“因为 COVID-19，外科医生大规模扩大知识的能力受到了抑制。”

然而，尽管实施视觉辅助手术的实践已经起步，而且大多数手术室都配备了记录手术过程的摄像机，但手术并没有被常规地捕捉、存储或分析。正是这一点激发了 Theator 的诞生，并推动了其利用人工智能和计算机视觉为外科手术提供动力的持续使命。

该公司的技术是通过安装在手术室腹腔镜车上的边缘设备来实现的。NVIDIA Jetson AGX Xavier 平台处理视频，然后 Theator 的软件将其匿名上传至其位于亚马逊和 Azure 云的培训环境中。

该公司运行各种 AI 模型，在 NVIDIA V100 Tensor Core GPUs 的集群上进行训练，而 NVIDIA V100 Tensor Core GPUs 处理推理。

一旦一个手术的视频被处理，外科医生可以立即集中查看在选择的关键时刻突出的数据包，从而做出重要的决定。每个过程都会被添加到 Theator 的训练数据集，扩展其模型的理解。

通过将人工智能驱动的分析应用到视频中，Theator 的平台将结果数据分解为步骤、事件、决策和里程碑。这使得外科医生可以进行术后复查。他们可以将部分手术与之前相同的手术进行比较。

该平台还可以使用以前的手术来提供术前帮助，它可以匹配视频来识别术后并发症的原因。未来的应用包括能够预测，并可能减少由于并发症而导致的昂贵和耗时的干预。

例如，一个术后发烧的病人可能会有未止住的出血点。在未来，在进行扫描或矫正手术之前，观看电视视频总结可以帮助外科医生确定是否存在问题。

Asselmann 相信 Theator 可以在一到两年内消除云组件，实现实时手术支持的圣杯——仅依靠其人工智能算法在微创手术中进行整个分析过程。

虽然该公司目前的重点是帮助外科医生，但他预计半自主手术可能将在未来五年内实现。虽然可能需要外科医生参与其中，但 Asselmann 认为，3 级或 4 级手术自动化将首先在发展中国家得到应用，那里有 50 亿人无法获得足够的手术资源。

在 NVIDIA 初创加速计划的帮助下，Theator 获得了今天的成就。这是一个为人工智能和数据科学领域的初创公司提供的加速器项目。Asselmann 称赞该项目帮助“提高了我们的模型培训效率，降低了计算成本，同时指导了边缘设备的正确硬件选择。”

通过 NVIDIA 初创加速计划，Theator 还获得了 NVIDIA Clara Guardian 人工智能医疗健康框架的私人演示，以及 NVIDIA DeepStream 软件开发工具包，这家初创公司使用该工具包构建了其高效实时的视频渠道。

在 NVIDIA 的支持下，Theator 可以继续帮助世界各地的外科医生在手术室做出决定。

Asselmann 说:“外科医生在手术过程中会被来自多个方向的无尽参数所淹没。”“我们的目标是减少认知负荷，帮助他们在正确的时间，针对正确的病人和情况做出最佳决定。”

“你仍然可以发号施令，”他说，“但有了人工智能，你会成为一名更好的外科医生。”