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讓機器人進行人體抽血,未來細思極恐!

   日期:2020-02-12     來源:中國機器人網(wǎng) 劉眾楷    作者:阿芬     評論:0    
標簽: 抽血 機器人
  比打針更糟糕的是,當護士小姐姐第一次扎歪的時候,你可能會再挨一針或者很多針,這無疑使得靜脈難以找到的病患痛苦不已。而且,對于急需血液的患者,及時獲得正確的血液類型至關(guān)重要,但驗血需要花費很長時間,而且價格昂貴,并且留有人為錯誤的余地-將一小瓶血液放在錯誤的架子上,貼錯標簽或?qū)D表發(fā)送到錯誤的房間,這就是為什么醫(yī)生通常會給急診室的患者提供通用型獻血者的血樣,而不是等待驗血的結(jié)果。如果可以在護理時就對血液檢查進行處理,那么它將徹底改變診斷和治療方法。
 

 
  因此,為了改進血液測試的管理方式,羅格斯大學(Rutgers University)的研究人員已經(jīng)創(chuàng)建了一種自動采血和測試機器人,該機器人可以提供快速的結(jié)果,從而有可能改善醫(yī)院和其他與健康相關(guān)機構(gòu)的工作流程,從而使醫(yī)療或保健從業(yè)者可以花更多的時間來治療患者。將來,他們的機器人可以更迅速采集血液樣本,從而使患者和醫(yī)護人員受益。
 
  目前根據(jù)自動采血和測試機器人的首次人類臨床試驗得出的結(jié)論表面,機器人的性能優(yōu)于人類工作。同時該設(shè)備可快速提供檢測結(jié)果,并能夠使醫(yī)療保健專業(yè)人員能夠?qū)⒏嗟臅r間花費在醫(yī)院和其他場所治療患者。
 
  該機器人的成果論文發(fā)表在《Technology》雜志上,數(shù)據(jù)顯示該機器人的試驗標準與臨床標準相當或者可以說超過臨床標準,抽血的31名參與者的總體成功率為87%。對于25例容易找到靜脈的人,機器人的成功率為97%。
 
  這套整體設(shè)備首先包括一個從超聲圖像引導的機器人,該機器人能精準從人體靜脈中抽血,其次包括了一個完全集成的設(shè)備,同時又包括一個處理樣品的模塊和一個基于離心機的血液分析儀,這使得這臺機器人可以在病床和救護車,急診室,診所,醫(yī)生辦公室和醫(yī)院等多個場景中使用。


 
  這項研究的資深作者馬丁·L·亞爾穆什(Martin L. Yarmush)這樣說道:“這種設(shè)備代表了血液測試技術(shù)的圣杯。” “該技術(shù)集成了小型化的機器人和微流體(芯片實驗室)系統(tǒng),將傳統(tǒng)的血液抽取和實驗室測試的廣度和準確性與即時檢驗的速度和便利性結(jié)合在一起。”
 
  診斷血液測試是世界上最常執(zhí)行的臨床程序,它會影響醫(yī)院和實驗室做出的大多數(shù)醫(yī)療決策。但是,手動抽取血液樣本的成功率往往取決于臨床醫(yī)生的技能和患者的生理狀況,而且?guī)缀跛袦y試結(jié)果都來自使用勞動密集型分析技術(shù)集中處理的大量樣本的實驗室。
 
  這個市場有多大的想象空間呢?靜脈穿刺術(shù)涉及將針頭插入靜脈中以獲取血液樣本或進行IV治療,是世界上最常見的臨床程序,在美國每年進行的手術(shù)超過14億例,在中國更多。但是,根據(jù)先前的研究表面,在27%無可見靜脈的患者,40%無明顯靜脈的患者和60%消瘦的患者中,臨床醫(yī)生會失敗。
 
  同時,反復輸注靜脈輸液失敗增加了靜脈炎,血栓形成和感染的可能性,并且可能需要針對體內(nèi)或動脈中的大靜脈進行治療,這要付出更大的成本和風險。有結(jié)果表明,靜脈穿刺是導致患者和臨床醫(yī)生受傷的主要原因。此外,據(jù)估計,在美國,很難進入靜脈會增加約一個小時的手術(shù)時間,需要更多的工作人員,并且每年花費超過40億美元。
 
  他們的設(shè)備使用摻有熒光微珠的類似血液的液體,可從白細胞測試中獲得高度準確的結(jié)果。測試中使用的人工臂與塑料管投放作為血液的血管獲得了難以想象的成功,在臨床試驗的結(jié)果也是如此。“像我們這樣的設(shè)備可以幫助醫(yī)生快速,安全,可靠獲取血液樣本,防止不必要的并發(fā)癥和疼痛,”通訊作者Josh Leipheimer表示。
 
  “主導系統(tǒng)設(shè)計時,我們的重點是創(chuàng)建模塊化和可擴展的設(shè)備,”,領(lǐng)導該研究并的羅格斯大學生物醫(yī)學工程博士Max Balter說。“憑借我們相對簡單的芯片設(shè)計和分析技術(shù),該器件可以擴展,以在將來合并更廣泛的測試面板。”將來,該設(shè)備可用于靜脈導管插入,中心靜脈通路,透析和放置動脈管線等程序。同時其下一步包括完善設(shè)備,以提高靜脈難以進入的患者的成功率。
 
  這項研究的數(shù)據(jù)將用于增強機器人中的人工智能以改善其性能。同時,該團隊將繼續(xù)優(yōu)化該設(shè)備,然后再尋求將該設(shè)備商業(yè)化的途徑。
 
 
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