Η τεχνητή νοημοσύνη μεταμορφώνει τη μοντελοποίηση της οσφυϊκής σπονδυλικής στήλης
Στις Ηνωμένες Πολιτείες, σχεδόν 3 στους 10 ενήλικες έχουν βιώσει πόνο στην κάτω πλάτη σε οποιαδήποτε τριμηνία, κάνοντάς τον τον πιο κοινό μυοσκελετικό πόνο. Ο πόνος στην πλάτη παραμένει μία από τις κύριες αιτίες αναπηρίας παγκοσμίως, επηρεάζοντας εκατομμύρια ανθρώπους και συχνά οδηγώντας σε χρόνια δυσφορία, χαμένες ημέρες εργασίας και επεμβατικές διαδικασίες.
Οι ερευνητές και οι κλινικοί γιατροί στραφούν ολοένα και περισσότερο στη μοντελοποίηση της οσφυϊκής σπονδυλικής στήλης, η οποία συνδυάζει την μηχανική με την ιατρική, δημιουργώντας ένα εικονικό μοντέλο που είναι ειδικά προσαρμοσμένο στον κάθε ασθενή. Αυτή η τεχνολογία προσομοιώνει πώς κινείται η σπονδυλική στήλη, πού συσσωρεύεται μηχανικό στρες και ποιοι παράγοντες μπορεί να προκαλούν πόνο ή δυσλειτουργία.
Πλεονεκτήματα της μοντελοποίησης με τεχνητή νοημοσύνη
Αυτά τα λεπτομερή μοντέλα χρησιμοποιούνται για τον προγραμματισμό χειρουργικών επεμβάσεων, την αξιολόγηση σπονδυλικών εμφυτευμάτων και την ανάπτυξη εξατομικευμένων στρατηγικών θεραπείας που προσαρμόζονται στην ανατομία του κάθε ασθενούς. Παρά την υποσχόμενη φύση τους, οι τρέχουσες μέθοδοι μοντελοποίησης της οσφυϊκής σπονδυλικής στήλης είναι αργές, χειροκίνητες και απαιτούν εξειδικευμένη γνώση, περιορίζοντας την κλίμακα και την εξατομίκευση. Αυτό εμποδίζει την κλινική εφαρμογή και οδηγεί σε ασυνεπείς αποτελέσματα.
Ερευνητές από το Κολέγιο Μηχανικής και Επιστήμης Υπολογιστών του Πανεπιστημίου Florida Atlantic και το Ινστιτούτο Νευροεπιστημών Marcus στο Νοσοκομείο Boca Raton, που ανήκει στο Baptist Health, έχουν επιτύχει ένα σημαντικό ορόσημο στη μοντελοποίηση της οσφυϊκής σπονδυλικής στήλης, ενσωματώνοντας την τεχνητή νοημοσύνη με τη βιομηχανική για να μεταμορφώσουν τη διάγνωση της σπονδυλικής στήλης και τον προγραμματισμό εξατομικευμένης θεραπείας.
Η καινοτομία στην ανάλυση πεπερασμένων στοιχείων
Είναι οι πρώτοι που δημιούργησαν μια πλήρως αυτοματοποιημένη ροή ανάλυσης πεπερασμένων στοιχείων ειδικά για τη μοντελοποίηση της οσφυϊκής σπονδυλικής στήλης. Η καινοτομία τους περιλαμβάνει την ενσωμάτωση εργαλείων βαθιάς μάθησης όπως το nnUNet και το MONAI με βιομηχανικούς προσομοιωτές όπως το GIBBON και το FEBio. Τα αποτελέσματα της μελέτης, που δημοσιεύτηκαν στο περιοδικό World Neurosurgery, δείχνουν ότι αυτή η νέα προσέγγιση μείωσε τον χρόνο προετοιμασίας του μοντέλου οσφυϊκής σπονδυλικής στήλης κατά 97,9% – από περισσότερες από 24 ώρες σε μόλις 30 λεπτά και 49 δευτερόλεπτα, χωρίς να θυσιάζεται η βιομηχανική ακρίβεια.
Η πλήρως αυτοματοποιημένη ροή εργασίας επιτρέπει γρήγορες, ειδικά προσαρμοσμένες προσομοιώσεις που υποστηρίζουν τον προγραμματισμό πριν από τη χειρουργική επέμβαση, την βελτιστοποίηση εμφυτευμάτων και την πρώιμη ανίχνευση εκφυλιστικών καταστάσεων της σπονδυλικής στήλης. Δοκιμές έδειξαν ότι η εικονική σπονδυλική στήλη αντέδρασε όπως μια πραγματική, με ρεαλιστική κίνηση δίσκων, τάση συνδέσμων και πίεση στο πίσω μέρος της σπονδυλικής στήλης κατά τη διάρκεια κάμψης και τεντώματος.
Η προσέγγισή μας ξεχωρίζει για την ικανότητά της να μετατρέπει αυτόματα τις τυπικές ιατρικές εικόνες, όπως οι αξονικές τομογραφίες ή οι μαγνητικές τομογραφίες, σε εξαιρετικά ακριβή, ειδικά προσαρμοσμένα μοντέλα σπονδυλικής στήλης. Οι παραδοσιακές χειροκίνητες μέθοδοι απαιτούν πολύπλοκη επεξεργασία γεωμετρίας, πλέγματος και ρύθμιση προσομοιώσεων πεπερασμένων στοιχείων, γεγονός που τις καθιστά χρονοβόρες και εξαιρετικά εξαρτώμενες από την εμπειρία του χειριστή. Η αυτοματοποιημένη ροή μας μειώνει σημαντικά τον απαιτούμενο χρόνο, μειώνοντας αυτό που προηγουμένως απαιτούσε αρκετές ώρες ή ακόμα και ημέρες σε μόλις λίγα λεπτά.
