Advancing Embodied Intelligence in Robotic-Assisted Endovascular Procedures: A Systematic Review of AI Solutions

要約

血管内手術は、患者の回復時間を大幅に短縮し、臨床転帰を促進する低侵襲溶液のおかげで、血管疾患の治療に革命をもたらしました。
ただし、これらの手順で必要とされる精度と器用さは、介入主義者にかなりの課題をもたらします。
ロボットシステムは、オペレーターの疲労、放射線曝露、人間の精度の固有の制限などの問題に対処する、変革的ソリューションを提供する出現しました。
これらのシステムへの具体化されたインテリジェンス（EI）の統合は、パラダイムシフトを意味し、ロボットが複雑な血管ネットワークをナビゲートし、動的な生理学的条件に適応できるようにします。
データ駆動型のアプローチ、高度なコンピュータービジョン、医療画像分析、および機械学習技術がこの進化の最前線にあります。
これらの方法は、リアルタイムの容器セグメンテーション、デバイス追跡、および解剖学的ランドマーク検出を促進することにより、手続き型インテリジェンスを強化します。
強化学習と模倣学習ナビゲーション戦略をさらに洗練し、専門家のテクニックを再現します。
このレビューでは、血管内手順に関連して、EI原理のロボット技術への統合を体系的に調べます。
インテリジェントな知覚とデータ駆動型の制御における最近の進歩、およびロボット支援内の血管内手順におけるそれらの実用的なアプリケーションについて説明します。
現在の制限と新たな機会を批判的に評価することにより、このレビューは将来の開発のための枠組みを確立し、自律性の向上と臨床結果の改善の可能性を強調します。
医療データ共有の連合学習、臨床的意思決定支援のための説明可能なAI、高度なヒューマンロボットコラボレーションパラダイムなど、新たな傾向と特定の研究分野も調査され、この急速に進化する分野の将来の方向性に関する洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Endovascular procedures have revolutionized the treatment of vascular diseases thanks to minimally invasive solutions that significantly reduce patient recovery time and enhance clinical outcomes. However, the precision and dexterity required during these procedures poses considerable challenges for interventionists. Robotic systems have emerged offering transformative solutions, addressing issues such as operator fatigue, radiation exposure, and the inherent limitations of human precision. The integration of Embodied Intelligence (EI) into these systems signifies a paradigm shift, enabling robots to navigate complex vascular networks and adapt to dynamic physiological conditions. Data-driven approaches, advanced computer vision, medical image analysis, and machine learning techniques, are at the forefront of this evolution. These methods augment procedural intelligence by facilitating real-time vessel segmentation, device tracking, and anatomical landmark detection. Reinforcement learning and imitation learning further refine navigation strategies and replicate experts’ techniques. This review systematically examines the integration of EI principles into robotic technologies, in relation to endovascular procedures. We discuss recent advancements in intelligent perception and data-driven control, and their practical applications in robot-assisted endovascular procedures. By critically evaluating current limitations and emerging opportunities, this review establishes a framework for future developments, emphasizing the potential for greater autonomy and improved clinical outcomes. Emerging trends and specific areas of research, such as federated learning for medical data sharing, explainable AI for clinical decision support, and advanced human-robot collaboration paradigms, are also explored, offering insights into the future direction of this rapidly evolving field.

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