S&AS: INT: COLLAB: An Intelligence-Driven Patient Care Approach to Reduce Medical Errors (I-CARE)

S

基本信息

  • 批准号:
    1849357
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 45万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2019
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2019-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Imagine that in the near future a patient needing surgery will swallow a small mobile robot that can autonomously perform the procedure without any external incisions or pain. Such robots have the potential to make state-of-the-art surgical concepts a reality by providing an unconstrained mobile platform to visualize, manipulate and surgically treat tissue. The project's strategy will also harness the excitement surrounding robotics and computer science, and leverage it with the investigators' exceptional infrastructure for education innovation and outreach to provide new, inspirational educational experiences for students. Finally, the project outcomes can broadly impact a number of other areas that would benefit from the developed novel methodologies, including search and rescue, construction and maintenance, and remote imaging, where the environment is dynamic or changes upon repeated inspection.The goal of this project is to gain a fundamental understanding of the cognition and adaptation needs of an intelligence-driven patient care approach to reduce medical errors. Realizing such an intelligent physical system would allow for augmenting physician capabilities. If one considers an operating room of the future, one can imagine scenarios where data is collected from, and shared with, all medical personnel including the surgeon, the supporting medical technicians, and anesthesiologists. In addition, artificial intelligence could be harnessed to look for unseen patterns in patient care. This operating room of the future will only be possible by establishing a new paradigm that includes medical devices with embedded smart and autonomous features. Such an intelligent physical system would gather knowledge from support personnel, sensors and diagnostics, and interpret physician intent and provide suggestions and diagnostic feedback in real-time. To provide real-world evaluation of this approach, the project will focus on robotic capsule endoscopy, with an intent to have immediate impact in conventional gastroenterology procedures. In pursuit of this goal, this project addresses three research objectives: the first objective focuses on robotic capsule endoscopy perception and control; the second objective formulates the perception and diagnostic support requirements to augment physician performance; and the third objective integrates multimodal, multi-label, temporal data analytics for intelligent physician support.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
想象一下,在不久的将来,需要手术的患者将吞下一个小型移动机器人,该机器人可以自主执行手术,无需任何外部切口或疼痛。此类机器人有潜力通过提供不受约束的移动平台来可视化、操纵和手术治疗组织,从而使最先进的手术概念成为现实。该项目的战略还将利用围绕机器人和计算机科学的兴奋点,并将其与研究人员用于教育创新和推广的卓越基础设施结合起来,为学生提供新的、鼓舞人心的教育体验。最后,项目成果可以广泛影响许多其他领域,这些领域将受益于所开发的新颖方法,包括搜索和救援、施工和维护以及远程成像,这些领域的环境是动态的或经过反复检查而变化。该项目的目标是对智能驱动的患者护理方法的认知和适应需求有一个基本的了解,以减少医疗错误。实现这样的智能物理系统将有助于增强医生的能力。如果考虑未来的手术室,我们可以想象这样的场景:从所有医务人员(包括外科医生、支持医疗技术人员和麻醉师)收集数据并与他们共享数据。此外,还可以利用人工智能来寻找患者护理中看不见的模式。未来的手术室只有通过建立一个新的范式才能成为可能,其中包括具有嵌入式智能和自主功能的医疗设备。这样的智能物理系统将从支持人员、传感器和诊断中收集知识,并解释医生的意图并实时提供建议和诊断反馈。为了对这种方法进行实际评估,该项目将重点关注机器人胶囊内窥镜检查,旨在对传统胃肠病学手术产生直接影响。为了实现这一目标,该项目解决了三个研究目标:第一个目标侧重于机器人胶囊内窥镜感知和控制;第二个目标制定了感知和诊断支持要求,以提高医生的表现;第三个目标整合了多模式、多标签、时态数据分析,以提供智能医生支持。该奖项反映了 NSF 的法定使命,并通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估,被认为值得支持。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A Real-Time State Dependent Region Estimator for Autonomous Endoscope Navigation
用于自主内窥镜导航的实时状态相关区域估计器
  • DOI:
    10.1109/tro.2020.3038709
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    7.8
  • 作者:
    Prendergast, J. Micah;Formosa, Gregory A.;Fulton, Mitchell J.;Heckman, Christoffer R.;Rentschler, Mark E.
  • 通讯作者:
    Rentschler, Mark E.
Enabling Autonomous Colonoscopy Intervention Using a Robotic Endoscope Platform
使用机器人内窥镜平台实现自主结肠镜检查干预
  • DOI:
    10.1109/tbme.2020.3043388
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Zhang, Qi;Prendergast, J. Micah;Formosa, Gregory A.;Fulton, Mitchell J.;Rentschler, Mark E.
  • 通讯作者:
    Rentschler, Mark E.
Mech-ing endoscopies safer by using robots you can swallow
使用可以吞咽的机器人使内窥镜检查更安全
  • DOI:
    10.33424/futurum95
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Rentschler, Mark
  • 通讯作者:
    Rentschler, Mark
Deep Learning Segmentation of the Right Ventricle in Cardiac MRI: The M&Ms Challenge
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