Trupi ka qenë gjithmonë të dhëna. Ne thjesht mësuam se si ta lexojmë atë

Intervistë

Artikulli prezantoi një nga sistemet e para të të mësimit të thellë për të rindërtuar një trup të plotë 3D vetëm nga dy fotografi. Pse ishin dy pamjet vendimi kryesor teknik?

Në atë kohë, shumica e sistemeve të rindërtimit 3D mbështeteshin te skanerë të shtrenjtë, shumë kamera të sinkronizuara ose mjedise shumë të kontrolluara. Kjo e bënte teknologjinë të vështirë për t'u shkallëzuar klinikisht ose për t'u përdorur në mjedise të përditshme. Kuptimi kyç ishte se trupi i njeriut përmban tashmë një sasi të madhe informacioni gjeometrik në siluetën e tij. Një pamje nga para dhe nga anët së bashku e kufizojnë formën e trupit çuditërisht mirë. Duke kombinuar ato dy pamje me modele statistikore të trupit dhe mësimin e thellë, ne mund të vlerësonim një trup 3D realist pa pasur nevojë për pajisje të specializuara.

Edhe dy imazhe ishin një vendim praktik. Nëse u kërkoni pacientëve të kapin dhjetë imazhe ose të përdorin sensorë të jashtëm, përdorimi bie menjëherë. Por dy foto me smartphone janë të thjeshta, të shpejta dhe të shkallëzueshme globalisht. Ky parim ende udhëheq shumë nga vendimet e dizajnit që marrim sot në Arbrea.

Si përkthehet kjo në çfarë Arbrea Body A sot?

Filozofia kryesore mbetet e njëjtë: bërja e vizualizimit të avancuar të trupit të aksesueshëm në flukse pune klinike reale.

Në Arbrea Labs, ne i zhvilluam ato koncepte të hershme kërkimore në një platformë në kohë reale për konsultime estetike dhe rikonstruktive. Në vend që të rikonstruktojmë vetëm gjeometrinë e trupit, Arbrea Body kombinon vizionin kompjuterik, Inteligjencën Artificiale, Realitetin E Shtuar dhe teknologjinë e simulimit për t'i ndihmuar kirurgët dhe pacientët të komunikojnë vizualisht gjatë konsultimeve. Pjesa e rëndësishme nuk është vetëm realizmi. Janë besimi dhe komunikimi.

 Vizualizimi krijon një gjuhë të përbashkët midis kirurgut dhe pacientit. Teknologjia ndihmon në uljen e pasigurisë duke e mbajtur kirurgun në qendër të procesit të konsultimit. Ajo që nisi si kërkim akademik mbi siluetat u bë një mjet komunikimi klinik.

Ku e sheh këtë të shkojë më tej? Cili është problemi që duhet zgjidhur ende?

Sot, shumica e sistemeve përqendrohen në një moment të vetëm në kohë: një konsultë, një skanim, një simulim. Por trupi i njeriut ndryshon vazhdimisht për shkak të plakjes, ndërhyrjeve kirurgjikale, hormoneve, ndryshimeve në peshë, shtatzënisë, ilaçeve si GLP-1, proceseve të shërimit ose gjendjeve mjekësore si lipedema. Sfida e vërtetë është ndërtimi i sistemeve që mund t'i kuptojnë dhe vizualizojnë ato ndryshime me kalimin e kohës në mënyrë të përgjegjshme dhe të saktë. Kjo kërkon më shumë sesa grafika kompjuterike. Ajo përfshin biomekanikë, Inteligjencë Artificiale, llogaritje që ruajnë privatësinë, vërtetim mjekësor dhe dizajn të përqendruar te pacienti. Kjo do të thotë gjithashtu kalimi nga vizualizimi statik drejt modelimit parashikues të personalizuar.

Trupi është dinamik. Mjekësia dixhitale ende e trajton kryesisht si statik.

Artikulli tregoi se sistemi juaj u ekzekutua në më pak se gjysmë sekondi për imazh, disa rend madhësie më shpejt se çdo gjë tjetër në atë kohë. Pse kishte kaq shumë rëndësi shpejtësia?

Shpejtësia ishte thelbësore sepse ndërveprimi ndryshon sjelljen.

Nëse një sistemi i duhen minuta për të rindërtuar një trup, ai bëhet një proces teknik jashtë linje. Por nëse rezultatet shfaqen pothuajse menjëherë, ai bëhet pjesë e një bisede natyrale midis mjekut dhe pacientit. Reagimi në kohë reale krijon angazhim. Një kirurg mund të rregullojë të dhënat, të shpjegojë proporcione, të diskutojë opsionet dhe të përsërisë në mënyrë bashkëpunuese gjatë vetë konsultimit.

Ky ishte një nga realizimet e hershme që më vonë u bë qendror për produktet e Arbrea: vonesa (latency) nuk është thjesht një metrikë teknike. Ajo ndryshon rrënjësisht përvojën dhe përdorimin e përdoruesit. Edhe sot, arritja e simulimit me cilësi të lartë direkt në pajisjet celulare, pa dërguar të dhënat e pacientit në cloud, mbetet një nga prioritetet tona më të mëdha inxhinierike.

Gazeta juaj raportoi një gabim matjeje prej rreth 4 mm në 16 matje të trupit. Sa e rëndësishme është kjo shkallë saktësie kur flitet për planifikimin kirurgjik në krahasim me përshtatjen e veshjeve?

Saktësia ka rëndësi, por konteksti ka edhe më shumë rëndësi.

Trupat e njeriut janë natyrisht të ndryshueshëm. Edhe matjet klinike të marra manualisht nga profesionistë të ndryshëm mund të ndryshojnë me disa milimetra. Kështu që arritja e një gabimi mesatar rreth 4 mm nga vetëm dy imazhe RGB ishte një hap i rëndësishëm në atë kohë, veçanërisht duke pasur parasysh shpejtësinë dhe aksesueshmërinë e sistemit.

Megjithatë, planifikimi kirurgjik nuk ka të bëjë vetëm me saktësinë e matjes absolute. Ai ka të bëjë gjithashtu me proporcionalitetin, qëndrueshmërinë anatomike, komunikimin dhe menaxhimin e pritshmërive.

Qëllimi nuk ka qenë kurrë zëvendësimi i gjykimit kirurgjik. Qëllimi ishte shtimi i komunikimit me vizualizim të bazuar në të dhëna.

Çfarë është Arbrea Body?

Arbrea Labs zhvillon mjete vizualizimi të mundësuara nga inteligjenca artificiale për mjekësinë estetike dhe rikonstruktive.

Arbrea Body u mundëson kirurgëve të kryejnë simulime të trupit në kohë reale direkt në pajisjet celulare dhe tabletë pa pasur nevojë për skanerë të jashtëm ose përpunim të bazuar në renë kompjuterike (cloud). Platforma është projektuar për të mbështetur konsultimet, komunikimin me pacientët, planifikimin e trajtimit dhe vizualizimin gjatë gjithë udhëtimit të pacientit. E ndërtuar mbi vite kërkimesh në shikimin kompjuterik, mësimin e thellë dhe realitetin e shtuar, teknologjia kombinon inteligjencën artificiale në pajisje të përqendruar te privatësia me rrjedha pune të orientuara klinikisht.

Vizioni më i gjerë është krijimi i një ekosistemi dixhital të unifikuar që lidh vizualizimin, konsultimin, ndjekjen dhe angazhimin e pacientit gjatë gjithë udhëtimit estetik dhe rekonstruktiv.

Referencë

[1] Dibra, Endri, et al. “Hs-nets: Vlerësimi i formës së trupit të njeriut nga siluetat me rrjete neurale konvolucionale.” Konferenca e katërt ndërkombëtare për vizionin 3D (3DV) 2016. IEEE, 2016.