机器人学教授寻求通过NIH资助彻底改变心脏手术

Matthew Gombolay一直对医疗保健行业充满热情。 当他20岁时，Gombolay被诊断出患有室上性心动过速(SVT)，不得不进行心脏手术以避免他随时可能面临的严重健康并发症。SVT引起异常快或快速的心跳，影响心脏的上腔。

Gombolay说，当他14岁时出现心跳加快时，他第一次知道出了问题，但这种情况被误诊为青春期的症状。

他知道手术救了他的命。

“他们把我的生命还给了我，”交互式计算学院助理教授兼CORE机器人实验室主任Gombolay说。“我非常感谢心脏病学领域。

现在，他正在寻求彻底改变心脏直视手术的进行方式。

Gombolay获得了享有盛誉的美国国立卫生研究院RO1拨款，该拨款将资助一项为期三年的研究，研究机器人技术如何改善和最小化心脏直视手术的风险。Gombolay与哈佛医学院急诊医学助理教授Roger Dias和哈佛医学院外科教授兼美国退伍军人事务部心胸外科主任Marco Zenati合作进行了这项研究。

Dias 还是波士顿布莱根妇女医院 STRATUS 医学模拟中心的研究与创新总监，专门从事高风险临床环境中的人类表现研究。例如，STRATUS 实验室还与美国宇航局合作开发有关如何在太空中进行医疗程序的培训解决方案。

迪亚斯说，使用机器人和数据收集来阻止医学中的人为错误立即引起了他的注意，因为他希望STRATUS 实验室参与其中。

“现实情况是，人为错误一直在发生，”迪亚斯说。“一些研究估计，人为错误是美国死亡的主要原因之一。其中一些错误是不可避免的，但手术室中的相当多的人为错误是可以避免的。我们正在创建的支持系统确实朝着这个方向发展，通过帮助手术团队做出复杂的决策，使手术更安全。

迪亚斯想从最复杂的手术之一开始——心脏手术。心脏手术最具挑战性的方面之一是由灌注师管理心肺搭桥机。在大多数心脏手术中，外科医生对没有跳动且没有血流的心脏进行手术，而灌注师则使用心肺旁路机暂时充当心脏和肺部。

灌注师监督一个复杂且对认知要求很高的程序。与任何人一样，他们受到疲劳、压力和分心的影响，所有这些都可能危及患者的安全。截至目前，这是一项仅通过实践经验获得最佳实践知识的工作。

“心脏手术可能有11到12到<>个不同的人在房间里，每个人都有不同的功能，不同的角色，”迪亚斯说。“心脏手术的复杂性确实引起了我们对此类研究的关注。

“灌注师在控制和管理心肺机方面起着非常重要的作用。这就是我们选择灌注师的原因——了解他们的表现，同时也支持他们的表现。

Gombolay设计了一个灌注监测机器人，可以帮助跟踪手术的哪些特定时刻给灌注师带来最大的压力，并识别任何可能影响性能的干扰。Gombolay说，目标不是取代灌注师，而是通过向他们提供尽可能多的相关信息来支持他们，并在整个医疗行业创建黄金标准。

“如果机器人学会比现状做得更好，机器人就可以学会提供有用的解释，让手术团队深入了解其决策，”Gombolay说。“机器能教给我们什么正确的指标，以及它如何帮助预测结果?也许机器可以教会我们什么是重要的，以提高护理的标准化。

与Zenati合作的美国退伍军人事务部首席灌注师Rithy Srey将成为Gombolay机器研究的主要灌注师之一。在他21年的灌注师经验中，Srey从未发生过致命事件，但出现问题的压力和焦虑总是存在的。

“总有一个吓人的因素，”斯雷说。“你的肾上腺素会开始发挥作用;你的心脏基本上在你的胃底。你对病人生命的恐惧;这就是让你保持专注的原因。

很多焦虑来自每个程序所涉及的未知变量。患者可能有一些相似之处，但每个人都是独一无二的，Srey说。

“有些患者的红细胞计数高于其他人，有些患者比其他患者病情更重，”他说。“我们的流动方式是根据患者的血容量和患者的需求。对流量应该是什么有一个平均考虑，但你有一个糖尿病患者或有肾脏问题的人。你打算如何保护他们?

虽然机器学习系统将直接使年轻的灌注师在培训和早期职业生涯中受益，但Srey表示，更有经验的灌注师将张开双臂欢迎它。

“我们手下的经验太多，我们变得乏善可陈，”Srey说。“你变得太放松了，对系统太厌倦了，以至于计算机系统可以帮助你。我们不想懈怠。

Dias于1月100日开始使用Gombolay的机器收集实时程序的数据。他说，到项目结束时，他将研究400多个程序，这是大约<>小时收集的数据。在第二年开始，Dias将开始将这些数据发送给Gombolay，Gombolay将挖掘这些数据来创建和测试可以预测灌注师决策的算法。

到第三年，Gombolay和他的团队将创建一个界面原型，可用于模拟程序，以帮助人们接受培训成为灌注师。如果这些试验成功，该机器可能准备进入医疗行业，并成为活体心脏手术中使用的标准工具。

在此过程中，最大的挑战将是与潜在患者建立信任，这些患者可能对人工智能在医疗中的作用持怀疑态度。迪亚斯说，他想与Gombolay合作的最大原因之一是他有能力解决这个问题。

“这是他的专业领域之一 - 致力于人工智能系统的可信度，”迪亚斯说。“这是我们计划在RO1中解决的问题。一个是AI系统的可信度，另一个是AI系统的解释。他们不会信任，因为他们想知道为什么。这就是我们所说的人工智能“黑匣子”问题。有时你的算法是100%准确的，但你无法解释为什么算法会做出这个决定。

Gombolay说他已经准备好迎接挑战。他认识到被选中获得投资回报率的重要性，这不是他会认为理所当然的事情。

根据美国国立卫生研究院网站的说法，RO1赠款是“根据NIH的使命，支持由指定的研究人员在代表研究人员特定兴趣和能力的领域执行的离散，特定，受限制的项目的奖励。

一般来说，NIH授予RO1以支持它知道将对其使命产生有益结果的项目。

“我从没想过要申请一个，更不用说得到一个了，”贡博莱说。“当我被邀请做这件事时，我想，当然，听起来很有趣。我们得到一个的事实只是难以置信。竞争如此激烈。现在我们只需要交付。