نظارات تراقب تعابير الوجه وترصد المؤشرات الصحية

مجسات تتابع نشاط عضلات الوجه قرب العينين والفم

الصورة من «إمتيك لابس»
الصورة من «إمتيك لابس»
TT

نظارات تراقب تعابير الوجه وترصد المؤشرات الصحية

الصورة من «إمتيك لابس»
الصورة من «إمتيك لابس»

تسعى شركة «إمتيك لابس» لإنتاج نظارة تشكل الذروة الجديدة للتكنولوجيا الصحية القابلة للارتداء. وبالفعل، طرحت الشركة، ومقرها برايتون في إنجلترا، نظارة جديدة قادرة على استشعار المشاعر البشرية، وتحت اسم «سنس» Sense.

رصد تعابير الوجه

وتحوي النظارة تسعة مجسات بصرية، موزعة عبر الحواف لرصد التغييرات الدقيقة في تعبيرات الوجه، بمستوى دقة يتجاوز 93 في المائة، عند اقترانها ببرنامج «إمتيك» الحالي.

في هذا الصدد، شرح ستين ستراند، الرئيس التنفيذي الجديد للشركة: «إذا تحرك وجهك، يمكننا التقاطه». وبالاعتماد على مثل هذه البيانات التفصيلية، «يمكنك الشروع حقاً في فك شفرة جميع البيانات التفصيلية».

ويمكن لهذه البيانات المستمرة معاونة الأفراد على اكتشاف أنماط محددة في سلوكهم وحالتهم المزاجية، على غرار تطبيقات تعقب النشاطات أو النوم.

وتسعى «إمتيك لابس» (Emteq Labs)، في الوقت الراهن، إلى دفع التكنولوجيا الخاصة بها إلى خارج حدود المختبرات وتحويلها إلى تطبيقات مستخدمة على أرض الواقع. وتنتج الشركة حالياً عدداً ضئيلاً من نظارات «سنس»، ومن المقرر إتاحتها لشركاء تجاريين في ديسمبر (كانون الأول).

ويأتي هذا الإعلان بعد أسابيع فقط من كشف كل من «ميتا» و«سناب» عن نظارات واقع معزز لا تزال قيد التطوير.

إلا أن نظارات «سينس» لا تزال بعيدة عن طور الاستخدام كما يقول ستراند، الذي كان يشغل سابقاً القسم المعني بنظارات الواقع المعزز. ويضيف: «يمكننا لاحقاً طرح نظارات خفيفة الوزن نعتقد أن بإمكانها توفير بعض المزايا الصحية الرائعة حقاً».

الصورة من «إمتيك لابس»

خفة التصميم وثقل البطاريات

وفي الوقت الذي تتطلب سماعات الواقع المعزز الحالية التي يجري ارتداؤها على الرأس، حزم بطاريات كبيرة لتشغيل الأجهزة، فإن النظارات بطبيعتها تستلزم تصميماً خفيف الوزن.

وعن ذلك، قال ستراند في حديث لمجلة «سبيكترم» الصادرة عن جمعية المهندسين الكهربائيين الأميركية: «تكتسب كل ذرة من الطاقة، وكل ذرة من الوزن أهمية حيوية». جدير بالذكر أن النسخة الراهنة من نظارات «سنس» تبلغ زنتها 62 غراماً، مما يجعلها أثقل قليلاً عن نظارات «راي بان ميتا» الذكية، التي يقدر وزنها بنحو 50 غراماً.

وبسبب القيود التي تفرضها مسألة الوزن، لم تتمكن «إمتيك» من استخدام الكاميرات التي تستهلك الكثير من الطاقة، والتي تستخدم عادة في خوذ الرأس. وفي العادة ومن خلال الكاميرات في تلك الخوذ يجري اكتشاف الحركة عبر النظر في كيفية تغير البكسل بين الصور المتتالية. وتعتبر هذه الطريقة فاعلة، لكنها تلتقط الكثير من المعلومات المكررة، وتستهلك المزيد من الطاقة.

«رؤية الذبابة»

وبدلاً من ذلك، اختار مهندسو النظارات الاعتماد على أجهزة استشعار بصرية، تلتقط بكفاءة «المتجهات» عندما تتحرك النقاط على الوجه بسبب حركة العضلات الأساسية. واستوحى مبتكرو النظارة هذه الفكرة من كفاءة رؤية الذبابة.

في هذا الصدد، قال تشارلز ندوكا، مؤسس شركة «إمتيك»: «يتميز الذباب بفعالية يتعذر تصديقها فيما يخص قياس الحركة. ولهذا السبب تحديداً يعجز المرء عن ضرب هذه الأشياء اللعينة، فهي تتمتع بمعدل التقاط عينات مرتفع للغاية داخلياً».

بوجه عام، يمكن لنظارات الاستشعار التقاط البيانات بمعدل يصل إلى 6 آلاف مرة في الثانية. كما يضيف النهج القائم على المتجهات بعداً ثالثاً إلى عرض الكاميرا النموذجي ثنائي الأبعاد للبكسلات في مستوى واحد.

وتبحث هذه المستشعرات أو المجسات عن تنشيط عضلات الوجه. ولذا فإن المنطقة المحيطة بالعينين مكان مثالي في هذا الصدد. وأوضح ندوكا، الذي يعمل كذلك جراح تجميل في المملكة المتحدة، أنه في حين أنه من السهل قمع الابتسامة أو فرضها على الوجه، فإن النصف العلوي من وجهنا عادة ما يكون مسرحاً للمزيد من الاستجابات اللاإرادية.

ومع ذلك، يمكن للنظارات كذلك جمع معلومات حول منطقة الفم، عبر مراقبة عضلات الخد التي تتحكم في حركات الفك، والواقعة بالقرب من الحافة السفلية للنظارة. بعد ذلك، يجري نقل البيانات، التي جرى جمعها من النظارات، لتمريرها عبر خوارزميات «إمتيك»، من أجل ترجمة بيانات المتجهات إلى معلومات قابلة للاستخدام.

وجبات الطعام والمؤشرات الصحية

بجانب تفسير تعبيرات الوجه، يمكن الاستعانة بـ«سنس» لتتبع عملية تناول الطعام، وهو تطبيق جاء اكتشافه بالصدفة عندما كان أحد مطوري «إمتيك»، يرتدي النظارات في أثناء تناول الإفطار. وعبر مراقبة حركة الفك، تكتشف النظارات متى يمضغ المستخدم طعامه، ومدى سرعة تناوله للطعام. وفي الوقت نفسه، تلتقط الكاميرا الموجهة لأسفل صورة بغرض تسجيل الطعام، وتعتمد على نموذج لغوي ضخم لتحديد ما هو موجود بالصورة.

وفي الوقت الحاضر، تعتمد «إمتيك» على نسخة من نموذج «جي بي تي - 4 GPT - 4» اللغوي الكبير لإنجاز هذه المهمة. ومع ذلك، لدى الشركة خطط لإنشاء خوارزميتها الخاصة في المستقبل. كما أن هناك تطبيقات أخرى، بما في ذلك مراقبة النشاط البدني والوضعية، قيد التطوير.

ويعبر ندوكا عن اعتقاده بأن نظارات «إمتيك» تمثل «تكنولوجيا أساسية»، على غرار الطريقة التي يستخدم بها مقياس التسارع لمجموعة من التطبيقات في الهواتف الذكية، بما في ذلك إدارة اتجاه الشاشة، وتتبع النشاط، وحتى الكشف عن أضرار البنية التحتية.

وعلى نحو مماثل، اختارت «إمتيك» تطوير التكنولوجيا كمنصة عامة لبيانات الوجه لمجموعة من الاستخدامات. على سبيل المثال، يبدي ندوكا حماسه إزاء تطوير أداة لمساعدة المصابين بشلل الوجه. إلا أن الجهاز المتخصص لهؤلاء المرضى سيتسم بتكلفة مرتفعة للوحدة، ولن يكون في متناول المستخدم المستهدف. وعليه، فإن السماح لمزيد من الشركات باستخدام الملكية الفكرية وخوارزميات «إمتيك» من شأنه أن يخفض التكلفة.

وفي ظل هذا التوجه، يتمثل الهدف العام لاستخدامات «سنس» المحتملة في ابتكار تطبيقات صحية. وإذا نظرنا إلى تاريخ الأجهزة القابلة للارتداء، فستجد أن الصحة لطالما شكلت المحرك الأساسي لها.

وقد ينطبق القول ذاته على النظارات. وهنا، أوضح ستراند أن هناك إمكانية لأن تصبح البيانات المتعلقة بالنظام الغذائي والعواطف، «الركيزة التالية لتطبيقات الصحة»، بعد النوم والنشاط البدني.

إلا أنه حتى الآن، لم يتحدد بعد السبيل لتوصيل البيانات إلى المستخدم. ففي بعض التطبيقات، يمكن استخدام النظارات لتوفير ردود فعل في الوقت الحقيقي - على سبيل المثال، عبر الاهتزاز لتذكير المستخدم بإبطاء تناول الطعام. أو يمكن استخدامها من قبل المتخصصين بمجال الصحة فقط لجمع بيانات أسبوع كامل، من داخل المنزل، للمرضى الذين يعانون من حالات صحية.

تفسيرات متفاوتة وخروقات الخصوصية

وتخطط شركة «إمتيك» للعمل مع مقدمي الخدمات من الخبراء لتعبئة المعلومات بشكل مناسب للمستخدمين. في هذا الصدد، قالت فيفيان جينارو موتي، الأستاذة المساعدة بجامعة جورج ميسون، التي تقود مختبر التصميم المرتكز على الإنسان، إن تفسير البيانات يجب أن يجري بعناية. وقد تختلف معاني التعبيرات، بحسب العوامل الثقافية والديموغرافية. وهنا، كما أضافت موتي: «نحن بحاجة إلى الأخذ في الاعتبار أن الناس يستجيبون أحياناً للعواطف بطرق مختلفة». وشرحت أنه في ضوء ضعف التنظيم للأجهزة القابلة للارتداء، من المهم ضمان الخصوصية وحماية بيانات المستخدم. وحرصت موتي على إثارة هذه النقاط ببساطة لأن هناك إمكانات واعدة للجهاز. وعن ذلك، قالت: «إذا انتشرت هذه التكنولوجيا على نطاق واسع، من المهم أن نفكر بعناية في الآثار المترتبة عليها».

بالمثل، ينصب اهتمام إدوارد سازونوف، أستاذ الهندسة الكهربائية والحاسوبية بجامعة ألاباما، الذي طور جهازاً مشابهاً لتتبع النظام الغذائي في مختبره، على مسألة الخصوصية. بالتأكيد وجود كاميرا مثبتة على نظارات «إمتيك» يمكن أن يخلق مشكلات، سواء فيما يتعلق بخصوصية المحيطين بالمستخدم أو المعلومات الشخصية للمستخدم نفسه. وبالنظر إلى أن الكثير من الأشخاص يتناولون طعامهم أمام أجهزة الكومبيوتر أو الهواتف المحمولة، لذا قد تكون البيانات المرئية حساسة.

وعليه، عبر سازونوف عن اعتقاده بأنه من أجل اعتماد تكنولوجيا مثل تلك الخاصة بنظارات «سنس»، يجب أولاً الإجابة عن الأسئلة المتعلقة بسهولة الاستخدام ومخاوف الخصوصية. وأضاف: «إن التكنولوجيا القائمة على النظارات لديها إمكانات مستقبلية عظيمة - إذا نجحنا في استغلالها على النحو الصائب».



«جراح آلي» بذكاء اصطناعي دُرّب على مشاهدة فيديوهات طبية

«جراح آلي» بذكاء اصطناعي دُرّب على مشاهدة فيديوهات طبية
TT

«جراح آلي» بذكاء اصطناعي دُرّب على مشاهدة فيديوهات طبية

«جراح آلي» بذكاء اصطناعي دُرّب على مشاهدة فيديوهات طبية

«تخيل أنك بحاجة إلى إجراء عملية جراحية في غضون بضع دقائق لأنك قد لا تنجو... لا يوجد جراحون في الجوار ولكن يوجد روبوت جراحي مستقل متاح يمكنه إجراء هذا الإجراء باحتمالية عالية جداً للنجاح، هل ستغتنم الفرصة؟» هذا ما أجابني به طالب ما بعد الدكتوراه بجامعة جونز هوبكنز عبر البريد الإلكتروني، لدى سؤالي عن التطوير الجديد.

تعليم الروبوت بمقاطع فيديو للجراحة

لأول مرة في التاريخ، تمكن كيم وزملاؤه من تعليم الذكاء الاصطناعي استخدام آلة جراحة آلية لأداء مهام جراحية دقيقة، من خلال جعلها تشاهد آلاف الساعات من الإجراءات الفعلية التي تحدث في ردهات جراحية حقيقية. ويقول فريق البحث إنه تطور رائد يتجاوز حدوداً طبية محددة ويفتح الطريق لعصر جديد في الرعاية الصحية.

وفقاً لورقتهم البحثية المنشورة حديثاً، يقول الباحثون إن الذكاء الاصطناعي تمكن من تحقيق مستوى أداء مماثل لجراحي البشر دون برمجة مسبقة.

جراحة بتوظيف الروبوت

تدريب على العروض بدلاً من البرمجة

وبدلاً من محاولة برمجة الروبوت بشق الأنفس للعمل -وهو ما تقول ورقة البحث إنه فشل دائماً في الماضي- قاموا بتدريب هذا الذكاء الاصطناعي من خلال شيء يسمى التعلم بالتقليد، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي حيث تراقب الآلة وتكرر الأفعال البشرية. سمح هذا للذكاء الاصطناعي بتعلم التسلسلات المعقدة للأفعال المطلوبة لإكمال المهام الجراحية عن طريق تقسيمها إلى مكونات حركية. وتترجم هذه المكونات إلى أفعال أبسط -مثل زوايا المفاصل ومواضعها ومساراتها- والتي يسهل فهمها وتكرارها وتكييفها أثناء الجراحة.

توظيف روبوت «دافنشي» للتدريب

استخدم كيم وزملاؤه نظام دافنشي الجراحي كأيدٍ وعيون لهذا الذكاء الاصطناعي. ولكن قبل استخدام المنصة الروبوتية الراسخة (التي يستخدمها الجراحون حالياً لإجراء عمليات دقيقة محلياً وعن بُعد) لإثبات نجاح الذكاء الاصطناعي الجديد، قاموا أيضاً بتشغيل محاكاة افتراضية. وقد سمح هذا بتكرار أسرع وتحقق من السلامة قبل تطبيق الإجراءات التي تم تعلمها على الأجهزة الفعلية.

«كل ما نحتاجه هو إدخال الصورة، ثم يجد نظام الذكاء الاصطناعي هذا الإجراء الصحيح»، كما يقول كيم. كانت روبوتات دافنشي أيضاً مصدر مقاطع الفيديو التي حللها الذكاء الاصطناعي، باستخدام أكثر من 10000 تسجيل تم التقاطها بواسطة كاميرات المعصم أثناء العمليات الجراحية التي يقودها الإنسان.

تعلّم 3 مهام جراحية

وكان الهدف تعلم ثلاث مهام جراحية: التعامل مع إبرة جراحية وتحديد موضعها، ورفع الأنسجة والتلاعب بها بعناية، والخياطة -كلها مهام معقدة تتطلب تحكماً دقيقاً وحساساً للغاية.

مكنت مجموعة البيانات واسعة النطاق هذه الذكاء الاصطناعي من تعلم الاختلافات الدقيقة بين الإجراءات الجراحية المتشابهة، مثل شدة التوتر المناسب اللازم للتعامل مع الأنسجة دون التسبب في ضرر.

تعد مقاطع الفيديو التدريبية هذه جزءاً صغيراً جداً من مستودع واسع النطاق للبيانات الجراحية. مع ما يقرب من 7000 روبوت دافنشي قيد الاستخدام في جميع أنحاء العالم، هناك مكتبة ضخمة من العروض الجراحية للمراقبة والتعلم منها، والتي يستخدمها فريق البحث الآن لتوسيع ذخيرة الذكاء الاصطناعي الجراحية لدراسة جديدة لم تُنشر بعد.

«في عملنا المتابع، والذي سنصدره قريباً، ندرس ما إذا كانت هذه النماذج يمكن أن تعمل في الإجراءات الجراحية طويلة المدى التي تنطوي على هياكل تشريحية غير مرئية»، يكتب كيم، في إشارة إلى الإجراءات الجراحية المعقدة التي تتطلب التكيف مع حالة المريض في أي وقت معين، مثل إجراء عملية جراحية على جرح داخلي خطير.

التحقق من صحة النموذج المطور

أثناء التطوير، عمل الفريق عن كثب مع الجراحين الممارسين لتقييم أداء النموذج وتقديم ملاحظات حاسمة (خاصة فيما يتعلق بالتعامل الدقيق مع الأنسجة)، والتي قام الروبوت بدمجها في عملية التعلم الخاصة به.

أخيراً، للتحقق من صحة النموذج، استخدموا مجموعة بيانات منفصلة غير مدرجة في التدريب الأولي لإنشاء محاكاة افتراضية، ما يضمن قدرة الذكاء الاصطناعي على التكيف مع السيناريوهات الجراحية الجديدة وغير المرئية قبل الشروع في اختبارها في الإجراءات المادية. أكد هذا التحقق المتبادل قدرة الروبوت على التعميم بدلاً من مجرد حفظ الإجراءات، وهو أمر بالغ الأهمية بالطبع نظراً للعدد المجهول المحتمل الذي قد ينشأ في غرفة العمليات.

جراح آلي «ذو خبرة»

كل شيء سار بشكل جميل إذ تعلم نموذج الروبوت هذه المهام إلى مستوى الجراحين ذوي الخبرة. يقول أكسل كريغر، الأستاذ المساعد في الهندسة الميكانيكية في جامعة جونز هوبكنز والمؤلف الرئيسي للدراسة، في بيان عبر البريد الإلكتروني: «إنه لأمر سحري حقاً أن يكون لدينا هذا النموذج حيث كل ما نقوم به هو تلقيمه مدخلات الكاميرا، ويمكنه التنبؤ بالحركات الروبوتية اللازمة للجراحة». «نعتقد أن هذا يمثل خطوة مهمة إلى الأمام نحو أفق جديد في مجال الروبوتات الطبية».

تطوير رائد

إن أحد مفاتيح هذا النجاح هو استخدام الحركات النسبية بدلاً من التعليمات المطلقة. ففي نظام دافنشي قد لا تنتهي الأذرع الآلية إلى حيث هي مقصودة تماماً بسبب التناقضات الطفيفة في حركة المفصل التي تتراكم على مدار عدة حركات ويمكن أن تؤدي في النهاية إلى أخطاء كبيرة -خاصة في بيئة حساسة مثل الجراحة. كان على الفريق إيجاد حل، لذا بدلاً من الاعتماد على هذه القياسات، قام بتدريب النموذج على التحرك بناءً على ما يلاحظه في الوقت الفعلي أثناء إجراء العملية.

لكن الابتكار الرئيسي هنا هو أن التعلم بالتقليد يزيل الحاجة إلى البرمجة اليدوية للحركات الفردية. قبل هذا الاختراق، كانت برمجة الروبوت للخياطة تتطلب ترميزاً يدوياً لكل حركة بالتفصيل. يقول كيم إن هذه الطريقة كانت أيضاً عرضة للخطأ وتشكل قيداً رئيسياً في تقدم الجراحة الروبوتية. إذ إنها حدت مما يمكن للروبوت فعله بسبب جهود التطوير، والافتقار إلى المرونة التي جعلت من الصعب للغاية على الروبوتات القيام بمهام جديدة.

ومع ذلك، يسمح التعلم بالتقليد للروبوت بالتكيف بسرعة مع أي شيء يمكن مشاهدته، والتعلم على غرار طالب الجراحة. «(نحن) نحتاج فقط إلى جمع بيانات التعلم التقليدي لإجراءات مختلفة، ويمكننا تدريب الروبوت على تعلمها في غضون يومين»، كما يقول كريغر. «هذا يسمح لنا بالتعجيل نحو هدف الاستقلالية مع تقليل الأخطاء الطبية وتحقيق جراحة أكثر دقة».

تقييم مدى النجاح

لقياس مدى نجاح الذكاء الاصطناعي، حدد الباحثون مقاييس الأداء الرئيسية، مثل الدقة في وضع الإبرة والاتساق في التلاعب بالأنسجة باستخدام مجموعة من البيئات الجراحية الوهمية المادية، والتي تضمنت محاكيات الأنسجة الاصطناعية والدمى الجراحية. وكانت النتائج مذهلة. يقول كريغر: «النموذج جيد جداً في تعلم الأشياء التي لم نعلمه إياها. على سبيل المثال، إذا أسقط الإبرة، فسوف يلتقطها تلقائياً ويستمر».

لا تعد هذه القدرة على التكيف مهمة فقط لمواصلة تعلم مهارات جديدة ولكنها أيضاً ضرورية للتعامل مع الأحداث غير المتوقعة في الجراحات الحية، مثل تمزق الشريان أو تغير العلامات الحيوية للمريض فجأة. بالإضافة إلى ذلك، أظهر النموذج كفاءة زمنية محسنة، ما أدى إلى تقليل وقت الانتهاء للمهام الجراحية القياسية مثل الخياطة بنحو 30 في المائة، وهو أمر واعد بشكل خاص للعمليات الحرجة من حيث الوقت.

ويتصور العلماء سيناريو حيث تساعد هذه الروبوتات الجراحين في المواقف عالية الضغط، وتعزيز قدراتهم وتقليل الخطأ البشري. سيؤثر جراحو الذكاء الاصطناعي المستقبليون بشكل كبير على توفر الرعاية الجراحية، مما يجعل التدخلات الطبية عالية الجودة متاحة لعدد أكبر.

اللوائح التنظيمية وأخلاقيات الطب

هناك أيضاً تحديات أخلاقية وتنظيمية يجب معالجتها قبل نشر مثل هذا الذكاء الاصطناعي في بيئات جراحية حقيقية دون إشراف بشري. فالقفزة نحو الروبوتات الجراحية المستقلة تثير مخاوف أخلاقية جديدة.

هناك قضية المساءلة: من سيكون مسؤولاً إذا حدثت مشكلة؟ الشركة التي صنعت الجراح الذكي؟ المهنيون الطبيون الذين يشرفون عليه (إذا كان هناك أي إشراف)؟ هناك أيضاً مسألة موافقة المريض، والتي ستتطلب تثقيف كل من الشخص الذي يخضع للجراحة والأشخاص المحيطين به حول ماهية هذا الذكاء الاصطناعي، وما الذي يمكنهم فعله بالضبط، وما هي المخاطر التي تشكلها الروبوتات مقارنة بالجراحين البشر.

يعترف كيم بأن المستقبل الآن في منطقة رمادية حيث يمكن للجميع مجرد التكهن بما يجب أن يحدث أو سيحدث. ستكون أيدي السلطات التنظيمية مشغولة، من معالجة المساءلة والمخاوف الأخلاقية عند السماح لجراحي الذكاء الاصطناعي بالعمل بشكل مستقل، إلى وضع معايير للحصول على موافقة مستنيرة من المرضى.

ولكن عند الاختيار بين إجراء عملية جراحية طارئة منقذة للحياة بواسطة جراح مستقل أو عدم تلقي العلاج لأن الجراح البشري غير متاح (مثلاً في مكان بعيد أو منطقة متخلفة)، يزعم كيم أن الخيار الأفضل واضح. يمكنني بسهولة أن أتخيل مستقبلاً قريباً حيث يبدأ الناس في اختيار روبوتات الذكاء الاصطناعي على نظرائهم من البشر - في ظل وجود دليل إحصائي على أن جراحي الذكاء الاصطناعي يعملون بأمان.

وبعيداً عن التحديات الأخلاقية والقانونية، هناك حاجة إلى المزيد من العمل لتمكين التنفيذ العملي. ستحتاج المستشفيات إلى الاستثمار في البنية الأساسية التي تدعم جراحة الروبوتات بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الأجهزة المادية والخبرة الفنية للتشغيل والصيانة. بالإضافة إلى ذلك، سيكون تدريب الفرق الطبية على إدارة العملية أمراً بالغ الأهمية. فالأطباء سيحتاجون إلى فهم الآلة ومتى يكون التدخل ضرورياً، وفي النهاية تحويل الجراحين البشريين من المهام الجراحية المباشرة إلى أدوار تركز على الإشراف والسلامة.

جراحات بسيطة أولاً

على المستوى العملي، يتصور الباحثون تقدماً تدريجياً، بدءاً بجراحات أبسط وأقل خطورة مثل إصلاح الفتق والتقدم تدريجياً إلى عمليات أكثر تعقيداً. سيساعد النهج التدريجي في التحقق من موثوقية الروبوت مع معالجة المخاوف التنظيمية والأخلاقية بمرور الوقت، فضلاً عن مساعدة السكان على الثقة في الذكاء الاصطناعي لإجراء العمليات الحرجة للحياة.

يقول كريغر: «ما زلنا في المراحل الأولى من فهم ما يمكن أن تحققه هذه الآلات حقاً. الهدف النهائي هو الحصول على أنظمة جراحية مستقلة تماماً وموثوقة وقابلة للتكيف وقادرة على إجراء العمليات الجراحية التي تتطلب حالياً اختصاصياً مدرباً تدريباً عالياً».

* مجلة «فاست كومباني» خدمات «تريبيون ميديا»

اقرأ أيضاً