Merging machines with microsurgery: clinical experience with neuroArm
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: It has been over a decade since the introduction of the da Vinci Surgical System into surgery. Since then, technology has been advancing at an exponential rate, and newer surgical robots are becoming increasingly sophisticated, which could greatly impact the performance of surgery. NeuroArm is one such robotic system. METHODS: Clinical integration of neuroArm, an MR-compatible image-guided robot, into surgical procedure has been developed over a prospective series of 35 cases with varying pathology. RESULTS: Only 1 adverse event was encountered in the first 35 neuroArm cases, with no patient injury. The adverse event was uncontrolled motion of the left neuroArm manipulator, which was corrected through a rigorous safety review procedure. Surgeons used a graded approach to introducing neuroArm into surgery, with routine dissection of the tumor-brain interface occurring over the last 15 cases. The use of neuroArm for routine dissection shows that robotic technology can be successfully integrated into microsurgery. Karnofsky performance status scores were significantly improved postoperatively and at 12-week follow-up. CONCLUSIONS: Surgical robots have the potential to improve surgical precision and accuracy through motion scaling and tremor filters, although human surgeons currently possess superior speed and dexterity. Additionally, neuroArm's workstation has positive implications for technology management and surgical education. NeuroArm is a step toward a future in which a variety of machines are merged with medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».