ម៉ាស៊ីនថត endoscope វេជ្ជសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ

ម៉ាស៊ីនអង់ដូស្កុបផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រពហុមុខងារគឺជាឧបករណ៍ស្នូលដែលរួមបញ្ចូលការដំណើរការរូបភាព ការគ្រប់គ្រងប្រភពពន្លឺ ការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យ និងមុខងារផ្សេងទៀត ដែលគាំទ្រដល់ការអនុវត្តគ្លីនិកនៃអង់ដូស្កុបជាច្រើនដូចជា អង់ដូស្កុបរឹង អេនដូស្កុបទន់ និងអេនដូស្កុបអេឡិចត្រូនិច។ ខាងក្រោមនេះជាការវិភាគប្រព័ន្ធពីទិដ្ឋភាពបី៖ គោលការណ៍ គុណសម្បត្តិ និងមុខងារ៖

1. គោលការណ៍ការងារ

ការរចនាស្ថាបត្យកម្មម៉ូឌុល

ម៉ូឌុលដំណើរការរូបភាព៖ បំពាក់ដោយបន្ទះឈីប FPGA ឬ ASIC (ដូចជា Xilinx UltraScale+) គាំទ្រដំណើរការវីដេអូក្នុងកម្រិត 4K/8K (ពន្យារពេល <50ms) និងត្រូវគ្នាជាមួយស្តង់ដារ DICOM 3.0។

ម៉ូឌុលត្រួតពិនិត្យប្រភពពន្លឺ៖ ទទួលយកបច្ចេកវិជ្ជាកែតម្រូវមតិកែលម្អឆ្លាតវៃ កម្រិតពន្លឺទិន្នផល 50,000 ~ 200,000 lux, សីតុណ្ហភាពពណ៌អាចលៃតម្រូវបាន (3000K ~ 6500K) និងសម្របទៅនឹងរបៀបជាច្រើនដូចជាពន្លឺពណ៌ស/NBI/IR។

ម៉ូឌុលអន្តរកម្មទិន្នន័យ៖ ចំណុចប្រទាក់ Gigabit Ethernet/USB 3.2 Gen2×2 ដែលមានស្រាប់ អត្រាបញ្ជូនរហូតដល់ 20Gbps គាំទ្រការភ្ជាប់ដោយផ្ទាល់ទៅប្រព័ន្ធ PACS។

បច្ចេកវិទ្យារូបភាពចម្រុះ

ការបញ្ចូលគ្នានៃវិសាលគម៖ RGB + ជិតអ៊ីនហ្វ្រារ៉េដ (ដូចជា 850nm) ការទិញសមកាលកម្មពហុឆានែលត្រូវបានសម្រេចតាមរយៈឧបករណ៍បំបែកធ្នឹមដើម្បីបង្កើនការទទួលស្គាល់ព្រំដែនដុំសាច់ (ភាពប្រែប្រួលកើនឡើង 40%) ។

ការកាត់បន្ថយសំលេងរំខានថាមវន្ត៖ ផ្អែកលើក្បួនដោះស្រាយការរៀនស៊ីជម្រៅ (ដូចជាការបង្កើនល្បឿន TensorRT) សមាមាត្រសញ្ញាទៅសំឡេងរំខាន (SNR) គឺ> 36dB ក្រោមការបំភ្លឺទាប។

ការគ្រប់គ្រងការសាយភាយកំដៅ និងថាមពល

ការផ្គត់ផ្គង់ថាមពលប្តូរដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ (ប្រសិទ្ធភាពនៃការបំប្លែង> 90%) ជាមួយនឹងប្រព័ន្ធត្រជាក់រាវ ធានានូវប្រតិបត្តិការជាបន្តបន្ទាប់រយៈពេល 12 ម៉ោងជាមួយនឹងការកើនឡើងសីតុណ្ហភាព <15°C។

2. គុណសម្បត្តិស្នូល

ការរួមបញ្ចូលរួមបញ្ចូលគ្នា

ម៉ាស៊ីនតែមួយជំនួសឧបករណ៍បំបែកបែបប្រពៃណី (ដូចជាម៉ាស៊ីនប្រភពពន្លឺ ប្រព័ន្ធកាមេរ៉ា ម៉ាស៊ីន pneumoperitoneum) សន្សំសំចៃ 60% នៃទំហំបន្ទប់ប្រតិបត្តិការ និងកាត់បន្ថយភាពស្មុគស្មាញនៃខ្សែភ្លើង 80% ។

ភាពឆបគ្នាឆ្លងវេទិកា

គាំទ្រវិសាលភាពម៉ាកច្រើនដូចជា Olympus, Storz, Fuji (កែសម្រួលតាមរយៈចំណុចប្រទាក់ LEMO/SMP) ហើយពេលវេលាបំប្លែងគឺ <30 វិនាទី។

មុខងារជំនួយឆ្លាតវៃ

ចំណារពន្យល់តាមពេលវេលាជាក់ស្តែងរបស់ AI៖ ការកំណត់អត្តសញ្ញាណដោយស្វ័យប្រវត្តិនៃសារធាតុ polyps (ដូចជាប្រព័ន្ធ CADe ដែលមានភាពត្រឹមត្រូវ 98%) ចំណុចហូរឈាម និងការសម្គាល់ជួរដំបៅ (កំហុស <0.5mm)។

ការរុករកផ្នែកវះកាត់៖ ការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យ CT/MRI ជាមុនដើម្បីសម្រេចបាននូវការរុករកលើផ្ទៃ AR (ដូចជាប្រព័ន្ធ Proximie)។

ប្រសិទ្ធភាពចំណាយ

ការចំណាយលើលទ្ធកម្មឧបករណ៍គឺទាបជាង 25% នៃដំណោះស្រាយបំបែក ហើយវដ្តនៃការថែទាំត្រូវបានពង្រីកដល់ 5,000 ម៉ោង (3,000 ម៉ោងសម្រាប់ឧបករណ៍ប្រពៃណី)។

III. ប្រសិទ្ធភាពនៃការអនុវត្តគ្លីនិក

បង្កើនប្រសិទ្ធភាពរោគវិនិច្ឆ័យ

ការផ្លាស់ប្តូរដោយចុចមួយដងនៃរបៀប NBI/fluorescence អត្រានៃការរកឃើញនៃជំងឺមហារីកបំពង់អាហារដំបូងបានកើនឡើងពី 65% ទៅ 92% (ទិន្នន័យពីមជ្ឈមណ្ឌលមហារីកជាតិនៃប្រទេសជប៉ុន)។

ធ្វើឱ្យដំណើរការវះកាត់ប្រសើរឡើង

រួមបញ្ចូលវេទិកាថាមពល (ដូចជាកាំបិតអគ្គិសនីប្រេកង់ខ្ពស់ កាំបិត ultrasonic) ដើម្បីកាត់បន្ថយពេលវេលានៃការប្តូរឧបករណ៍ intraoperative 70% ។

ការគាំទ្រផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រ

ការគណនាតាមគែម 5G+ ដឹងពីការផ្សាយបន្តផ្ទាល់ 4K (អត្រាប៊ីត H.265 50Mbps) ហើយអ្នកជំនាញអាចណែនាំប្រតិបត្តិការមន្ទីរពេទ្យមូលដ្ឋានពីចម្ងាយ។

ការស្រាវជ្រាវ និងការបង្រៀន

មូលដ្ឋានទិន្នន័យករណីដែលភ្ជាប់មកជាមួយ (គាំទ្រការផ្ទុកវីដេអូ 1000+ ម៉ោង) ជាមួយនឹងមុខងារចាក់សារថ្មី VR សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាលគ្រូពេទ្យ។

IV. ព្រំដែនបច្ចេកវិទ្យា និងបញ្ហាប្រឈម

ទិសដៅច្នៃប្រឌិត

ការថតរូបភាពចំនុច Quantum៖ CdSe/ZnS ថ្នាំកូតចំនុច Quantum ធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវពន្លឺនៃ CMOS 300% ដែលស័ក្តិសមសម្រាប់រូបភាព fluorescence កម្រិតទាប។

ការព្យាករ Holographic៖ បច្ចេកវិជ្ជាផ្លូវរលកអុបទិក ដឹងពីកន្លែងវះកាត់ 3D ដោយភ្នែកទទេ (ដូចជាកម្មវិធី Magic Leap 2)។

បញ្ហាប្រឈមដែលមានស្រាប់

សុវត្ថិភាពទិន្នន័យ៖ ត្រូវអនុលោមតាមស្តង់ដារ GDPR/HIPAA បន្ទះឈីបបំប្លែងកូដ (ដូចជា Intel SGX) បង្កើនតម្លៃផ្នែករឹង 15%។

កង្វះស្តង់ដារ៖ ពិធីការចំណុចប្រទាក់របស់អ្នកផលិតផ្សេងៗមិនត្រូវបានបង្រួបបង្រួមទេ ហើយស្តង់ដារ IEEE 11073 នៅតែដំណើរការ។

V. ការប្រៀបធៀបផលិតផលធម្មតា។

លក្ខណៈ​ពិសេស​ការ​ដោះស្រាយ​ម៉ាក/ម៉ូដែល ជួរ​តម្លៃ

Storz IMAGE1 S 4K HDR ការត្រួតពិនិត្យពន្លឺឆ្លាតវៃ (D-Light P) $50,000 ~ 80k

Olympus EVIS X1 8K Dual-channel AI Analysis $100k+

Domestic Mindray MVS-900 4K Domestic FPGA+5G Module $30k ~ 50k

សង្ខេប

ម៉ាស៊ីន endoscope ផ្ទៃតុពហុមុខងារបានក្លាយជា "មជ្ឈមណ្ឌលសរសៃប្រសាទ" នៃមជ្ឈមណ្ឌលវះកាត់រាតត្បាតតិចតួចទំនើបតាមរយៈការរួមបញ្ចូលនិងភាពវៃឆ្លាតខ្ពស់។ ការវិវត្តន៍នៃបច្ចេកវិទ្យារបស់វាកំពុងឆ្ពោះទៅរកការលាយបញ្ចូលគ្នារវាងម៉ូឌុលឆ្លង (ដូចជា OCT + អ៊ុលត្រាសោន) ការសហការលើពពក (ការគណនាគែម + ការវះកាត់ពីចម្ងាយ) និងការគ្រប់គ្រងសម្ភារៈប្រើប្រាស់ (ការជំនួសម៉ូឌុល) ។ វាត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងមានអត្រាកំណើន 12.3% ក្នុងរយៈពេលប្រាំឆ្នាំខាងមុខ (ទិន្នន័យស្រាវជ្រាវ Grand View)។ នៅពេលជ្រើសរើស វាចាំបាច់ក្នុងការធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពលើតម្រូវការព្យាបាល (ដូចជារោគស្ត្រី/ជំងឺក្រពះពោះវៀន) និងលទ្ធភាពធ្វើមាត្រដ្ឋានរយៈពេលវែង (ដូចជា AI algorithm OTA upgrade សមត្ថភាព)។