Das Team um den US-Ingenieur Alvin Chen von der Rutgers University in New Brunswick/ New Jersey hat einen Roboter entwickelt, der selbstständig den Arm eines Patienten punktieren und Blut entnehmen kann. Insbesondere bei Kindern, wegen des geringen Gefäßkalibers, und älteren Menschen, wegen der schlecht im Gewebe verankerten Gefäße, gestaltet sich die Punktierung der Venen schwierig. Etwa 20% aller Punktionen misslingen. Hinzu kommt, dass bei Patienten mit Infektionskrankheiten eine gesundheitliche Gefährdung des medizinischen Personals möglich ist. Der entwickelte Roboter kann eine Kanüle auf die Spritze setze, die Punktion durchführen und die Nadel nach erfolgter Punktion entsorgen. Möglich ist dies durch eine Nahinfrarot-Kamera, die Blutgefäße unter der Haut erkennt, und eine Duplex-Ultraschallsonde, die den Durchmesser und die Art des Blutgefäßes (Arterie oder Vene) erkennt. Bewegungen des Patienten werden ebenfalls erkannt, sodass der Roboter die Nadel zurückzieht, um Verletzungen zu vermeiden. In der veröffentlichten Studie (Chen AI, Balter ML, Maguire TJ et al (2020) Deep learning robotic guidance for autonomous vascular access Nat Mach Intell 2 : Das Team um den US-Ingenieur Alvin Chen von der Rutgers University in New Brunswick/ New Jersey hat einen Roboter entwickelt, der selbstständig den Arm eines Patienten punktieren und Blut entnehmen kann. Insbesondere bei Kindern (wegen des geringen Gefäßkalibers) und älteren Menschen (wegen der schlecht im Gewebe verankerten Gefäße) gestaltet sich die Punktierung der Venen schwierig. Etwa 20% aller Punktionen misslingen. Hinzu kommt, dass bei Patienten mit Infektionskrankheiten eine gesundheitliche Gefährdung des medizinischen Personals möglich ist. Der entwickelte Roboter kann eine Kanüle auf die Spritze setze, die Punktion durchführen und die Nadel nach erfolgter Punktion entsorgen. Möglich ist dies durch eine Nahinfrarot-Kamera, die Blutgefäße unter der Haut erkennt, und eine Duplex-Ultraschallsonde, die den Durchmesser und die Art des Blutgefäßes (Arterie oder Vene) erkennt. Bewegungen des Patienten werden ebenfalls erkannt, sodass der Roboter die Nadel zurückzieht, um Verletzungen zu vermeiden. In der veröffentlichten Studie (Chen AI, Balter ML, Maguire TJ et al (2020) Deep learning robotic guidance for autonomous vascular access Nat Mach Intell 2 : 104–115) wurde die Ortung der Blutgefäße an gesunden Probanden untersucht. Die Punktion wurde vorsichtshalber an narkotisierten Ratten durchgeführt. Bei der Auswertung zeigte sich, dass der Roboter dem medizinischen Personal überlegen war. Den vollständigen Beitrag finden Sie hier.
Wissenschaftler haben Roboter zur Blutentnahme entwickelt
Bildausschnitt aus: Chen AI, Balter ML, Maguire TJ et al (2020) Deep learning robotic guidance for autonomous vascular access Nat Mach Intell 2: 104–115)