MISARS System

手術輔助系統

微創手術為近年來外科手術的突破，達文西機器手臂為其中最知名的系統。2019年年底達文西機器手臂專利到期後有更多的儀器廠商躍躍欲試外科手術手臂系統，因此可說是百家齊放的狀態。外科醫學教育中手術技巧一直是很重要的一環，目前全世界的外科手術皆以師徒制為學習模式，但隨著科技日漸進步，手術儀器已從以往的開腹式傳統手術進步到腹腔鏡手術到目前的達文西機器手臂來幫助醫生進行更細緻且更精準的手術。

微創手術對於年輕的醫生來說，手術開刀經驗比較不足，在氛圍緊張的環境下，可能會一時忘記手術步驟及其器官，需要花一些時間做確認，或者是當醫生在開刀時原本血肉模糊的影像，需要花費很多時間做確認，這時透過我們的系統可以即時的提示醫生，可以快速的釐清步驟及器官繼續下一個步驟，透過此手術輔助系統幫助住院醫師能夠有效學習微創手術，提高人才養成效率；輔以術中影像辨識系統幫助醫師辨識重要器官部位，除減少開刀時間、提升手術效率外，更能避免手術感染以及開刀錯誤發生，除了幫助醫院減少醫療糾紛、降低病患手數風險外，更能提高醫病信任感，也提升手術術使用效率，幫助達成醫病雙贏。

我們優勢

影像標註是建立機器學習模型基準（Ground Truth）的重要過程，⽽醫療影像由於涉及到⾼度的專業知識，通常需要⼀位以上的醫⽣來協助進⾏，並透過流程管控來確保影像標註的⼀致性。
⽽⼿術的動態影像更因為其動態性以及需要辨識的器官相較於靜態圖片更複雜，因此難度更⾼。

	Surgical Images （手術器官影像）	CT/MRI Images （CT/MRI 影像）	Movement Images （人體動態影像）
辨識的物件	器官 (視狀況，7~20種)	多為細胞 (1~2種)	一般物件 (人體動作)
辨識難易度	高 (需醫療專業)	中 (部分需醫療專業)	低
物件外觀特徵	動態變化與腔室狀況，辨識難度高	動態變化較不易辨識	明顯易辨識
需要影像數量	大量影像	少	較少
競爭者代表	Smart Surgery	Arterys, Infervision, aetherAI Zebra Medical Vision	Open CV