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通过数据分析提高抽脂的效率和安全性

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 Improve the Efficiency and Safety of Liposuction with Data Analysis - IoT ONE Case Study
技术
  • 分析与建模 - 机器学习
  • 分析与建模 - 实时分析
  • 应用基础设施与中间件 - 数据交换与集成
  • 传感器 - 尺寸和位移传感器
适用行业
  • 医疗保健和医院
适用功能
  • 商业运营
客户
关于客户
365mc 和 Lypsosuction 诊所
挑战

吸脂术是一种用套管去除人体脂肪的手术,套管是一种可以插入体内的管子。提取脂肪是一个非常复杂的手术过程。套管应该精确地到达皮肤和肌肉之间的脂肪组织。当套管被注入更深的问题时,它可能会损害肌肉问题。如果插管插入不够,脂肪可能会不均匀地去除或导致皮肤坏死。外科医生的敏锐感觉当然很重要。

每次手术会发生 12,000 至 20,000 次注射套管和提取脂肪。这意味着及时均匀地移动套管是至关重要的。然而,每个患者都有不同类型的脂肪组织和手术部位。由于手术的复杂性,具有丰富经验的熟练外科医生受到青睐。

解决方案

365mc 打造了“MAIL System(动作捕捉和人工智能辅助吸脂系统)”,将吸脂与人工智能技术相结合。核心技术是在抽脂过程中捕捉外科医生手的运动,方法是在引流脂肪的套管中安装传感器。 Microsoft Azure IoT 解决方案加速器收集数据,然后 Microsoft Azure 机器学习对其进行分析。 365mc 通过该系统显着提高了吸脂的准确性和安全性。

365mc 使用具有运动识别传感器的特殊套管。该传感器在吸脂过程中实时读取外科医生手部的活动。 365mc与KETI(韩国电子技术研究所)合作开发了具有高灵敏度和精度的专用传感器。

收集的数据
Motion Recognition , Surgery Data
运营影响
  • [Efficiency Improvement - Operation]
    The Artificial Intelligence Makes the Better Treatment Available. The sensor, data and artificial intelligence complement this imperfection and support to enhance and maintain the surgery accuracy. 

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