현대의 연구실은 다양한 시설로부터 환자 샘플을 전달받습니다. 연구실에서는 이러한 변수의 영향을 완화하기 위해 자동화에 의존합니다. Siemens Healthineers의 Benjamin Pollack과 그의 팀은 머신 비전 분야의 전문 지식을 바탕으로 자동화를 개선하고 있습니다. 이들은 인공 지능과 딥 러닝을 적용하여 자동화된 체외 진단의 실패율을 크게 낮춥니다. 또한, 스마트 자동화 기술을 통해 시스템 내에서 튜브를 더 빠른 속도로 안전하게 이동시킬 수 있습니다.
“오류가 발생했을 때 단순히 새로고침을 누를 수 있는 여유는 없습니다. 오류는 소아 혈액 샘플의 재채혈이나 응급실에서의 중대한 의료적 결정 지연을 의미할 수 있기 때문입니다. 진단 업계의 모든 종사자들은 체외 진단의 속도와 신뢰성을 개선하는 것이 단순히 실험실의 수익 향상에 그치지 않고, 생명을 구하는 데 기여한다는 점을 이해하고 있습니다.”
Benjamin Pollack, Siemens Healthineers 머신 비전 기술 리더