전통적인 개방형 수술은 의사에게 수술 중인 부분에 대한 넓은 시야를 위해 큰 절개를 필요로 한다. 그러나 외과 의사들은 수술시 절개부위를 줄여 인체에 상처를 최소한으로 줄여주는 수술 방법으로 아주 작은 내시경 카메라의 실시간 비디오 피드에 의존하는 최소 침습적(minimally invasive) 수술이 점점 더 많이 선택하고 있다.

이는 훨씬 작은 제한된 시야를 통해 미세한 조작 기술이 필요한 소형기구를 사용해야 하기 때문에 의사의 집중도나 기술적으로 더 많이 요구되지만 혈액 손실 감소, 통증 완화 및 회복시간 대폭 단축 등으로 환자의 이점은 분명하다.

샌프란시스코에 본사를 둔 스타트업인 칼리버랩(Kaliber Labs)은 외과의에게 도움을 주기 위해 이러한 비디오 피드를 실시간으로 해석하기 위한 AI 모델을 개발했다. 이 회사의 딥러닝 모델은 환자의 해부학 및 병리의 측면을 인식하고 측정 할뿐만 아니라 수술실 비디오 모니터에 대한 주요 정보 및 치료 권장 사항을 제시하기도 한다.

칼리버랩은 환자와 의사 소통과 투명성을 향상시키기 위해 수술 후 수술 비디오에 주석을 다는 딥러닝 모델도 있다. 오픈 소스 신경망 카라스(Keras), 파이토치(PyTorch) 및 텐서플로(TensorFlow) 딥러닝 프레임 워크를 사용하여 개발된 모델은 텐서 코어를 갖춘 NVIDIA RTX GPU 에서 훈련 및 테스트됐으며, 학습 시간은 5배 이상 단축시켰다.

이와 함께 수술실에서 실시간 비디오 입력을 처리하는 툴은 엔비디아의 잿팩(Jetpack) SDK 및 임베디드 시스템에서 AI컴퓨팅을 구현하는 젯슨(Jetson™) TX2를 사용해 엣지에서 추론한다. 또한 칼리버랩의 딥러닝 툴은 수천 시간의 실제 수술 비디오로 학습했으며 환자와 의사에 대한 개인 식별 정보를 삭제하기 위해 푸티지(Footage)를 스크러빙(Scrubbing)하는 AI 알고리즘으로 먼저 처리된다.

특히 .

현재 칼리버랩의 AI 수술 솔루션은 어깨, 무릎, 엉덩이 및 손목 등 다루는 정형외과 수술에 중점을 두고 있다. 이는 관절경 검사 또는 최소 침습적 관절 수술은 가장 일반적인 정형외과 수술이며 많은 장애와 스포츠 부상을 치료하는 데 널리 사용되기 때문이다.