JP7309721B2 - 自律的に調節可能な制御プログラムを有する外科システム - Google Patents

自律的に調節可能な制御プログラムを有する外科システム Download PDF

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Description

（関連出願の相互参照）
本出願は、その開示の全内容が参照により本明細書に組み込まれる、「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭＳ ＷＩＴＨ ＡＵＴＯＮＯＭＯＵＳＬＹ ＡＤＪＵＳＴＡＢＬＥ ＣＯＮＴＲＯＬ ＰＲＯＧＲＡＭＳ」と題する２０１８年１１月６日出願の米国特許非仮出願第１６／１８２，２３３号の利益を主張する。
本出願は、米国特許法第１１９条（ｅ）の下で、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、「ＡＵＴＯＭＡＴＥＤ ＤＡＴＡ ＳＣＡＬＩＮＧ，ＡＬＩＧＮＭＥＮＴ，ＡＮＤ ＯＲＧＡＮＩＺＩＮＧ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＰＲＥＤＥＦＩＮＥＤ ＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳ ＷＩＴＨＩＮ Ａ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＮＥＴＷＯＲＫ ＢＥＦＯＲＥ ＴＲＡＮＳＭＩＳＳＩＯＮ」と題する２０１８年９月１０日出願の米国特許仮出願第６２／７２９，１７７号に対する優先権を主張する。
本出願はまた、米国特許法第１１９条（ｅ）の下で、その各々の開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、「ＳＭＡＲＴ ＡＣＴＩＶＡＴＩＯＮ ＯＦ ＡＮ ＥＮＥＲＧＹ ＤＥＶＩＣＥ ＢＹ ＡＮＯＴＨＥＲ ＤＥＶＩＣＥ」と題する２０１８年６月３０日出願の米国仮特許出願第６２／６９２，７４７号、「ＳＭＡＲＴ ＥＮＥＲＧＹ ＡＲＣＨＩＴＥＣＴＵＲＥ」と題する２０１８年６月３０日出願の米国仮特許出願第６２／６９２，７４８号、及び「ＳＭＡＲＴ ＥＮＥＲＧＹ ＤＥＶＩＣＥＳ」と題する２０１８年６月３０日出願の米国仮特許出願第６２／６９２，７６８号に対する優先権を主張する。
本出願はまた、米国特許法第１１９条（ｅ）の下で、その各々の開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、「ＭＥＴＨＯＤ ＯＦ ＨＵＢ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ」と題する２０１８年４月１９日出願の米国特許仮出願第６２／６５９，９００号に対する優先権を主張する。
本出願はまた、米国特許法第１１９条（ｅ）の下で、その各々の開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、「ＣＡＰＡＣＩＴＩＶＥ ＣＯＵＰＬＥＤ ＲＥＴＵＲＮ ＰＡＴＨ ＰＡＤ ＷＩＴＨ ＳＥＰＡＲＡＢＬＥ ＡＲＲＡＹ ＥＬＥＭＥＮＴＳ」と題する２０１８年３月３０日出願の米国特許仮出願第６２／６５０，８９８号、「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭＳ ＷＩＴＨ ＯＰＴＩＭＩＺＥＤ ＳＥＮＳＩＮＧ ＣＡＰＡＢＩＬＩＴＩＥＳ」と題する２０１８年３月３０日出願の米国特許仮出願第６２／６５０，８８７号、「ＳＭＯＫＥ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＭＯＤＵＬＥ ＦＯＲ ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭ」と題する２０１８年３月３０日出願の米国特許仮出願第６２／６５０，８８２号、及び「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＭＯＫＥ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＳＥＮＳＩＮＧ ＡＮＤ ＣＯＮＴＲＯＬＳ」と題する２０１８年３月３０日出願の米国特許仮出願第６２／６５０，８７７号の優先権の利益を主張する。
本出願はまた、米国特許法第１１９条（ｅ）の下で、その各々の開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、「ＴＥＭＰＥＲＡＴＵＲＥ ＣＯＮＴＲＯＬ ＩＮ ＵＬＴＲＡＳＯＮＩＣ ＤＥＶＩＣＥ ＡＮＤ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭ ＴＨＥＲＥＦＯＲ」と題する２０１８年３月８日出願の米国特許仮出願第６２／６４０，４１７号、及び「ＥＳＴＩＭＡＴＩＮＧ ＳＴＡＴＥ ＯＦ ＵＬＴＲＡＳＯＮＩＣ ＥＮＤ ＥＦＦＥＣＴＯＲ ＡＮＤ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭ ＴＨＥＲＥＦＯＲ」と題する２０１８年３月８日出願の米国特許仮出願第６２／６４０，４１５号に対する優先権の利益を主張する。
本出願はまた、米国特許法第１１９条（ｅ）の下で、その各々の開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、「ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭ」と題する２０１７年１２月２８日出願の米国特許仮出願第６２／６１１，３４１号、「ＣＬＯＵＤ－ＢＡＳＥＤ ＭＥＤＩＣＡＬ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ」と題する２０１７年１２月２８日出願の米国特許仮出願第６２／６１１，３４０号、及び「ＲＯＢＯＴ ＡＳＳＩＳＴＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭ」と題する２０１７年１２月２８日出願の米国特許仮出願第６２／６１１，３３９号の優先権の利益を主張する。
本開示は様々な外科システムに関する。外科処置は、典型的には、例えば、病院などの医療施設内の手術室又は部屋で実行される。滅菌野は、典型的には、患者の周囲に形成される。滅菌野は、適切な衣類を着用した洗浄済みのチーム構成員、並びにその領域内の全ての備品及び固定具を含み得る。様々な外科用装置及びシステムが、外科処置の実行に利用される。
更に、デジタル情報時代において、医療システム及び医療施設は、多くの場合、患者の安全性及び従来の慣行を維持するための一般的な要望により、より新しい技術及び改善された技術を利用してシステム又は処置を実施することがより遅い。しかしながら、多くの場合、医療システム及び医療施設は、その結果として、他の近隣又は同様の状況の施設との通信及び共有知識を欠く場合がある。患者の診療を改善するために、医療システムと医療施設とのより良好な相互接続を助ける方法を見出すことが望ましいであろう。
外科用フィードバックシステムが開示される。外科用フィードバックシステムは、外科用器具と、データソースと、データソース及び外科用器具に通信可能に連結するように構成された外科用ハブと、を備える。外科用ハブは、制御回路を備え、制御回路は、データソースから入力を受信することと、受信されたデータを記憶されたデータセットに対して分析して、外科処置の結果を最適化することと、分析されたデータに基づいて提案を通信することと、を行うように構成されている。
外科用フィードバックシステムが開示される。外科用フィードバックシステムは、データソースと、制御回路を含む外科用ハブと、を備える。制御回路は、データソースから入力を受信することと、受信されたデータを記憶されたデータセットに対して分析して、外科処置の結果を最適化することであって、記憶されたデータセットが、以前の外科処置中に収集されたデータを含む、最適化することと、分析されたデータに基づいて提案を通信することと、を行うように構成されている。
外科用フィードバックシステムが開示される。外科用フィードバックシステムは、データソースと、制御回路を含む外科用器具と、を備える。制御回路は、データソースから入力を受信することと、受信されたデータを記憶されたデータセットに対して分析して、外科処置の結果を最適化することであって、記憶されたデータセットが、以前の外科処置中に収集されたデータを含む、最適化することと、分析されたデータに基づいて提案を決定することと、を行うように構成されている。
機構、及び動作の方法の両方についての本明細書に説明される様々な態様は、それらの更なる目的及び利点と共に、以降の添付図面と併せて、以下の説明を参照することにより最もよく理解することができる。
本開示の少なくとも１つの態様による、コンピュータ実装インタラクティブ外科システムのブロック図である。 本開示の少なくとも１つの態様による、手術室内で外科処置を実行するために使用される外科システムである。 本開示の少なくとも１つの態様による、可視化システム、ロボットシステム、及びインテリジェント器具とペアリングされた外科用ハブである。 本開示の少なくとも１つの態様による、外科用ハブ筐体、及び外科用ハブ筐体のドロアー内に摺動可能に受容可能な組み合わせ発生器モジュールの部分斜視図である。 本開示の少なくとも１つの態様による、双極、超音波、及び単極接点、並びに排煙構成要素を備える組み合わせ発生器モジュールの斜視図である。 本開示の少なくとも１つの態様による、複数のモジュールを受容するように構成された横方向モジュール式ハウジングの複数の横方向ドッキングポートの個々の電力バスアタッチメントを示す。 本開示の少なくとも１つの態様による、複数のモジュールを受容するように構成された垂直モジュール式ハウジングを示す。 本開示の少なくとも１つの態様による、医療施設の１つ又は２つ以上の手術室、又は外科処置のための専門設備を備えた医療施設内の任意の部屋に配置されたモジュール式装置をクラウドに接続するように構成されたモジュール式通信ハブを備える外科用データネットワークを示す。 本開示の少なくとも１つの態様による、コンピュータ実装インタラクティブ外科システムを示す。 本開示の少なくとも１つの態様による、モジュール式制御タワーに連結された複数のモジュールを備える外科用ハブを示す。 本開示の少なくとも１つの態様による、ユニバーサルシリアルバス（Universal Serial Bus、ＵＳＢ）ネットワークハブ装置の一態様を示す。 本開示の少なくとも１つの態様による、クラウドコンピューティングシステムのクラウド構成要素に接続され得る、外科用ハブに連結された複数のスマート外科用器具を備えるクラウドコンピューティングシステムのブロック図である。 本開示の少なくとも１つの態様による、クラウドコンピューティングシステムの機能モジュールアーキテクチャである。 本開示の少なくとも１つの態様による、状況認識外科システムの図を示す。 本開示の少なくとも１つの態様による、外科用ハブの状況認識を図示する時間線である。 本開示の少なくとも１つの態様による、計算された閾値による外科用装置の例示的な使用のための正及び負の結果を図示するグラフである。 本開示の少なくとも１つの態様による、結果に従ってグループ化された様々な特性を有する外科処置を図示するブロック図である。 本開示の少なくとも１つの態様による、検証解析を図示する図である。 本開示の少なくとも１つの態様による、検証解析を図示するブロック図である。 本開示の少なくとも１つの態様による、外科システム用のアルゴリズムを図示するフローチャートである。
本出願の出願人は、その各々の開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１８年１１月６日出願の以下の米国特許出願を所有する。
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＮＥＴＷＯＲＫ，ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴ，ＡＮＤ ＣＬＯＵＤ ＲＥＳＰＯＮＳＥＳ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＶＡＬＩＤＡＴＩＯＮ ＯＦ ＲＥＣＥＩＶＥＤ ＤＡＴＡＳＥＴ ＡＮＤ ＡＵＴＨＥＮＴＩＣＡＴＩＯＮ ＯＦ ＩＴＳ ＳＯＵＲＣＥ ＡＮＤ ＩＮＴＥＧＲＩＴＹ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２２４号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＰＲＥＳＥＮＴＩＮＧ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＩＮＴＥＲＰＲＥＴＥＤ ＦＲＯＭ ＥＸＴＥＲＮＡＬ ＤＡＴＡ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２３０号、
・「ＡＤＪＵＳＴＭＥＮＴ ＯＦ ＤＥＶＩＣＥ ＣＯＮＴＲＯＬ ＰＲＯＧＲＡＭＳ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＳＴＲＡＴＩＦＩＥＤ ＣＯＮＴＥＸＴＵＡＬ ＤＡＴＡ ＩＮ ＡＤＤＩＴＩＯＮ ＴＯ ＴＨＥ ＤＡＴＡ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２３９号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＨＵＢ ＡＮＤ ＭＯＤＵＬＡＲ ＤＥＶＩＣＥ ＲＥＳＰＯＮＳＥ ＡＤＪＵＳＴＭＥＮＴ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＳＩＴＵＡＴＩＯＮＡＬ ＡＷＡＲＥＮＥＳＳ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２４３号、
・「ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ ＡＮＤ ＥＳＣＡＬＡＴＩＯＮ ＯＦ ＳＥＣＵＲＩＴＹ ＲＥＳＰＯＮＳＥＳ ＯＦ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴＳ ＴＯ ＩＮＣＲＥＡＳＩＮＧ ＳＥＶＥＲＩＴＹ ＴＨＲＥＡＴＳ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２４８号、
・「ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２５１号、
・「ＡＵＴＯＭＡＴＥＤ ＤＡＴＡ ＳＣＡＬＩＮＧ，ＡＬＩＧＮＭＥＮＴ，ＡＮＤ ＯＲＧＡＮＩＺＩＮＧ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＰＲＥＤＥＦＩＮＥＤ ＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳ ＷＩＴＨＩＮ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＮＥＴＷＯＲＫＳ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２６０号、
・「ＳＥＮＳＩＮＧ ＴＨＥ ＰＡＴＩＥＮＴ ＰＯＳＩＴＩＯＮ ＡＮＤ ＣＯＮＴＡＣＴ ＵＴＩＬＩＺＩＮＧ ＴＨＥ ＭＯＮＯ－ＰＯＬＡＲ ＲＥＴＵＲＮ ＰＡＤ ＥＬＥＣＴＲＯＤＥ ＴＯ ＰＲＯＶＩＤＥ ＳＩＴＵＡＴＩＯＮＡＬ ＡＷＡＲＥＮＥＳＳ ＴＯ Ａ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＮＥＴＷＯＲＫ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２６７号、
・「ＰＯＷＥＲＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＴＯＯＬ ＷＩＴＨ ＰＲＥＤＥＦＩＮＥＤ ＡＤＪＵＳＴＡＢＬＥ ＣＯＮＴＲＯＬ ＡＬＧＯＲＩＴＨＭ ＦＯＲ ＣＯＮＴＲＯＬＬＩＮＧ ＥＮＤ ＥＦＦＥＣＴＯＲ ＰＡＲＡＭＥＴＥＲ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２４９号、
・「ＡＤＪＵＳＴＭＥＮＴＳ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＡＩＲＢＯＲＮＥ ＰＡＲＴＩＣＬＥ ＰＲＯＰＥＲＴＩＥＳ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２４６号、
・「ＡＤＪＵＳＴＭＥＮＴ ＯＦ Ａ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＤＥＶＩＣＥ ＦＵＮＣＴＩＯＮ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＳＩＴＵＡＴＩＯＮＡＬ ＡＷＡＲＥＮＥＳＳ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２５６号、
・「ＲＥＡＬ－ＴＩＭＥ ＡＮＡＬＹＳＩＳ ＯＦ ＣＯＭＰＲＥＨＥＮＳＩＶＥ ＣＯＳＴ ＯＦ ＡＬＬ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴＡＴＩＯＮ ＵＳＥＤ ＩＮ ＳＵＲＧＥＲＹ ＵＴＩＬＩＺＩＮＧ ＤＡＴＡ ＦＬＵＩＤＩＴＹ ＴＯ ＴＲＡＣＫ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴＳ ＴＨＲＯＵＧＨ ＳＴＯＣＫＩＮＧ ＡＮＤ ＩＮ－ＨＯＵＳＥ ＰＲＯＣＥＳＳＥＳ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２４２号、
・「ＵＳＡＧＥ ＡＮＤ ＴＥＣＨＮＩＱＵＥ ＡＮＡＬＹＳＩＳ ＯＦ ＳＵＲＧＥＯＮ／ＳＴＡＦＦ ＰＥＲＦＯＲＭＡＮＣＥ ＡＧＡＩＮＳＴ Ａ ＢＡＳＥＬＩＮＥ ＴＯ ＯＰＴＩＭＩＺＥ ＤＥＶＩＣＥ ＵＴＩＬＩＺＡＴＩＯＮ ＡＮＤ ＰＥＲＦＯＲＭＡＮＣＥ ＦＯＲ ＢＯＴＨ ＣＵＲＲＥＮＴ ＡＮＤ ＦＵＴＵＲＥ ＰＲＯＣＥＤＵＲＥＳ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２５５号、
・「ＩＭＡＧＥ ＣＡＰＴＵＲＩＮＧ ＯＦ ＴＨＥ ＡＲＥＡＳ ＯＵＴＳＩＤＥ ＴＨＥ ＡＢＤＯＭＥＮ ＴＯ ＩＭＰＲＯＶＥ ＰＬＡＣＥＭＥＮＴ ＡＮＤ ＣＯＮＴＲＯＬ ＯＦ Ａ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＤＥＶＩＣＥ ＩＮ ＵＳＥ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２６９号、
・「ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ ＯＦ ＤＡＴＡ ＷＨＥＲＥ Ａ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＮＥＴＷＯＲＫ ＩＳ ＵＳＩＮＧ ＣＯＮＴＥＸＴ ＯＦ ＴＨＥ ＤＡＴＡ ＡＮＤ ＲＥＱＵＩＲＥＭＥＮＴＳ ＯＦ Ａ ＲＥＣＥＩＶＩＮＧ ＳＹＳＴＥＭ／ＵＳＥＲ ＴＯ ＩＮＦＬＵＥＮＣＥ ＩＮＣＬＵＳＩＯＮ ＯＲ ＬＩＮＫＡＧＥ ＯＦ ＤＡＴＡ ＡＮＤ ＭＥＴＡＤＡＴＡ ＴＯ ＥＳＴＡＢＬＩＳＨ ＣＯＮＴＩＮＵＩＴＹ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２７８号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＮＥＴＷＯＲＫ ＲＥＣＯＭＭＥＮＤＡＴＩＯＮＳ ＦＲＯＭ ＲＥＡＬ ＴＩＭＥ ＡＮＡＬＹＳＩＳ ＯＦ ＰＲＯＣＥＤＵＲＥ ＶＡＲＩＡＢＬＥＳ ＡＧＡＩＮＳＴ Ａ ＢＡＳＥＬＩＮＥ ＨＩＧＨＬＩＧＨＴＩＮＧ ＤＩＦＦＥＲＥＮＣＥＳ ＦＲＯＭ ＴＨＥ ＯＰＴＩＭＡＬ ＳＯＬＵＴＩＯＮ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２９０号、
・「ＣＯＮＴＲＯＬ ＯＦ Ａ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭ ＴＨＲＯＵＧＨ Ａ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＢＡＲＲＩＥＲ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２３２号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＮＥＴＷＯＲＫ ＤＥＴＥＲＭＩＮＡＴＩＯＮ ＯＦ ＰＲＩＯＲＩＴＩＺＡＴＩＯＮ ＯＦ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ，ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＯＮ，ＯＲ ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＳＹＳＴＥＭ ＯＲ ＤＥＶＩＣＥ ＮＥＥＤＳ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２２７号、
・「ＷＩＲＥＬＥＳＳ ＰＡＩＲＩＮＧ ＯＦ Ａ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＤＥＶＩＣＥ ＷＩＴＨ ＡＮＯＴＨＥＲ ＤＥＶＩＣＥ ＷＩＴＨＩＮ Ａ ＳＴＥＲＩＬＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＦＩＥＬＤ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＴＨＥ ＵＳＡＧＥ ＡＮＤ ＳＩＴＵＡＴＩＯＮＡＬ ＡＷＡＲＥＮＥＳＳ ＯＦ ＤＥＶＩＣＥＳ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２３１号、
・「ＡＤＪＵＳＴＭＥＮＴ ＯＦ ＳＴＡＰＬＥ ＨＥＩＧＨＴ ＯＦ ＡＴ ＬＥＡＳＴ ＯＮＥ ＲＯＷ ＯＦ ＳＴＡＰＬＥＳ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＴＨＥ ＳＥＮＳＥＤ ＴＩＳＳＵＥ ＴＨＩＣＫＮＥＳＳ ＯＲ ＦＯＲＣＥ ＩＮ ＣＬＯＳＩＮＧ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２２９号、
・「ＳＴＡＰＬＩＮＧ ＤＥＶＩＣＥ ＷＩＴＨ ＢＯＴＨ ＣＯＭＰＵＬＳＯＲＹ ＡＮＤ ＤＩＳＣＲＥＴＩＯＮＡＲＹ ＬＯＣＫＯＵＴＳ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＳＥＮＳＥＤ ＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２３４号、
・「ＰＯＷＥＲＥＤ ＳＴＡＰＬＩＮＧ ＤＥＶＩＣＥ ＣＯＮＦＩＧＵＲＥＤ ＴＯ ＡＤＪＵＳＴ ＦＯＲＣＥ，ＡＤＶＡＮＣＥＭＥＮＴ ＳＰＥＥＤ，ＡＮＤ ＯＶＥＲＡＬＬ ＳＴＲＯＫＥ ＯＦ ＣＵＴＴＩＮＧ ＭＥＭＢＥＲ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＳＥＮＳＥＤ ＰＡＲＡＭＥＴＥＲ ＯＦ ＦＩＲＩＮＧ ＯＲ ＣＬＡＭＰＩＮＧ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２４０号、
・「ＶＡＲＩＡＴＩＯＮ ＯＦ ＲＡＤＩＯ ＦＲＥＱＵＥＮＣＹ ＡＮＤ ＵＬＴＲＡＳＯＮＩＣ ＰＯＷＥＲ ＬＥＶＥＬ ＩＮ ＣＯＯＰＥＲＡＴＩＯＮ ＷＩＴＨ ＶＡＲＹＩＮＧ ＣＬＡＭＰ ＡＲＭ ＰＲＥＳＳＵＲＥ ＴＯ ＡＣＨＩＥＶＥ ＰＲＥＤＥＦＩＮＥＤ ＨＥＡＴ ＦＬＵＸ ＯＲ ＰＯＷＥＲ ＡＰＰＬＩＥＤ ＴＯ ＴＩＳＳＵＥ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２３５号、及び
・「ＵＬＴＲＡＳＯＮＩＣ ＥＮＥＲＧＹ ＤＥＶＩＣＥ ＷＨＩＣＨ ＶＡＲＩＥＳ ＰＲＥＳＳＵＲＥ ＡＰＰＬＩＥＤ ＢＹ ＣＬＡＭＰ ＡＲＭ ＴＯ ＰＲＯＶＩＤＥ ＴＨＲＥＳＨＯＬＤ ＣＯＮＴＲＯＬ ＰＲＥＳＳＵＲＥ ＡＴ Ａ ＣＵＴ ＰＲＯＧＲＥＳＳＩＯＮ ＬＯＣＡＴＩＯＮ」と題する米国特許出願第１６／１８２，２３８号。
本出願の出願人は、その各々の開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１８年９月１０日出願の以下の米国特許出願を所有する。
・「Ａ ＣＯＮＴＲＯＬ ＦＯＲ Ａ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＮＥＴＷＯＲＫ ＯＲ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＮＥＴＷＯＲＫ ＣＯＮＮＥＣＴＥＤ ＤＥＶＩＣＥ ＴＨＡＴ ＡＤＪＵＳＴＳ ＩＴＳ ＦＵＮＣＴＩＯＮ ＢＡＳＥＤ ＯＮ Ａ ＳＥＮＳＥＤ ＳＩＴＵＡＴＩＯＮ ＯＲ ＵＳＡＧＥ」と題する米国特許仮出願第６２／７２９，１８３号、
・「ＡＵＴＯＭＡＴＥＤ ＤＡＴＡ ＳＣＡＬＩＮＧ，ＡＬＩＧＮＭＥＮＴ，ＡＮＤ ＯＲＧＡＮＩＺＩＮＧ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＰＲＥＤＥＦＩＮＥＤ ＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳ ＷＩＴＨＩＮ Ａ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＮＥＴＷＯＲＫ ＢＥＦＯＲＥ ＴＲＡＮＳＭＩＳＳＩＯＮ」と題する米国特許仮出願第６２／７２９，１７７号、
・「ＩＮＤＩＲＥＣＴ ＣＯＭＭＡＮＤ ＡＮＤ ＣＯＮＴＲＯＬ ＯＦ Ａ ＦＩＲＳＴ ＯＰＥＲＡＴＩＮＧ ＲＯＯＭ ＳＹＳＴＥＭ ＴＨＲＯＵＧＨ ＴＨＥ ＵＳＥ ＯＦ Ａ ＳＥＣＯＮＤ ＯＰＥＲＡＴＩＮＧ ＲＯＯＭ ＳＹＳＴＥＭ ＷＩＴＨＩＮ Ａ ＳＴＥＲＩＬＥ ＦＩＥＬＤ ＷＨＥＲＥ ＴＨＥ ＳＥＣＯＮＤ ＯＰＥＲＡＴＩＮＧ ＲＯＯＭ ＳＹＳＴＥＭ ＨＡＳ ＰＲＩＭＡＲＹ ＡＮＤ ＳＥＣＯＮＤＡＲＹ ＯＰＥＲＡＴＩＮＧ ＭＯＤＥＳ」と題する米国特許仮出願第６２／７２９，１７６号、
・「ＰＯＷＥＲＥＤ ＳＴＡＰＬＩＮＧ ＤＥＶＩＣＥ ＴＨＡＴ ＩＳ ＣＡＰＡＢＬＥ ＯＦ ＡＤＪＵＳＴＩＮＧ ＦＯＲＣＥ，ＡＤＶＡＮＣＥＭＥＮＴ ＳＰＥＥＤ，ＡＮＤ ＯＶＥＲＡＬＬ ＳＴＲＯＫＥ ＯＦ ＣＵＴＴＩＮＧ ＭＥＭＢＥＲ ＯＦ ＴＨＥ ＤＥＶＩＣＥ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＳＥＮＳＥＤ ＰＡＲＡＭＥＴＥＲ ＯＦ ＦＩＲＩＮＧ ＯＲ ＣＬＡＭＰＩＮＧ」と題する米国特許仮出願第６２／７２９，１８５号、
・「ＰＯＷＥＲＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＴＯＯＬ ＷＩＴＨ Ａ ＰＲＥＤＥＦＩＮＥＤ ＡＤＪＵＳＴＡＢＬＥ ＣＯＮＴＲＯＬ ＡＬＧＯＲＩＴＨＭ ＦＯＲ ＣＯＮＴＲＯＬＬＩＮＧ ＡＴ ＬＥＡＳＴ ＯＮＥ ＥＮＤ ＥＦＦＥＣＴＯＲ ＰＡＲＡＭＥＴＥＲ ＡＮＤ Ａ ＭＥＡＮＳ ＦＯＲ ＬＩＭＩＴＩＮＧ ＴＨＥ ＡＤＪＵＳＴＭＥＮＴ」と題する米国特許仮出願第６２／７２９，１８４号、
・「ＳＥＮＳＩＮＧ ＴＨＥ ＰＡＴＩＥＮＴ ＰＯＳＩＴＩＯＮ ＡＮＤ ＣＯＮＴＡＣＴ ＵＴＩＬＩＺＩＮＧ ＴＨＥ ＭＯＮＯ ＰＯＬＡＲ ＲＥＴＵＲＮ ＰＡＤ ＥＬＥＣＴＲＯＤＥ ＴＯ ＰＲＯＶＩＤＥ ＳＩＴＵＡＴＩＯＮＡＬ ＡＷＡＲＥＮＥＳＳ ＴＯ ＴＨＥ ＨＵＢ」と題する米国特許仮出願第６２／７２９，１８２号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＮＥＴＷＯＲＫ ＲＥＣＯＭＭＥＮＤＡＴＩＯＮＳ ＦＲＯＭ ＲＥＡＬ ＴＩＭＥ ＡＮＡＬＹＳＩＳ ＯＦ ＰＲＯＣＥＤＵＲＥ ＶＡＲＩＡＢＬＥＳ ＡＧＡＩＮＳＴ Ａ ＢＡＳＥＬＩＮＥ ＨＩＧＨＬＩＧＨＴＩＮＧ ＤＩＦＦＥＲＥＮＣＥＳ ＦＲＯＭ ＴＨＥ ＯＰＴＩＭＡＬ ＳＯＬＵＴＩＯＮ」と題する米国特許仮出願第６２／７２９，１９１号、
・「ＵＬＴＲＡＳＯＮＩＣ ＥＮＥＲＧＹ ＤＥＶＩＣＥ ＷＨＩＣＨ ＶＡＲＩＥＳ ＰＲＥＳＳＵＲＥ ＡＰＰＬＩＥＤ ＢＹ ＣＬＡＭＰ ＡＲＭ ＴＯ ＰＲＯＶＩＤＥ ＴＨＲＥＳＨＯＬＤ ＣＯＮＴＲＯＬ ＰＲＥＳＳＵＲＥ ＡＴ Ａ ＣＵＴ ＰＲＯＧＲＥＳＳＩＯＮ ＬＯＣＡＴＩＯＮ」と題する米国特許仮出願第６２／７２９，１９５号、及び
・「ＷＩＲＥＬＥＳＳ ＰＡＩＲＩＮＧ ＯＦ Ａ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＤＥＶＩＣＥ ＷＩＴＨ ＡＮＯＴＨＥＲ ＤＥＶＩＣＥ ＷＩＴＨＩＮ Ａ ＳＴＥＲＩＬＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＦＩＥＬＤ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＴＨＥ ＵＳＡＧＥ ＡＮＤ ＳＩＴＵＡＴＩＯＮＡＬ ＡＷＡＲＥＮＥＳＳ ＯＦ ＤＥＶＩＣＥＳ」と題する米国特許仮出願第６２／７２９，１８６号。
本出願の出願人は、その各々の開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１８年８月２８日出願の以下の米国特許出願を所有する。
・「ＥＳＴＩＭＡＴＩＮＧ ＳＴＡＴＥ ＯＦ ＵＬＴＲＡＳＯＮＩＣ ＥＮＤ ＥＦＦＥＣＴＯＲ ＡＮＤ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭ ＴＨＥＲＥＦＯＲ」と題する米国特許出願第１６／１１５，２１４号、
・「ＴＥＭＰＥＲＡＴＵＲＥ ＣＯＮＴＲＯＬ ＯＦ ＵＬＴＲＡＳＯＮＩＣ ＥＮＤ ＥＦＦＥＣＴＯＲ ＡＮＤ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭ ＴＨＥＲＥＦＯＲ」と題する米国特許出願第１６／１１５，２０５号、
・「ＲＡＤＩＯ ＦＲＥＱＵＥＮＣＹ ＥＮＥＲＧＹ ＤＥＶＩＣＥ ＦＯＲ ＤＥＬＩＶＥＲＩＮＧ ＣＯＭＢＩＮＥＤ ＥＬＥＣＴＲＩＣＡＬ ＳＩＧＮＡＬＳ」と題する米国特許出願第１６／１１５，２３３号、
・「ＣＯＮＴＲＯＬＬＩＮＧ ＡＮ ＵＬＴＲＡＳＯＮＩＣ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴ ＡＣＣＯＲＤＩＮＧ ＴＯ ＴＩＳＳＵＥ ＬＯＣＡＴＩＯＮ」と題する米国特許出願第１６／１１５，２０８号、
・「ＣＯＮＴＲＯＬＬＩＮＧ ＡＣＴＩＶＡＴＩＯＮ ＯＦ ＡＮ ＵＬＴＲＡＳＯＮＩＣ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴ ＡＣＣＯＲＤＩＮＧ ＴＯ ＴＨＥ ＰＲＥＳＥＮＣＥ ＯＦ ＴＩＳＳＵＥ」と題する米国特許出願第１６／１１５，２２０号、
・「ＤＥＴＥＲＭＩＮＩＮＧ ＴＩＳＳＵＥ ＣＯＭＰＯＳＩＴＩＯＮ ＶＩＡ ＡＮ ＵＬＴＲＡＳＯＮＩＣ ＳＹＳＴＥＭ」と題する米国特許出願第１６／１１５，２３２号、
・「ＤＥＴＥＲＭＩＮＩＮＧ ＴＨＥ ＳＴＡＴＥ ＯＦ ＡＮ ＵＬＴＲＡＳＯＮＩＣ ＥＬＥＣＴＲＯＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭ ＡＣＣＯＲＤＩＮＧ ＴＯ ＦＲＥＱＵＥＮＣＹ ＳＨＩＦＴ」と題する米国特許出願第１６／１１５，２３９号、
・「ＤＥＴＥＲＭＩＮＩＮＧ ＴＨＥ ＳＴＡＴＥ ＯＦ ＡＮ ＵＬＴＲＡＳＯＮＩＣ ＥＮＤ ＥＦＦＥＣＴＯＲ」と題する米国特許出願第１６／１１５，２４７号、
・「ＳＩＴＵＡＴＩＯＮＡＬ ＡＷＡＲＥＮＥＳＳ ＯＦ ＥＬＥＣＴＲＯＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭＳ」と題する米国特許出願第１６／１１５，２１１号、
・「ＭＥＣＨＡＮＩＳＭＳ ＦＯＲ ＣＯＮＴＲＯＬＬＩＮＧ ＤＩＦＦＥＲＥＮＴ ＥＬＥＣＴＲＯＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭＳ ＯＦ ＡＮ ＥＬＥＣＴＲＯＳＵＲＧＩＣＡＬ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴ」と題する米国特許出願第１６／１１５，２２６号、
・「ＤＥＴＥＣＴＩＯＮ ＯＦ ＥＮＤ ＥＦＦＥＣＴＯＲ ＩＭＭＥＲＳＩＯＮ ＩＮ ＬＩＱＵＩＤ」と題する米国特許出願第１６／１１５，２４０号、
・「ＩＮＴＥＲＲＵＰＴＩＯＮ ＯＦ ＥＮＥＲＧＹ ＤＵＥ ＴＯ ＩＮＡＤＶＥＲＴＥＮＴ ＣＡＰＡＣＩＴＩＶＥ ＣＯＵＰＬＩＮＧ」と題する米国特許出願第１６／１１５，２４９号、
・「ＩＮＣＲＥＡＳＩＮＧ ＲＡＤＩＯ ＦＲＥＱＵＥＮＣＹ ＴＯ ＣＲＥＡＴＥ ＰＡＤ－ＬＥＳＳ ＭＯＮＯＰＯＬＡＲ ＬＯＯＰ」と題する米国特許出願第１６／１１５，２５６号、
・「ＢＩＰＯＬＡＲ ＣＯＭＢＩＮＡＴＩＯＮ ＤＥＶＩＣＥ ＴＨＡＴ ＡＵＴＯＭＡＴＩＣＡＬＬＹ ＡＤＪＵＳＴＳ ＰＲＥＳＳＵＲＥ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＥＮＥＲＧＹ ＭＯＤＡＬＩＴＹ」と題する米国特許出願第１６／１１５，２２３号、及び
・「ＡＣＴＩＶＡＴＩＯＮ ＯＦ ＥＮＥＲＧＹ ＤＥＶＩＣＥＳ」と題する米国特許出願第１６／１１５，２３８号。
本出願の出願人は、その各々の開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１８年８月２３日出願の以下の米国特許出願を所有する。
・「ＣＯＮＴＲＯＬＬＩＮＧ ＡＮ ＵＬＴＲＡＳＯＮＩＣ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴ ＡＣＣＯＲＤＩＮＧ ＴＯ ＴＩＳＳＵＥ ＬＯＣＡＴＩＯＮ」と題する米国特許仮出願第６２／７２１，９９５号、
・「ＳＩＴＵＡＴＩＯＮＡＬ ＡＷＡＲＥＮＥＳＳ ＯＦ ＥＬＥＣＴＲＯＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭＳ」と題する米国特許仮出願第６２／７２１，９９８号、
・「ＩＮＴＥＲＲＵＰＴＩＯＮ ＯＦ ＥＮＥＲＧＹ ＤＵＥ ＴＯ ＩＮＡＤＶＥＲＴＥＮＴ ＣＡＰＡＣＩＴＩＶＥ ＣＯＵＰＬＩＮＧ」と題する米国特許仮出願第６２／７２１，９９９号、
・「ＢＩＰＯＬＡＲ ＣＯＭＢＩＮＡＴＩＯＮ ＤＥＶＩＣＥ ＴＨＡＴ ＡＵＴＯＭＡＴＩＣＡＬＬＹ ＡＤＪＵＳＴＳ ＰＲＥＳＳＵＲＥ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＥＮＥＲＧＹ ＭＯＤＡＬＩＴＹ」と題する米国特許仮出願第６２／７２１，９９４号、及び
・「ＲＡＤＩＯ ＦＲＥＱＵＥＮＣＹ ＥＮＥＲＧＹ ＤＥＶＩＣＥ ＦＯＲ ＤＥＬＩＶＥＲＩＮＧ ＣＯＭＢＩＮＥＤ ＥＬＥＣＴＲＩＣＡＬ ＳＩＧＮＡＬＳ」と題する米国特許仮出願第６２／７２１，９９６号。
本出願の出願人は、その各々の開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１８年６月３０日出願の以下の米国特許出願を所有する。
・「ＳＭＡＲＴ ＡＣＴＩＶＡＴＩＯＮ ＯＦ ＡＮ ＥＮＥＲＧＹ ＤＥＶＩＣＥ ＢＹ ＡＮＯＴＨＥＲ ＤＥＶＩＣＥ」と題する米国特許仮出願第６２／６９２，７４７号、
・「ＳＭＡＲＴ ＥＮＥＲＧＹ ＡＲＣＨＩＴＥＣＴＵＲＥ」と題する米国特許仮出願第６２／６９２，７４８号、及び
・「ＳＭＡＲＴ ＥＮＥＲＧＹ ＤＥＶＩＣＥＳ」と題する米国特許仮出願第６２／６９２，７６８号。
本出願の出願人は、その各々の開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１８年６月２９日出願の以下の米国特許出願を所有する。
・「ＣＡＰＡＣＩＴＩＶＥ ＣＯＵＰＬＥＤ ＲＥＴＵＲＮ ＰＡＴＨ ＰＡＤ ＷＩＴＨ ＳＥＰＡＲＡＢＬＥ ＡＲＲＡＹ ＥＬＥＭＥＮＴＳ」と題する米国特許出願第１６／０２４，０９０号、
・「ＣＯＮＴＲＯＬＬＩＮＧ Ａ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴ ＡＣＣＯＲＤＩＮＧ ＴＯ ＳＥＮＳＥＤ ＣＬＯＳＵＲＥ ＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳ」と題する米国特許出願第１６／０２４，０５７号、
・「ＳＹＳＴＥＭＳ ＦＯＲ ＡＤＪＵＳＴＩＮＧ ＥＮＤ ＥＦＦＥＣＴＯＲ ＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳ ＢＡＳＥＤ ＯＮ ＰＥＲＩＯＰＥＲＡＴＩＶＥ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ」と題する米国特許出願第１６／０２４，０６７号、
・「ＳＡＦＥＴＹ ＳＹＳＴＥＭＳ ＦＯＲ ＳＭＡＲＴ ＰＯＷＥＲＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＴＡＰＬＩＮＧ」と題する米国特許出願第１６／０２４，０７５号、
・「ＳＡＦＥＴＹ ＳＹＳＴＥＭＳ ＦＯＲ ＳＭＡＲＴ ＰＯＷＥＲＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＴＡＰＬＩＮＧ」と題する米国特許出願第１６／０２４，０８３号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭＳ ＦＯＲ ＤＥＴＥＣＴＩＮＧ ＥＮＤ ＥＦＦＥＣＴＯＲ ＴＩＳＳＵＥ ＤＩＳＴＲＩＢＵＴＩＯＮ ＩＲＲＥＧＵＬＡＲＩＴＩＥＳ」と題する米国特許出願第１６／０２４，０９４号、
・「ＳＹＳＴＥＭＳ ＦＯＲ ＤＥＴＥＣＴＩＮＧ ＰＲＯＸＩＭＩＴＹ ＯＦ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＥＮＤ ＥＦＦＥＣＴＯＲ ＴＯ ＣＡＮＣＥＲＯＵＳ ＴＩＳＳＵＥ」と題する米国特許出願第１６／０２４，１３８号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴ ＣＡＲＴＲＩＤＧＥ ＳＥＮＳＯＲ ＡＳＳＥＭＢＬＩＥＳ」と題する米国特許出願第１６／０２４，１５０号、
・「ＶＡＲＩＡＢＬＥ ＯＵＴＰＵＴ ＣＡＲＴＲＩＤＧＥ ＳＥＮＳＯＲ ＡＳＳＥＭＢＬＹ」と題する米国特許出願第１６／０２４，１６０号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴ ＨＡＶＩＮＧ Ａ ＦＬＥＸＩＢＬＥ ＥＬＥＣＴＲＯＤＥ」と題する米国特許出願第１６／０２４，１２４号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴ ＨＡＶＩＮＧ Ａ ＦＬＥＸＩＢＬＥ ＣＩＲＣＵＩＴ」と題する米国特許出願第１６／０２４，１３２号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴ ＷＩＴＨ Ａ ＴＩＳＳＵＥ ＭＡＲＫＩＮＧ ＡＳＳＥＭＢＬＹ」と題する米国特許出願第１６／０２４，１４１号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭＳ ＷＩＴＨ ＰＲＩＯＲＩＴＩＺＥＤ ＤＡＴＡ ＴＲＡＮＳＭＩＳＳＩＯＮ ＣＡＰＡＢＩＬＩＴＩＥＳ」と題する米国特許出願第１６／０２４，１６２号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＳＥＮＳＩＮＧ ＡＮＤ ＭＯＴＯＲ ＣＯＮＴＲＯＬ」と題する米国特許出願第１６／０２４，０６６号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＳＥＮＳＯＲ ＡＲＲＡＮＧＥＭＥＮＴＳ」と題する米国特許出願第１６／０２４，０９６号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＦＬＯＷ ＰＡＴＨＳ」と題する米国特許出願第１６／０２４，１１６号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＳＥＮＳＩＮＧ ＡＮＤ ＧＥＮＥＲＡＴＯＲ ＣＯＮＴＲＯＬ」と題する米国特許出願第１６／０２４，１４９号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＳＥＮＳＩＮＧ ＡＮＤ ＤＩＳＰＬＡＹ」と題する米国特許出願第１６／０２４，１８０号、
・「ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ ＯＦ ＳＭＯＫＥ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＳＹＳＴＥＭ ＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳ ＴＯ ＨＵＢ ＯＲ ＣＬＯＵＤ ＩＮ ＳＭＯＫＥ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＭＯＤＵＬＥ ＦＯＲ ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭ」と題する米国特許出願第１６／０２４，２４５号、
・「ＳＭＯＫＥ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＳＹＳＴＥＭ ＩＮＣＬＵＤＩＮＧ Ａ ＳＥＧＭＥＮＴＥＤ ＣＯＮＴＲＯＬ ＣＩＲＣＵＩＴ ＦＯＲ ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭ」と題する米国特許出願第１６／０２４，２５８号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＳＹＳＴＥＭ ＷＩＴＨ Ａ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ ＣＩＲＣＵＩＴ ＦＯＲ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ ＢＥＴＷＥＥＮ Ａ ＦＩＬＴＥＲ ＡＮＤ Ａ ＳＭＯＫＥ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＤＥＶＩＣＥ」と題する米国特許出願第１６／０２４，２６５号、及び
・「ＤＵＡＬ ＩＮ－ＳＥＲＩＥＳ ＬＡＲＧＥ ＡＮＤ ＳＭＡＬＬ ＤＲＯＰＬＥＴ ＦＩＬＴＥＲＳ」と題する米国特許出願第１６／０２４，２７３号。
本出願の出願人は、その各々の開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１８年６月２８日出願の以下の米国仮特許出願を所有する。
・「Ａ ＭＥＴＨＯＤ ＯＦ ＵＳＩＮＧ ＲＥＩＮＦＯＲＣＥＤ ＦＬＥＸ ＣＩＲＣＵＩＴＳ ＷＩＴＨ ＭＵＬＴＩＰＬＥ ＳＥＮＳＯＲＳ ＷＩＴＨ ＥＬＥＣＴＲＯＳＵＲＧＩＣＡＬ ＤＥＶＩＣＥＳ」と題する米国仮特許出願第６２／６９１，２２８号、
・「ＣＯＮＴＲＯＬＬＩＮＧ Ａ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴ ＡＣＣＯＲＤＩＮＧ ＴＯ ＳＥＮＳＥＤ ＣＬＯＳＵＲＥ ＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳ」と題する米国仮特許出願第６２／６９１，２２７号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴ ＨＡＶＩＮＧ Ａ ＦＬＥＸＩＢＬＥ ＥＬＥＣＴＲＯＤＥ」と題する米国特許仮出願第６２／６９１，２３０号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＳＥＮＳＩＮＧ ＡＮＤ ＭＯＴＯＲ ＣＯＮＴＲＯＬ」と題する米国特許仮出願第６２／６９１，２１９号、
・「ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ ＯＦ ＳＭＯＫＥ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＳＹＳＴＥＭ ＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳ ＴＯ ＨＵＢ ＯＲ ＣＬＯＵＤ ＩＮ ＳＭＯＫＥ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＭＯＤＵＬＥ ＦＯＲ ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭ」と題する米国特許仮出願第６２／６９１，２５７号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＳＹＳＴＥＭ ＷＩＴＨ Ａ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ ＣＩＲＣＵＩＴ ＦＯＲ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ ＢＥＴＷＥＥＮ Ａ ＦＩＬＴＥＲ ＡＮＤ Ａ ＳＭＯＫＥ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＤＥＶＩＣＥ」と題する米国特許仮出願第６２／６９１，２６２号、及び
・「ＤＵＡＬ ＩＮ－ＳＥＲＩＥＳ ＬＡＲＧＥ ＡＮＤ ＳＭＡＬＬ ＤＲＯＰＬＥＴ ＦＩＬＴＥＲＳ」と題する米国特許仮出願第６２／６９１，２５１号。
本出願の出願人は、開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１８年４月１９日出願の以下の米国特許仮出願を所有する。
・「ＭＥＴＨＯＤ ＯＦ ＨＵＢ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ」と題する米国特許仮出願第６２／６５９，９００号。
本出願の出願人は、その各々の開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１８年３月３０日出願の以下の米国仮特許出願を所有する。
・「ＣＡＰＡＣＩＴＩＶＥ ＣＯＵＰＬＥＤ ＲＥＴＵＲＮ ＰＡＴＨ ＰＡＤ ＷＩＴＨ ＳＥＰＡＲＡＢＬＥ ＡＲＲＡＹ ＥＬＥＭＥＮＴＳ」と題する２０１８年３月３０日出願の米国特許仮出願第６２／６５０，８９８号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭＳ ＷＩＴＨ ＯＰＴＩＭＩＺＥＤ ＳＥＮＳＩＮＧ ＣＡＰＡＢＩＬＩＴＩＥＳ」と題する米国特許仮出願第６２／６５０，８８７号、
・「ＳＭＯＫＥ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＭＯＤＵＬＥ ＦＯＲ ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭ」と題する米国特許仮出願第６２／６５０，８８２号、及び
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＭＯＫＥ ＥＶＡＣＵＡＴＩＯＮ ＳＥＮＳＩＮＧ ＡＮＤ ＣＯＮＴＲＯＬＳ」と題する米国仮特許出願第６２／６５０，８７７号。
本出願の出願人は、その各々の開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１８年３月２９日出願の以下の米国特許出願を所有する。
・「ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭＳ ＷＩＴＨ ＥＮＣＲＹＰＴＥＤ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ ＣＡＰＡＢＩＬＩＴＩＥＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６４１号、
・「ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭＳ ＷＩＴＨ ＣＯＮＤＩＴＩＯＮ ＨＡＮＤＬＩＮＧ ＯＦ ＤＥＶＩＣＥＳ ＡＮＤ ＤＡＴＡ ＣＡＰＡＢＩＬＩＴＩＥＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６４８号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＨＵＢ ＣＯＯＲＤＩＮＡＴＩＯＮ ＯＦ ＣＯＮＴＲＯＬ ＡＮＤ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ ＯＦ ＯＰＥＲＡＴＩＮＧ ＲＯＯＭ ＤＥＶＩＣＥＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６５６号、
・「ＳＰＡＴＩＡＬ ＡＷＡＲＥＮＥＳＳ ＯＦ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＨＵＢＳ ＩＮ ＯＰＥＲＡＴＩＮＧ ＲＯＯＭＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６６６号、
・「ＣＯＯＰＥＲＡＴＩＶＥ ＵＴＩＬＩＺＡＴＩＯＮ ＯＦ ＤＡＴＡ ＤＥＲＩＶＥＤ ＦＲＯＭ ＳＥＣＯＮＤＡＲＹ ＳＯＵＲＣＥＳ ＢＹ ＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＴ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＨＵＢＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６７０号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＨＵＢ ＣＯＮＴＲＯＬ ＡＲＲＡＮＧＥＭＥＮＴＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６７７号、
・「ＤＡＴＡ ＳＴＲＩＰＰＩＮＧ ＭＥＴＨＯＤ ＴＯ ＩＮＴＥＲＲＯＧＡＴＥ ＰＡＴＩＥＮＴ ＲＥＣＯＲＤＳ ＡＮＤ ＣＲＥＡＴＥ ＡＮＯＮＹＭＩＺＥＤ ＲＥＣＯＲＤ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６３２号、
・「ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ ＨＵＢ ＡＮＤ ＳＴＯＲＡＧＥ ＤＥＶＩＣＥ ＦＯＲ ＳＴＯＲＩＮＧ ＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳ ＡＮＤ ＳＴＡＴＵＳ ＯＦ Ａ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＤＥＶＩＣＥ ＴＯ ＢＥ ＳＨＡＲＥＤ ＷＩＴＨ ＣＬＯＵＤ ＢＡＳＥＤ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ ＳＹＳＴＥＭＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６４０号、
・「ＳＥＬＦ ＤＥＳＣＲＩＢＩＮＧ ＤＡＴＡ ＰＡＣＫＥＴＳ ＧＥＮＥＲＡＴＥＤ ＡＴ ＡＮ ＩＳＳＵＩＮＧ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６４５号、
・「ＤＡＴＡ ＰＡＩＲＩＮＧ ＴＯ ＩＮＴＥＲＣＯＮＮＥＣＴ Ａ ＤＥＶＩＣＥ ＭＥＡＳＵＲＥＤ ＰＡＲＡＭＥＴＥＲ ＷＩＴＨ ＡＮ ＯＵＴＣＯＭＥ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６４９号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＨＵＢ ＳＩＴＵＡＴＩＯＮＡＬ ＡＷＡＲＥＮＥＳＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６５４号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭ ＤＩＳＴＲＩＢＵＴＥＤ ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６６３号、
・「ＡＧＧＲＥＧＡＴＩＯＮ ＡＮＤ ＲＥＰＯＲＴＩＮＧ ＯＦ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＨＵＢ ＤＡＴＡ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６６８号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＨＵＢ ＳＰＡＴＩＡＬ ＡＷＡＲＥＮＥＳＳ ＴＯ ＤＥＴＥＲＭＩＮＥ ＤＥＶＩＣＥＳ ＩＮ ＯＰＥＲＡＴＩＮＧ ＴＨＥＡＴＥＲ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６７１号、
・「ＤＩＳＰＬＡＹ ＯＦ ＡＬＩＧＮＭＥＮＴ ＯＦ ＳＴＡＰＬＥ ＣＡＲＴＲＩＤＧＥ ＴＯ ＰＲＩＯＲ ＬＩＮＥＡＲ ＳＴＡＰＬＥ ＬＩＮＥ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６８６号、
・「ＳＴＥＲＩＬＥ ＦＩＥＬＤ ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＣＯＮＴＲＯＬ ＤＩＳＰＬＡＹＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，７００号、
・「ＣＯＭＰＵＴＥＲ ＩＭＰＬＥＭＥＮＴＥＤ ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６２９号、
・「ＵＳＥ ＯＦ ＬＡＳＥＲ ＬＩＧＨＴ ＡＮＤ ＲＥＤ－ＧＲＥＥＮ－ＢＬＵＥ ＣＯＬＯＲＡＴＩＯＮ ＴＯ ＤＥＴＥＲＭＩＮＥ ＰＲＯＰＥＲＴＩＥＳ ＯＦ ＢＡＣＫ ＳＣＡＴＴＥＲＥＤ ＬＩＧＨＴ」と題する米国特許出願第１５／９４０，７０４号、
・「ＣＨＡＲＡＣＴＥＲＩＺＡＴＩＯＮ ＯＦ ＴＩＳＳＵＥ ＩＲＲＥＧＵＬＡＲＩＴＩＥＳ ＴＨＲＯＵＧＨ ＴＨＥ ＵＳＥ ＯＦ ＭＯＮＯ－ＣＨＲＯＭＡＴＩＣ ＬＩＧＨＴ ＲＥＦＲＡＣＴＩＶＩＴＹ」と題する米国特許出願第１５／９４０，７２２号、
・「ＤＵＡＬ ＣＭＯＳ ＡＲＲＡＹ ＩＭＡＧＩＮＧ」と題する米国特許出願第１５／９４０，７４２号、
・「ＡＤＡＰＴＩＶＥ ＣＯＮＴＲＯＬ ＰＲＯＧＲＡＭ ＵＰＤＡＴＥＳ ＦＯＲ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＤＥＶＩＣＥＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６３６号、
・「ＡＤＡＰＴＩＶＥ ＣＯＮＴＲＯＬ ＰＲＯＧＲＡＭ ＵＰＤＡＴＥＳ ＦＯＲ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＨＵＢＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６５３号、
・「ＣＬＯＵＤ－ＢＡＳＥＤ ＭＥＤＩＣＡＬ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ ＦＯＲ ＣＵＳＴＯＭＩＺＡＴＩＯＮ ＡＮＤ ＲＥＣＯＭＭＥＮＤＡＴＩＯＮＳ ＴＯ Ａ ＵＳＥＲ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６６０号、
・「ＣＬＯＵＤ－ＢＡＳＥＤ ＭＥＤＩＣＡＬ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ ＦＯＲ ＬＩＮＫＩＮＧ ＯＦ ＬＯＣＡＬ ＵＳＡＧＥ ＴＲＥＮＤＳ ＷＩＴＨ ＴＨＥ ＲＥＳＯＵＲＣＥ ＡＣＱＵＩＳＩＴＩＯＮ ＢＥＨＡＶＩＯＲＳ ＯＦ ＬＡＲＧＥＲ ＤＡＴＡ ＳＥＴ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６７９号、
・「ＣＬＯＵＤ－ＢＡＳＥＤ ＭＥＤＩＣＡＬ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ ＦＯＲ ＭＥＤＩＣＡＬ ＦＡＣＩＬＩＴＹ ＳＥＧＭＥＮＴＥＤ ＩＮＤＩＶＩＤＵＡＬＩＺＡＴＩＯＮ ＯＦ ＩＮＳＴＲＵＭＥＮＴ ＦＵＮＣＴＩＯＮ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６９４号、
・「ＣＬＯＵＤ－ＢＡＳＥＤ ＭＥＤＩＣＡＬ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ ＦＯＲ ＳＥＣＵＲＩＴＹ ＡＮＤ ＡＵＴＨＥＮＴＩＣＡＴＩＯＮ ＴＲＥＮＤＳ ＡＮＤ ＲＥＡＣＴＩＶＥ ＭＥＡＳＵＲＥＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６３４号、
・「ＤＡＴＡ ＨＡＮＤＬＩＮＧ ＡＮＤ ＰＲＩＯＲＩＴＩＺＡＴＩＯＮ ＩＮ Ａ ＣＬＯＵＤ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ ＮＥＴＷＯＲＫ」と題する米国特許出願第１５／９４０，７０６号、
・「ＣＬＯＵＤ ＩＮＴＥＲＦＡＣＥ ＦＯＲ ＣＯＵＰＬＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＤＥＶＩＣＥＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６７５号、
・「ＤＲＩＶＥ ＡＲＲＡＮＧＥＭＥＮＴＳ ＦＯＲ ＲＯＢＯＴ－ＡＳＳＩＳＴＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６２７号、
・「ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ ＡＲＲＡＮＧＥＭＥＮＴＳ ＦＯＲ ＲＯＢＯＴ－ＡＳＳＩＳＴＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６３７号、
・「ＣＯＮＴＲＯＬＳ ＦＯＲ ＲＯＢＯＴ－ＡＳＳＩＳＴＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６４２号、
・「ＡＵＴＯＭＡＴＩＣ ＴＯＯＬ ＡＤＪＵＳＴＭＥＮＴＳ ＦＯＲ ＲＯＢＯＴ－ＡＳＳＩＳＴＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６７６号、
・「ＣＯＮＴＲＯＬＬＥＲＳ ＦＯＲ ＲＯＢＯＴ－ＡＳＳＩＳＴＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６８０号、
・「ＣＯＯＰＥＲＡＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＡＣＴＩＯＮＳ ＦＯＲ ＲＯＢＯＴ－ＡＳＳＩＳＴＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６８３号、
・「ＤＩＳＰＬＡＹ ＡＲＲＡＮＧＥＭＥＮＴＳ ＦＯＲ ＲＯＢＯＴ－ＡＳＳＩＳＴＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，６９０号、及び
・「ＳＥＮＳＩＮＧ ＡＲＲＡＮＧＥＭＥＮＴＳ ＦＯＲ ＲＯＢＯＴ－ＡＳＳＩＳＴＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭＳ」と題する米国特許出願第１５／９４０，７１１号。
本出願の出願人は、その各々の開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１８年３月２８日出願の以下の米国仮特許出願を所有する。
・「ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭＳ ＷＩＴＨ ＥＮＣＲＹＰＴＥＤ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ ＣＡＰＡＢＩＬＩＴＩＥＳ」と題する米国特許仮出願第６２／６４９，３０２号、
・「ＤＡＴＡ ＳＴＲＩＰＰＩＮＧ ＭＥＴＨＯＤ ＴＯ ＩＮＴＥＲＲＯＧＡＴＥ ＰＡＴＩＥＮＴ ＲＥＣＯＲＤＳ ＡＮＤ ＣＲＥＡＴＥ ＡＮＯＮＹＭＩＺＥＤ ＲＥＣＯＲＤ」と題する米国特許仮出願第６２／６４９，２９４号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＨＵＢ ＳＩＴＵＡＴＩＯＮＡＬ ＡＷＡＲＥＮＥＳＳ」と題する米国特許仮出願第６２／６４９，３００号、
・「ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＨＵＢ ＳＰＡＴＩＡＬ ＡＷＡＲＥＮＥＳＳ ＴＯ ＤＥＴＥＲＭＩＮＥ ＤＥＶＩＣＥＳ ＩＮ ＯＰＥＲＡＴＩＮＧ ＴＨＥＡＴＥＲ」と題する米国特許仮出願第６２／６４９，３０９号、
・「ＣＯＭＰＵＴＥＲ ＩＭＰＬＥＭＥＮＴＥＤ ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＳＹＳＴＥＭＳ」と題する米国特許仮出願第６２／６４９，３１０号、
・「ＵＳＥ ＯＦ ＬＡＳＥＲ ＬＩＧＨＴ ＡＮＤ ＲＥＤ－ＧＲＥＥＮ－ＢＬＵＥ ＣＯＬＯＲＡＴＩＯＮ ＴＯ ＤＥＴＥＲＭＩＮＥ ＰＲＯＰＥＲＴＩＥＳ ＯＦ ＢＡＣＫ ＳＣＡＴＴＥＲＥＤ ＬＩＧＨＴ」と題する米国特許仮出願第６２／６４９，２９１号、
・「ＡＤＡＰＴＩＶＥ ＣＯＮＴＲＯＬ ＰＲＯＧＲＡＭ ＵＰＤＡＴＥＳ ＦＯＲ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＤＥＶＩＣＥＳ」と題する米国特許仮出願第６２／６４９，２９６号、
・「ＣＬＯＵＤ－ＢＡＳＥＤ ＭＥＤＩＣＡＬ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ ＦＯＲ ＣＵＳＴＯＭＩＺＡＴＩＯＮ ＡＮＤ ＲＥＣＯＭＭＥＮＤＡＴＩＯＮＳ ＴＯ Ａ ＵＳＥＲ」と題する米国特許仮出願第６２／６４９，３３３号、
・「ＣＬＯＵＤ－ＢＡＳＥＤ ＭＥＤＩＣＡＬ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ ＦＯＲ ＳＥＣＵＲＩＴＹ ＡＮＤ ＡＵＴＨＥＮＴＩＣＡＴＩＯＮ ＴＲＥＮＤＳ ＡＮＤ ＲＥＡＣＴＩＶＥ ＭＥＡＳＵＲＥＳ」と題する米国特許仮出願第６２／６４９，３２７号、
・「ＤＡＴＡ ＨＡＮＤＬＩＮＧ ＡＮＤ ＰＲＩＯＲＩＴＩＺＡＴＩＯＮ ＩＮ Ａ ＣＬＯＵＤ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ ＮＥＴＷＯＲＫ」と題する米国特許仮出願第６２／６４９，３１５号、
・「ＣＬＯＵＤ ＩＮＴＥＲＦＡＣＥ ＦＯＲ ＣＯＵＰＬＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＤＥＶＩＣＥＳ」と題する米国特許仮出願第６２／６４９，３１３号、
・「ＤＲＩＶＥ ＡＲＲＡＮＧＥＭＥＮＴＳ ＦＯＲ ＲＯＢＯＴ－ＡＳＳＩＳＴＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭＳ」と題する米国特許仮出願第６２／６４９，３２０号、
・「ＡＵＴＯＭＡＴＩＣ ＴＯＯＬ ＡＤＪＵＳＴＭＥＮＴＳ ＦＯＲ ＲＯＢＯＴ－ＡＳＳＩＳＴＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭＳ」と題する米国特許仮出願第６２／６４９，３０７号、及び
・「ＳＥＮＳＩＮＧ ＡＲＲＡＮＧＥＭＥＮＴＳ ＦＯＲ ＲＯＢＯＴ－ＡＳＳＩＳＴＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭＳ」と題する米国特許仮出願第６２／６４９，３２３号。
本出願の出願人は、その各々の開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１８年３月８日出願の以下の米国仮特許出願を所有する。
・「ＴＥＭＰＥＲＡＴＵＲＥ ＣＯＮＴＲＯＬ ＩＮ ＵＬＴＲＡＳＯＮＩＣ ＤＥＶＩＣＥ ＡＮＤ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭ ＴＨＥＲＥＦＯＲ」と題する米国特許仮出願第６２／６４０，４１７号、及び
・「ＥＳＴＩＭＡＴＩＮＧ ＳＴＡＴＥ ＯＦ ＵＬＴＲＡＳＯＮＩＣ ＥＮＤ ＥＦＦＥＣＴＯＲ ＡＮＤ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭ ＴＨＥＲＥＦＯＲ」と題する米国特許仮出願第６２／６４０，４１５号。
本出願の出願人は、その各々の開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１７年１２月２８日出願の以下の米国仮特許出願を所有する。
・「ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭ」と題する米国特許仮出願番号米国特許仮出願第６２／６１１，３４１号、
・「ＣＬＯＵＤ－ＢＡＳＥＤ ＭＥＤＩＣＡＬ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ」と題する米国特許仮出願第６２／６１１，３４０号、及び
・「ＲＯＢＯＴ ＡＳＳＩＳＴＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭ」と題する米国特許仮出願第６２／６１１，３３９号。
外科用装置及び発生器の様々な態様を詳細に説明する前に、例示的な実施例は、適用又は使用において、添付の図面及び説明で示される部品の構造及び配置の詳細に限定されないことに留意すべきである。例示的な実施例は、他の態様、変形形態、及び修正で実装されるか、又はそれらに組み込まれてもよく、様々な方法で実施又は実行されてもよい。更に、特に明記しない限り、本明細書で用いられる用語及び表現は、読者の便宜のために例示的な実施例を説明する目的で選択されたものであり、それらを限定するためのものではない。更に、以下に説明される態様、態様の具現、及び／又は実施例のうちの１つ又は２つ以上を、以下に説明される他の態様、態様の具現、及び／又は実施例のうちの任意の１つ又は２つ以上と組み合わせることができるものと理解されたい。
外科用ハブ
図１を参照すると、コンピュータ実装インタラクティブ外科システム１００は、１つ又は２つ以上の外科システム１０２と、クラウドベースのシステム（例えば、記憶装置１０５に連結されたリモートサーバ１１３を含み得るクラウド１０４）と、を含む。各外科システム１０２は、リモートサーバ１１３を含み得るクラウド１０４と通信する少なくとも１つの外科用ハブ１０６を含む。一実施例では、図１に示すように、外科システム１０２は、互いに、及び／又はハブ１０６と通信するように構成された、可視化システム１０８と、ロボットシステム１１０と、ハンドヘルド式インテリジェント外科用器具１１２と、を含む。いくつかの態様では、外科システム１０２は、Ｍ個のハブ１０６と、Ｎ個の可視化システム１０８と、Ｏ個のロボットシステム１１０と、Ｐ個のハンドヘルド式インテリジェント外科用器具１１２と、を含んでもよく、ここでＭ、Ｎ、Ｏ、及びＰは１以上の整数である。
図２は、外科手術室１１６内の手術台１１４上に横たわっている患者に対して外科処置を実施するために使用される外科システム１０２の一例を図示する。ロボットシステム１１０は、外科処置において外科システム１０２の一部として使用される。ロボットシステム１１０は、外科医のコンソール１１８と、患者側カート１２０（外科用ロボット）と、外科用ロボットハブ１２２と、を含む。患者側カート１２０は、患者の身体の低侵襲切開中に、外科医が外科医のコンソール１１８を介して手術部位を見る間、少なくとも１つの取り外し可能に連結された外科用ツール１１７を操作することができる。手術部位の画像は医療用撮像装置１２４によって取得することができ、医療用撮像装置１２４は、撮像装置１２４を配向するために患者側カート１２０によって操作され得る。ロボットハブ１２２は、外科医のコンソール１１８を介して外科医に対するその後の表示のために、手術部位の画像を処理するように使用することができる。
他の種類のロボットシステムを、外科システム１０２と共に使用するために容易に適合させることができる。本開示と共に使用するのに好適なロボットシステム及び外科用ツールの様々な例は、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、「ＲＯＢＯＴ ＡＳＳＩＳＴＥＤ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭ」と題する２０１７年１２月２８日出願の米国特許仮出願第６２／６１１，３３９号に記載されている。
クラウド１０４によって実施され、本開示と共に使用するのに好適なクラウドベース分析の様々な例は、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、「ＣＬＯＵＤ－ＢＡＳＥＤ ＭＥＤＩＣＡＬ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ」と題する２０１７年１２月２８日出願の米国特許仮出願第６２／６１１，３４０号に記載されている。
様々な態様では、撮像装置１２４は、少なくとも１つの画像センサと、１つ又は２つ以上の光学構成要素と、を含む。好適な画像センサとしては、電荷結合素子（Charge-Coupled Device、ＣＣＤ）センサ及び相補型金属酸化膜半導体（Complementary Metal-Oxide Semiconductor、ＣＭＯＳ）センサが挙げられるが、これらに限定されない。
撮像装置１２４の光学構成要素は、１つ若しくは２つ以上の照明光源及び／又は１つ若しくは２つ以上のレンズを含んでもよい。１つ又は２つ以上の照明光源は、手術野の部分を照明するように方向付けられてもよい。１つ又は２つ以上の画像センサは、組織及び／又は外科用器具から反射又は屈折された光を含む、手術野から反射又は屈折された光を受信することができる。
１つ又は２つ以上の照明光源は、可視スペクトル及び不可視スペクトル内の電磁エネルギーを放射するように構成され得る。光学スペクトル又は発光スペクトルと称されることもある可視スペクトルは、人間の目に可視である（すなわち、人間の目によって検出することができる）電磁スペクトルの一部分であり、可視光、又は単に光と称されることがある。典型的な人間の目は、空気中の約３８０ｎｍ～約７５０ｎｍの波長に反応する。
不可視スペクトル（すなわち、非発光スペクトル）は、可視スペクトルの下方及び上方に位置する電磁スペクトルの一部分である（すなわち、約３８０ｎｍ未満及び約７５０ｎｍ超の波長）。不可視スペクトルは、人間の目で検出可能ではない。約７５０ｎｍを超える波長は、赤色可視スペクトルよりも長く、これらは不可視赤外線（infrared、ＩＲ）、マイクロ波、及び無線電磁放射線になる。約３８０ｎｍ未満の波長は、紫色スペクトルよりも短く、これらは不可視紫外線、Ｘ線、及びガンマ線電磁放射線になる。
様々な態様では、撮像装置１２４は、低侵襲性手術で使用するように構成されている。本開示と共に使用するのに好適な撮像装置の例としては、関節鏡、血管鏡、気管支鏡、胆道鏡、結腸鏡、サイトスコープ（cytoscope）、十二指腸鏡、腸鏡、食道胃十二指腸鏡（胃鏡）、内視鏡、喉頭鏡、鼻咽喉－腎盂鏡（nasopharyngo-neproscope）、Ｓ状結腸鏡、胸腔鏡、及び尿管鏡が挙げられるが、これらに限定されない。
一態様では、撮像装置は、トポグラフィーと下層構造とを区別するためにマルチスペクトルモニタリングを用いる。マルチスペクトル画像は、電磁スペクトルにわたって特定の波長範囲内の画像データを取り込むものである。波長は、フィルタによって、又は可視光範囲を超える周波数からの光、例えば、ＩＲ及び紫外線を含む特定の波長に感受性の器具を使用することによって分離することができる。スペクトル撮像法は、人間の目がその赤色、緑色、及び青色の受容体で取り込むことのできない追加情報の抽出を可能にすることができる。マルチスペクトル撮像法の使用は、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれる「ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭ」と題する２０１７年１２月２８日出願の米国特許仮出願第６２／６１１，３４１号の「Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｉｍａｇｉｎｇ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｍｏｄｕｌｅ」の項でより詳細に説明されている。マルチスペクトルモニタリングは、１つの手術作業が完了した後に、処置された組織上で上述の試験の１つ又は２つ以上を実施するために手術野を再配置するのに有用なツールであり得る。
いかなる外科手術においても手術室及び外科用機器の厳格な滅菌が必要であることは自明である。「手術現場（surgical theater）」、すなわち手術室又は処置室に必要とされる厳格な衛生及び滅菌条件は、全ての医療装置及び機器の最大級の滅菌性を必要とする。その滅菌プロセスの一部は、撮像装置１２４並びにその付属品及び構成要素を含む、患者と接触する、又は滅菌野に侵入するあらゆるものを滅菌する必要性である。滅菌野は、トレイ内又は滅菌タオル上などの、微生物を含まないと見なされる特定の領域と見なされ得ること、又は滅菌野は、外科処置のために準備された患者のすぐ周囲の領域と見なされ得ることが理解されよう。滅菌野は、適切な衣類を着用した洗浄済みのチーム構成員、並びにその領域内の全ての備品及び固定具を含み得る。
様々な態様では、可視化システム１０８は、図２に示されるように、滅菌野に対して戦略的に配置される１つ又は２つ以上の撮像センサと、１つ又は２つ以上の画像処理ユニットと、１つ又は２つ以上のストレージアレイと、１つ又は２つ以上のディスプレイと、を含む。一態様では、可視化システム１０８は、ＨＬ７、ＰＡＣＳ、及びＥＭＲのインターフェースを含む。可視化システム１０８の様々な構成要素については、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれる「ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭ」と題する２０１７年１２月２８日出願の米国特許仮出願第６２／６１１，３４１号の「Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｉｍａｇｉｎｇ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｍｏｄｕｌｅ」の項で説明されている。
図２に示すように、一次ディスプレイ１１９は、手術台１１４の操作者に可視であるように、滅菌野内に位置付けされる。加えて、可視化タワー１１１は、滅菌野の外に位置付けられる。可視化タワー１１１は、互いに離れる方に面する第１の非滅菌ディスプレイ１０７及び第２の非滅菌ディスプレイ１０９を含む。ハブ１０６によって誘導される可視化システム１０８は、ディスプレイ１０７、１０９、及び１１９を利用して、滅菌野の内側及び外部の操作者に対する情報フローを調整するように構成されている。例えば、ハブ１０６は、可視化システム１０８に、一次ディスプレイ１１９上の手術部位のライブ映像を維持させながら、撮像装置１２４によって記録される手術部位のスナップショットを非滅菌ディスプレイ１０７又は１０９上に表示させることができる。非滅菌ディスプレイ１０７又は１０９上のスナップショットは、例えば、非滅菌操作者が外科処置に関連する診断工程を実施することを可能にすることができる。
一態様では、ハブ１０６はまた、可視化タワー１１１で非滅菌操作者によって入力される診断入力又はフィードバックは、滅菌野内で一次ディスプレイ１１９に送られるように構成されてもよく、ここでハブ１０６は手術台の滅菌操作者によって見られてもよい。一実施例では、入力は、ハブ１０６によって一次ディスプレイ１１９に送ることのできる、非滅菌ディスプレイ１０７又は１０９上に表示されるスナップショットに対する修正の形態であってもよい。
図２を参照すると、外科用器具１１２は、外科処置において外科システム１０２の一部として使用されている。ハブ１０６はまた、外科用器具１１２のディスプレイへの情報フローを調整するようにも構成されている。例えば、座標情報は、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、「ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭ」と題する２０１７年１２月２８日出願の米国仮特許出願第６２／６１１，３４１号で更に説明されている。可視化タワー１１１で非滅菌操作者によって入力される診断入力又はフィードバックは、滅菌野内でハブ１０６によって外科用器具ディスプレイ１１５に送られてもよく、ここで診断入力又はフィードバックは外科用器具１１２の操作者によって見られてもよい。外科システム１０２と共に使用するのに好適である例示的な外科用器具は、例えば、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、「ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭ」と題する２０１７年１２月２８日出願の米国特許仮出願第６２／６１１，３４１号の「Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ Ｈａｒｄｗａｒｅ」の項目で説明されている。
ここで図３を参照すると、ハブ１０６が、可視化システム１０８、ロボットシステム１１０、及びハンドヘルド式インテリジェント外科用器具１１２と通信している状態で図示されている。ハブ１０６は、ハブディスプレイ１３５と、撮像モジュール１３８と、発生器モジュール１４０と（単極発生器１４２、双極発生器１４４、及び／又は超音波発生器１４３を含み得る）、通信モジュール１３０と、プロセッサモジュール１３２と、ストレージアレイ１３４と、を含む。特定の態様では、図３に示されるように、ハブ１０６は、排煙モジュール１２６、吸引／灌注モジュール１２８、及び／又はＯＲマッピングモジュール１３３を更に含む。
外科処置中、封止及び／又は切断のための組織へのエネルギー印加は、一般に、排煙、過剰な流体の吸引、及び／又は組織の灌注に関連する。異なる供給源からの流体、電力、及び／又はデータラインは、外科処置中に絡まり合うことが多い。外科処置中にこの問題に対処することで貴重な時間が失われる場合がある。ラインの絡まりをほどくには、それらのそれぞれのモジュールからラインを抜くことが必要となる場合があり、そのためにはモジュールをリセットすることが必要となる場合がある。ハブのモジュール式筐体１３６は、電力、データ、及び流体ラインを管理するための統一環境を提供し、このようなライン間の絡まりの頻度を低減させる。
本開示の態様は、手術部位における組織へのエネルギー印加を伴う外科処置において使用するための外科用ハブを提示する。外科用ハブは、ハブ筐体と、ハブ筐体のドッキングステーション内に摺動可能に受容可能な組み合わせ発生器モジュールと、を含む。ドッキングステーションはデータ及び電力接点を含む。組み合わせ発生器モジュールは、単一ユニット内に収容された、超音波エネルギー発生器構成要素、双極ＲＦエネルギー発生器構成要素、及び単極ＲＦエネルギー発生器構成要素のうちの２つ又は３つ以上を含む。一態様では、組み合わせ発生器モジュールはまた、排煙構成要素と、組み合わせ発生器モジュールを外科用器具に接続するための少なくとも１つのエネルギー供給ケーブルと、組織への治療エネルギーの印加によって発生した煙、流体、及び／又は微粒子を排出するように構成された少なくとも１つの排煙構成要素と、遠隔手術部位から排煙構成要素まで延在する流体ラインと、を含む。
一態様では、流体ラインは第１の流体ラインであり、第２の流体ラインは、遠隔手術部位から、ハブ筐体内に摺動可能に受容される吸引及び灌注モジュールまで延在する。一態様では、ハブ筐体は、流体インターフェースを備える。
特定の外科処置は、１つ超のエネルギーの種類を組織に印加することを必要とする場合がある。１つのエネルギーの種類は、組織を切断するのにより有益であり得るが、別の異なるエネルギーの種類は、組織を封止するのにより有益であり得る。例えば、双極発生器は、組織を封止するために使用することができ、一方で、超音波発生器は、封止された組織を切断するために使用することができる。本開示の態様は、ハブのモジュール式筐体１３６が異なる発生器を収容して、これらの間の双方向通信を促進するように構成される解決法を提示する。ハブのモジュール式筐体１３６の利点の１つは、様々なモジュールの迅速な取り外し及び／又は交換を可能にすることである。
本開示の態様は、組織へのエネルギー印加を伴う外科処置で使用するためのモジュール式外科用筐体を提示する。モジュール式外科用筐体は、組織に印加するための第１のエネルギーを生成させるように構成された第１のエネルギー発生器モジュールと、第１のデータ及び電力接点を含む第１のドッキングポートを備える第１のドッキングステーションと、を含み、第１のエネルギー発生器モジュールは、電力及びデータ接点と電気係合するように摺動可能に移動可能であり、また第１のエネルギー発生器モジュールは、第１の電力及びデータ接点との電気係合から外れるように摺動可能に移動可能である。
上記に加えて、モジュール式外科用筐体はまた、第１のエネルギーとは異なる、組織に印加するための第２のエネルギーを生成するように構成された第２のエネルギー発生器モジュールと、第２のデータ及び電力接点を含む第２のドッキングポートを備える第２のドッキングステーションと、を含み、第２のエネルギー発生器モジュールは、電力及びデータ接点と電気係合するように摺動可能に移動可能であり、また第２のエネルギー発生器モジュールは、第２の電力及びデータ接点との電気係合から外れるように摺動可能に移動可能である。
加えて、モジュール式外科用筐体はまた、第１のエネルギー発生器モジュールと第２のエネルギー発生器モジュールとの間の通信を促進するように構成された、第１のドッキングポートと第２のドッキングポートとの間の通信バスを含む。
図３～図７を参照すると、発生器モジュール１４０と、排煙モジュール１２６と、吸引／灌注モジュール１２８と、のモジュール式統合を可能にするハブのモジュール式筐体１３６に関する本開示の態様が提示される。ハブのモジュール式筐体１３６は、モジュール１４０、１２６、１２８間の双方向通信を更に促進する。図５に示すように、発生器モジュール１４０は、ハブのモジュール式筐体１３６に摺動可能に挿入可能な単一のハウジングユニット１３９内に支持される、統合された単極、双極、及び超音波構成要素を備える発生器モジュールであってもよい。図５に示すように、発生器モジュール１４０は、単極装置１４６、双極装置１４７、及び超音波装置１４８に接続するように構成され得る。代替的に、発生器モジュール１４０は、ハブのモジュール式筐体１３６を介して相互作用する一連の単極、双極、及び／又は超音波発生器モジュールを備えてもよい。ハブのモジュール式筐体１３６は、発生器が単一の発生器として機能するように、複数の発生器の挿入と、ハブのモジュール式筐体１３６にドッキングされた発生器間の双方向通信と、を促進するように構成されてもよい。
一態様では、ハブのモジュール式筐体１３６は、モジュール１４０、１２６、１２８の取り外し可能な取り付け及びそれらの間の双方向通信を可能にするために、外部及び無線通信ヘッダを備えるモジュール式電力及び通信バックプレーン１４９を備える。
一態様では、ハブのモジュール式筐体１３６は、モジュール１４０、１２６、１２８を摺動可能に受容するように構成された、本明細書ではドロアーとも称されるドッキングステーション又はドロアー１５１を含む。図４は、外科用ハブ筐体１３６、及び外科用ハブ筐体１３６のドッキングステーション１５１に摺動可能に受容可能な組み合わせ発生器モジュール１４５の部分斜視図を示す。組み合わせ発生器モジュール１４５の後側に電力及びデータ接点を有するドッキングポート１５２は、組み合わせ発生器モジュール１４５がハブのモジュール式筐体１３６の対応するドッキングステーション１５１内の位置へと摺動されると、対応するドッキングポート１５０をハブのモジュール式筐体１３６の対応するドッキングステーション１５１の電力及びデータ接点と係合するように構成される。一態様では、組み合わせ発生器モジュール１４５は、図５に示すように、双極、超音波、及び単極モジュールと、単一のハウジングユニット１３９と共に統合された排煙モジュールと、を含む。
様々な態様では、排煙モジュール１２６は、取り込まれた／収集された煙及び／又は流体を手術部位から遠ざけて、例えば、排煙モジュール１２６へと搬送する流体ライン１５４を含む。排煙モジュール１２６から発生する真空吸引は、煙を手術部位のユーティリティ導管の開口部に引き込むことができる。流体ラインに連結されたユーティリティ導管は、排煙モジュール１２６で終端する可撓管の形態であってもよい。ユーティリティ導管及び流体ラインは、ハブ筐体１３６内に受容される排煙モジュール１２６に向かって延在する流体経路を画定する。
様々な態様では、吸引／灌注モジュール１２８は、吸い込み（aspiration）流体ライン及び吸引（suction）流体ラインを含む外科用ツールに連結される。一実施例では、吸い込み及び吸引流体ラインは、手術部位から吸引／灌注モジュール１２８に向かって延在する可撓管の形態である。１つ又は２つ以上の駆動システムは、手術部位への、及び手術部位からの流体の灌注及び吸い込みを引き起こすように構成され得る。
一態様では、外科用ツールは、その遠位端にエンドエフェクタを有するシャフトと、エンドエフェクタに関連付けられた少なくとも１つのエネルギー処置部と、吸い込み管と、灌注管と、を含む。吸い込み管は、その遠位端に入口ポートを有することができ、吸い込み管はシャフトを通って延在する。同様に、灌注管はシャフトを通って延在することができ、かつ、エネルギー送達器具に近接した入口ポートを有することができる。エネルギー送達器具は、超音波及び／又はＲＦエネルギーを手術部位に送達するように構成され、最初にシャフトを通って延在するケーブルによって発生器モジュール１４０に連結される。
灌注管は流体源と流体連通することができ、吸い込み管は真空源と流体連通することができる。流体源及び／又は真空源は、吸引／灌注モジュール１２８内に収容され得る。一実施例では、流体源及び／又は真空源は、吸引／灌注モジュール１２８とは別にハブ筐体１３６内に収容され得る。このような実施例では、流体インターフェースは、吸引／灌注モジュール１２８を流体源及び／又は真空源に接続するように構成され得る。
一態様では、モジュール１４０、１２６、１２８及び／又はハブのモジュール式筐体１３６上のそれらの対応するドッキングステーションは、モジュールのドッキングポートを位置合わせして、ハブのモジュール式筐体１３６のドッキングステーション内でこれらの対応部品と係合させるように構成された位置合わせ機能を含み得る。例えば、図４に示すように、組み合わせ発生器モジュール１４５は、ハブのモジュール式筐体１３６の対応するドッキングステーション１５１の対応するブラケット１５６と摺動可能に係合するように構成された側部ブラケット１５５を含む。ブラケットは協働して、組み合わせ発生器モジュール１４５のドッキングポート接点をハブのモジュール式筐体１３６のドッキングポート接点と電気係合させるように誘導する。
いくつかの態様では、ハブのモジュール式筐体１３６のドロアー１５１はサイズが同じ又は実質的に同じであり、モジュールはドロアー１５１内に受容されるサイズに調整される。例えば、側部ブラケット１５５及び／又は１５６は、モジュールのサイズに応じてより大きくなってもより小さくなってもよい。他の態様では、ドロアー１５１はサイズが異なり、特定のモジュールを収容するように各々設計される。
更に、適合しない接点を備えるドロアーにモジュールを挿入することを避けるために、特定のモジュールの接点を、特定のドロアーの接点と係合するように鍵付きにしてもよい。
図４に示されるように、１つのドロアー１５１のドッキングポート１５０は、通信リンク１５７を介して別のドロアー１５１のドッキングポート１５０に連結されて、ハブのモジュール式筐体１３６内に収容されたモジュール間の双方向通信を促進することができる。代替的に又は追加的に、ハブのモジュール式筐体１３６のドッキングポート１５０は、ハブのモジュール式筐体１３６内に収容されたモジュール間の無線双方向通信を促進してもよい。例えば、Ａｉｒ Ｔｉｔａｎ－Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなどの任意の好適な無線通信を用いてもよい。
図６は、外科用ハブ２０６の複数のモジュールを受容するように構成された横方向モジュール式ハウジング１６０の複数の横方向ドッキングポートの個々の電力バスアタッチメントを示す。横方向モジュール式ハウジング１６０は、モジュール１６１を横方向に受容して相互接続するように構成される。モジュール１６１は、モジュール１６１を相互接続するためのバックプレーンを含む横方向モジュール式ハウジング１６０のドッキングステーション１６２内に摺動可能に挿入される。図６に示すように、モジュール１６１は、横方向モジュール式ハウジング１６０内で横方向に配置される。代替的に、モジュール１６１は、横方向モジュール式ハウジング内で垂直方向に配置されてもよい。
図７は、外科用ハブ１０６の複数のモジュール１６５を受容するように構成された垂直モジュール式ハウジング１６４を示す。モジュール１６５は、モジュール１６５を相互接続するためのバックプレーンを含む垂直モジュール式ハウジング１６４のドッキングステーション又はドロアー１６７内に摺動可能に挿入される。垂直モジュール式ハウジング１６４のドロアー１６７は垂直方向に配置されているが、特定の例では、垂直モジュール式ハウジング１６４は、横方向に配置されたドロアーを含んでもよい。更に、モジュール１６５は、垂直モジュール式ハウジング１６４のドッキングポートを介して互いに相互作用し得る。図７の実施例では、モジュール１６５の動作に関連するデータを表示するためのディスプレイ１７７が提供される。加えて、垂直モジュール式ハウジング１６４は、マスタモジュール１７８内に摺動可能に受容される複数のサブモジュールを収容するマスタモジュール１７８を含む。
様々な態様では、撮像モジュール１３８は、内蔵型のビデオプロセッサ及びモジュール式光源を備え、様々な撮像装置と共に使用するように適合されている。一態様では、撮像装置は、光源モジュール及びカメラモジュールと共に組み立てることが可能なモジュール式ハウジングで構成される。ハウジングは、使い捨て式ハウジングであってもよい。少なくとも１つの実施例では、使い捨て式ハウジングは、再利用可能なコントローラ、光源モジュール、及びカメラモジュールと取り外し可能に連結される。光源モジュール及び／又はカメラモジュールは、外科処置の種類に応じて選択的に選択することができる。一態様では、カメラモジュールはＣＣＤセンサを含む。別の態様では、カメラモジュールはＣＭＯＳセンサを含む。別の態様では、カメラモジュールはスキャンされたビームの撮像用に構成される。同様に、光源モジュールは、外科処置に応じて白色光又は異なる光を送達するように構成することができる。
外科処置中に、手術野から外科用装置を除去して異なるカメラ又は異なる光源を含む別の外科用装置と交換することは非効率的であり得る。手術野の視野を一時的に喪失することは、望ましくない結果をもたらし得る。本開示のモジュール撮像装置は、手術野から撮像装置を除去する必要なく、外科処置中に光源モジュール又はカメラモジュール中間体（midstream）の交換を可能にするように構成される。
一態様では、撮像装置は、複数のチャネルを含む管状ハウジングを備える。第１のチャネルは、第１のチャネルとスナップ嵌め係合するように構成され得るカメラモジュールを摺動可能に受容するように構成されている。第２のチャネルは、第２のチャネルとスナップ嵌め係合するように構成され得る光源モジュールを摺動可能に受容するように構成されている。別の実施例では、カメラモジュール及び／又は光源モジュールは、これらのそれぞれのチャネル内の最終位置へと回転させることができる。スナップ嵌め係合の代わりにねじ係合が用いられてもよい。
様々な実施例で、複数の撮像装置が、複数の視野を提供するために手術野内の異なる位置に位置決めされる。撮像モジュール１３８は、最適な視野を提供するために撮像装置間を切り替えるように構成することができる。様々な態様では、撮像モジュール１３８は、異なる撮像装置からの画像を統合するように構成することができる。
本開示と共に使用するのに好適な様々な画像プロセッサ及び撮像装置は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる「ＣＯＭＢＩＮＥＤ ＳＢＩ ＡＮＤ ＣＯＮＶＥＮＴＩＯＮＡＬ ＩＭＡＧＥ ＰＲＯＣＥＳＳＯＲ」と題する２０１１年８月９日発行の米国特許第７，９９５，０４５号に記載されている。加えて、その全体が参照により本明細書に組み込まれる「ＳＢＩ ＭＯＴＩＯＮ ＡＲＴＩＦＡＣＴ ＲＥＭＯＶＡＬ ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ ＡＮＤ ＭＥＴＨＯＤ」と題する２０１１年７月１９日発行の米国特許第７，９８２，７７６号は、画像データからモーションアーチファクトを除去するための様々なシステムについて記載している。このようなシステムは、撮像モジュール１３８と統合され得る。更に、「ＣＯＮＴＲＯＬＬＡＢＬＥ ＭＡＧＮＥＴＩＣ ＳＯＵＲＣＥ ＴＯ ＦＩＸＴＵＲＥ ＩＮＴＲＡＣＯＲＰＯＲＥＡＬ ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ」と題する２０１１年１２月１５日公開の米国特許出願公開第２０１１／０３０６８４０号、及び「ＳＹＳＴＥＭ ＦＯＲ ＰＥＲＦＯＲＭＩＮＧ Ａ ＭＩＮＩＭＡＬＬＹ ＩＮＶＡＳＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＲＯＣＥＤＵＲＥ」と題する２０１４年８月２８日公開の米国特許出願公開第２０１４／０２４３５９７号は、その各々のその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
図８は、医療施設の１つ又は２つ以上の手術室、又は外科処置のための専門設備を備えた医療施設内の任意の部屋に配置されたモジュール式装置をクラウドベースのシステム（例えば、記憶装置２０５に連結されたリモートサーバ２１３を含み得るクラウド２０４）に接続するように構成されたモジュール式通信ハブ２０３を備える外科用データネットワーク２０１を示す。一態様では、モジュール式通信ハブ２０３は、ネットワークルータと通信するネットワークハブ２０７及び／又はネットワークスイッチ２０９を備える。モジュール式通信ハブ２０３はまた、ローカルコンピュータ処理及びデータ操作を提供するために、ローカルコンピュータシステム２１０に連結することができる。外科用データネットワーク２０１は、受動的、インテリジェント、又は切り替え式として構成されてもよい。受動的外科用データネットワークはデータの導管として機能し、データが１つの装置（又はセグメント）から別の装置に、及びクラウドコンピューティングリソースに行くことを可能にする。インテリジェントな外科用データネットワークは、トラフィックが監視対象の外科用データネットワークを通過することを可能にし、ネットワークハブ２０７又はネットワークスイッチ２０９内の各ポートを構成する追加の機能を含む。インテリジェントな外科用データネットワークは、管理可能なハブ又はスイッチと称され得る。スイッチングハブは、各パケットの宛先アドレスを読み取り、次いでパケットを正しいポートに転送する。
手術室に配置されたモジュール式装置１ａ～１ｎは、モジュール式通信ハブ２０３に連結されてもよい。ネットワークハブ２０７及び／又はネットワークスイッチ２０９は、ネットワークルータ２１１に連結されて、装置１ａ～１ｎをクラウド２０４又はローカルコンピュータシステム２１０に接続することができる。装置１ａ～１ｎに関連付けられたデータは、遠隔データ処理及び操作のためにルータを介してクラウドベースのコンピュータに転送されてもよい。装置１ａ～１ｎに関連付けられたデータはまた、ローカルでのデータ処理及び操作のためにローカルコンピュータシステム２１０に転送されてもよい。同じ手術室に配置されたモジュール式装置２ａ～２ｍもまた、ネットワークスイッチ２０９に連結されてもよい。ネットワークスイッチ２０９は、ネットワークハブ２０７及び／又はネットワークルータ２１１に連結されて、装置２ａ～２ｍをクラウド２０４に接続することができる。装置２ａ～２ｎに関連付けられたデータは、データ処理及び操作のためにネットワークルータ２１１を介してクラウド２０４に転送されてもよい。装置２ａ～２ｍに関連付けられたデータはまた、ローカルでのデータ処理及び操作のためにローカルコンピュータシステム２１０に転送されてもよい。
複数のネットワークハブ２０７及び／又は複数のネットワークスイッチ２０９を複数のネットワークルータ２１１と相互接続することによって、外科用データネットワーク２０１が拡張され得ることが理解されるであろう。モジュール式通信ハブ２０３は、複数の装置１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍを受容するように構成されたモジュール式制御タワー内に収容され得る。ローカルコンピュータシステム２１０もまた、モジュール式制御タワーに収容されてもよい。モジュール式通信ハブ２０３は、ディスプレイ２１２に接続されて、例えば外科処置中に、装置１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍのうちのいくつかによって取得された画像を表示する。様々な態様では、装置１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍとしては、外科用データネットワーク２０１のモジュール式通信ハブ２０３に接続され得るモジュール式装置の中でもとりわけ、例えば、内視鏡に連結された撮像モジュール１３８、エネルギーベースの外科用装置に連結された発生器モジュール１４０、排煙モジュール１２６、吸引／灌注モジュール１２８、通信モジュール１３０、プロセッサモジュール１３２、ストレージアレイ１３４、ディスプレイに連結された外科用装置、及び／又は非接触センサモジュールなどの様々なモジュールが挙げられ得る。
一態様では、外科用データネットワーク２０１は、装置１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍをクラウドに接続する、ネットワークハブ（複数可）、ネットワークスイッチ（複数可）、及びネットワークルータ（複数可）との組み合わせを含んでもよい。ネットワークハブ又はネットワークスイッチに連結された装置１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍのうちのいずれか１つ又は全ては、リアルタイムでデータを収集し、データ処理及び操作のためにデータをクラウドコンピュータに転送することができる。クラウドコンピューティングは、ソフトウェアアプリケーションを取り扱うために、ローカルサーバ又はパーソナル装置を有するのではなく、共有コンピューティングリソースに依存することが理解されるであろう。「クラウド」という用語は、「インターネット」の隠喩として使用され得るが、この用語は、そのように限定はされない。したがって、「クラウドコンピューティング」という用語は、本明細書では「インターネットベースのコンピューティングの一種」を指すために使用することができ、この場合、サーバ、記憶装置、及びアプリケーションなどの異なるサービスは、手術現場（例えば、固定式、移動式、一時的、又は現場の手術室又は空間）に配置されるモジュール式通信ハブ２０３及び／又はコンピュータシステム２１０に、かつインターネットを介してモジュール式通信ハブ２０３及び／又はコンピュータシステム２１０に接続された装置に送達される。クラウドインフラストラクチャは、クラウドサービスプロバイダによって維持され得る。この文脈において、クラウドサービスプロバイダは、１つ又は２つ以上の手術室内に配置される装置１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍの使用及び制御を調整するエンティティであり得る。クラウドコンピューティングサービスは、スマート外科用器具、ロボット、及び手術室内に配置される他のコンピュータ化装置によって収集されたデータに基づいて、多数の計算を実施することができる。ハブハードウェアは、複数の装置又は接続部がクラウドコンピューティングリソース及び記憶装置と通信するコンピュータに接続することを可能にする。
装置１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍによって収集されたデータにクラウドコンピュータデータ処理技術を適用することで、外科用データネットワークは、手術結果の改善、コスト低減、及び患者満足度の改善を提供する。組織の封止及び切断処置後に、組織の状態を観察して封止された組織の漏出又は灌流を評価するために、装置１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍのうちの少なくともいくつかを用いることができる。クラウドベースのコンピューティングを使用して、身体組織の試料の画像を含むデータを診断目的で検査して疾患の効果などの病状を識別するために、装置１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍのうちの少なくともいくつかを用いることができる。これは、組織及び表現型の位置特定及びマージン確認を含む。撮像装置と統合された様々なセンサ、及び複数の撮像装置によって取り込まれた画像をオーバーレイするなどの技術を使用して、身体の解剖学的構造を識別するために、装置１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍのうちの少なくともいくつかを用いることができる。画像データを含む、装置１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍによって収集されたデータは、画像処理及び操作を含むデータ処理及び操作のために、クラウド２０４若しくはローカルコンピュータシステム２１０又はその両方に転送されてもよい。データは、組織特異的部位及び状態に対する内視鏡的介入、新興技術、標的化放射線、標的化介入、及び精密ロボットの適用などの更なる治療を遂行できるかを決定することによって、外科処置の結果を改善するために分析することができる。このようなデータ分析は、予後分析処理を更に用いてもよく、標準化されたアプローチを使用することは、外科治療及び外科医の挙動を確認するか、又は外科治療及び外科医の挙動に対する修正を提案するかのいずれかのために有益なフィードバックを提供することができる。
一実装態様では、手術室装置１ａ～１ｎは、ネットワークハブに対する装置１ａ～１ｎの構成に応じて、有線チャネル又は無線チャネルを介してモジュール式通信ハブ２０３に接続されてもよい。ネットワークハブ２０７は、一態様では、開放型システム間相互接続（Open System Interconnection、ＯＳＩ）モデルの物理層上で機能するローカルネットワークブロードキャスト装置として実装されてもよい。ネットワークハブは、同じ手術室ネットワーク内に配置される装置１ａ～１ｎに接続性を提供する。ネットワークハブ２０７は、パケット形態のデータを収集し、それらを半二重モードでルータに送信する。ネットワークハブ２０７は、装置データを転送するための任意の媒体アクセス制御／インターネットプロトコル（media access control、ＭＡＣ／Internet Protocol、ＩＰ）は記憶しない。装置１ａ～１ｎのうちの１つのみが、ネットワークハブ２０７を介して一度にデータを送信することができる。ネットワークハブ２０７は、情報の送信先に関する経路選択テーブル又はインテリジェンスを有さず、全てのネットワークデータを各コネクション全体、及びクラウド２０４上のリモートサーバ２１３（図９）にブロードキャストする。ネットワークハブ２０７は、コリジョンなどの基本的なネットワークエラーを検出することができるが、全ての情報を複数のポートにブロードキャストすることは、セキュリティリスクとなりボトルネックを引き起こすおそれがある。
別の実装形態では、手術室装置２ａ～２ｍは、有線チャネル又は無線チャネルを介してネットワークスイッチ２０９に接続されてもよい。ネットワークスイッチ２０９は、ＯＳＩモデルのデータリンク層内で機能する。ネットワークスイッチ２０９は、同じ手術室内に配置される装置２ａ～２ｍをネットワークに接続するためのマルチキャスト装置である。ネットワークスイッチ２０９は、フレームの形態のデータをネットワークルータ２１１に送信し、全二重モードで機能する。複数の装置２ａ～２ｍは、ネットワークスイッチ２０９を介して同時にデータを送信することができる。ネットワークスイッチ２０９は、データを転送するために装置２ａ～２ｍのＭＡＣアドレスを記憶かつ使用する。
ネットワークハブ２０７及び／又はネットワークスイッチ２０９は、クラウド２０４に接続するためにネットワークルータ２１１に連結される。ネットワークルータ２１１は、ＯＳＩモデルのネットワーク層内で機能する。ネットワークルータ２１１は、装置１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍのうちのいずれか１つ又は全てによって収集されたデータを更に処理及び操作するために、ネットワークハブ２０７及び／又はネットワークスイッチ２１１から受信したデータパケットをクラウドベースのコンピュータリソースに送信するための経路を作成する。ネットワークルータ２１１は、例えば、同じ医療施設の異なる手術室、又は異なる医療施設の異なる手術室に配置される異なるネットワークなどの、異なる位置に配置される２つ又は３つ以上の異なるネットワークを接続するために用いられてもよい。ネットワークルータ２１１は、パケット形態のデータをクラウド２０４に送信し、全二重モードで機能する。複数の装置が同時にデータを送信することができる。ネットワークルータ２１１は、データを転送するためにＩＰアドレスを使用する。
一実施例では、ネットワークハブ２０７は、複数のＵＳＢ装置をホストコンピュータに接続することを可能にするＵＳＢハブとして実装されてもよい。ＵＳＢハブは、装置をホストシステムコンピュータに接続するために利用可能なポートが多くなるように、単一のＵＳＢポートをいくつかの階層に拡張することができる。ネットワークハブ２０７は、有線チャネル又は無線チャネルを介して情報を受信するための有線又は無線能力を含むことができる。一態様では、無線ＵＳＢ短距離高帯域無線通信プロトコルが、手術室内に配置される装置１ａ～１ｎと装置２ａ～２ｍとの間の通信のために用いられてもよい。
他の実施例では、手術室装置１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍは、固定及びモバイル装置から短距離にわたってデータを交換し（２．４～２．４８５ＧＨｚのＩＳＭ帯域における短波長ＵＨＦ電波を使用して）、かつパーソナルエリアネットワーク（personal area network、ＰＡＮ）を構築するために、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ無線技術規格を介してモジュール式通信ハブ２０３と通信することができる。他の態様では、手術室装置１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍは、Ｗｉ－Ｆｉ（ＩＥＥＥ ８０２．１１ファミリー）、ＷｉＭＡＸ（ＩＥＥＥ８０２．１６ファミリー）、ＩＥＥＥ ８０２．２０、ロング・ターム・エボリューション（long-term evolution、ＬＴＥ）、並びにＥｖ－ＤＯ、ＨＳＰＡ＋、ＨＳＤＰＡ＋、ＨＳＵＰＡ＋、ＥＤＧＥ、ＧＳＭ、ＧＰＲＳ、ＣＤＭＡ、ＴＤＭＡ、ＤＥＣＴ、及びこれらのイーサネット派生物、のみならず３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、及びそれ以降と指定される任意の他の無線及び有線プロトコルが挙げられるがこれらに限定されない数多くの無線又は有線通信規格又はプロトコルを介してモジュール式通信ハブ２０３と通信することができる。コンピューティングモジュールは、複数の通信モジュールを含んでもよい。例えば、第１の通信モジュールは、Ｗｉ－Ｆｉ及びＢｌｕｅｔｏｏｔｈなどの短距離無線通信専用であってもよく、第２の通信モジュールは、ＧＰＳ、ＥＤＧＥ、ＧＰＲＳ、ＣＤＭＡ、ＷｉＭＡＸ、ＬＴＥ、Ｅｖ－ＤＯなどの長距離無線通信専用であってもよい。
モジュール式通信ハブ２０３は、手術室装置１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍのうちの１つ又は全ての中央接続部として機能することができ、フレームとして知られるデータ型を取り扱う。フレームは、装置１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍによって生成されたデータを搬送する。フレームがモジュール式通信ハブ２０３によって受信されると、フレームは、増幅されてネットワークルータ２１１へ送信され、ネットワークルータ２１１は、本明細書に記載されるいくつかの無線又は有線通信規格又はプロトコルを使用することによってこのデータをクラウドコンピューティングリソースに転送する。
モジュール式通信ハブ２０３は、スタンドアロンの装置として使用されてもよく、又はより大きなネットワークを形成するために互換性のあるネットワークハブ及びネットワークスイッチに接続されてもよい。モジュール式通信ハブ２０３は、一般に、設置、構成、及び維持が容易であるため、モジュール式通信ハブ２０３は、手術室装置１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍをネットワーク化するための良好な選択肢となる。
図９は、コンピュータ実装インタラクティブ外科システム２００を示す。コンピュータ実装インタラクティブ外科システム２００は、多くの点で、コンピュータ実装インタラクティブ外科システム１００と類似している。例えば、コンピュータ実装インタラクティブ外科システム２００は、多くの点で外科システム１０２と類似する１つ又は２つ以上の外科システム２０２を含む。各外科システム２０２は、リモートサーバ２１３を含み得るクラウド２０４と通信する少なくとも１つの外科用ハブ２０６を含む。一態様では、コンピュータ実装インタラクティブ外科システム２００は、例えば、インテリジェント外科用器具、ロボット、及び手術室内に配置される他のコンピュータ化装置などの複数の手術室装置に接続されたモジュール式制御タワー２３６を備える。図１０に示されるように、モジュール式制御タワー２３６は、コンピュータシステム２１０に連結されたモジュール式通信ハブ２０３を備える。図９の実施例に示されるように、モジュール式制御タワー２３６は、内視鏡２３９に連結された撮像モジュール２３８、エネルギー装置２４１に連結された発生器モジュール２４０、排煙器モジュール２２６、吸引／灌注モジュール２２８、通信モジュール２３０、プロセッサモジュール２３２、ストレージアレイ２３４、任意でディスプレイ２３７に連結されたスマート装置／器具２３５、及び非接触センサモジュール２４２に連結される。手術室装置は、モジュール式制御タワー２３６を介してクラウドコンピューティングリソース及びデータ記憶装置に連結される。ロボットハブ２２２もまた、モジュール式制御タワー２３６及びクラウドコンピューティングリソースに接続されてもよい。中でもとりわけ、装置／器具２３５、可視化システム２０８が、本明細書に記載される有線又は無線通信規格又はプロトコルを介してモジュール式制御タワー２３６に連結されてもよい。モジュール式制御タワー２３６は、撮像モジュール、装置／器具ディスプレイ、及び／又は他の可視化システム２０８から受信した画像を表示及びオーバーレイするためにハブディスプレイ２１５（例えば、モニタ、スクリーン）に連結されてもよい。ハブディスプレイはまた、画像及びオーバーレイ画像と併せてモジュール式制御タワーに接続された装置から受信したデータを表示してもよい。
図１０は、モジュール式制御タワー２３６に連結された複数のモジュールを備える外科用ハブ２０６を示す。モジュール式制御タワー２３６は、例えばネットワーク接続装置などのモジュール式通信ハブ２０３と、例えば局所処理、可視化、及び撮像を提供するためのコンピュータシステム２１０と、を備える。図１０に示すように、モジュール式通信ハブ２０３は、モジュール式通信ハブ２０３に接続できるモジュール（例えば、装置）の数を拡張するために階層化構成で接続されて、モジュールに関連付けられたデータをコンピュータシステム２１０、クラウドコンピューティングリソース、又はその両方に転送することができる。図１０に示すように、モジュール式通信ハブ２０３内のネットワークハブ／スイッチの各々は、３つの下流ポート及び１つの上流ポートを含む。上流のネットワークハブ／スイッチは、クラウドコンピューティングリソース及びローカルディスプレイ２１７への通信接続を提供するためにプロセッサに接続される。クラウド２０４への通信は、有線又は無線通信チャネルのいずれかを介して行うことができる。
外科用ハブ２０６は、非接触センサモジュール２４２を用いて、手術室の寸法を測定し、また超音波又はレーザ型非接触測定装置のいずれかを使用して手術現場のマップを生成する。その全体が参照により本明細書に組み込まれる「ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭ」と題する２０１７年１２月２８日出願の米国特許仮出願第６２／６１１，３４１号中の「Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｈｕｂ Ｓｐａｔｉａｌ Ａｗａｒｅｎｅｓｓ Ｗｉｔｈｉｎ ａｎ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｒｏｏｍ」の項で説明されるように、超音波ベースの非接触センサモジュールは、超音波のバーストを送信し、超音波のバーストが手術室の外壁に反射したときのエコーを受信することによって手術室をスキャンし、ここでセンサモジュールが、手術室のサイズを判定し、かつＢｌｕｅｔｏｏｔｈペアリングの距離限界を調整するように構成される。レーザベースの非接触センサモジュールは、例えば、レーザ光パルスを送信し、手術室の外壁に反射するレーザ光パルスを受信し、送信されたパルスの位相を受信したパルスと比較して、手術室のサイズを判定し、かつＢｌｕｅｔｏｏｔｈペアリング距離限界を調整することによって手術室をスキャンする。
コンピュータシステム２１０は、プロセッサ２４４と、ネットワークインターフェース２４５と、を備える。プロセッサ２４４は、システムバスを介して、通信モジュール２４７、記憶装置２４８、メモリ２４９、不揮発性メモリ２５０、及び入力／出力インターフェース２５１に連結される。システムバスは、９ビットバス、業界標準アーキテクチャ（Industrial Standard Architecture、ＩＳＡ）、マイクロチャネルアーキテクチャ（Micro-Charmel Architecture、ＭＳＡ）、拡張ＩＳＡ（Extended ISA、ＥＩＳＡ）、インテリジェントドライブエレクトロニクス（Intelligent Drive Electronics、ＩＤＥ）、ＶＥＳＡローカルバス（VESA Local Bus、ＶＬＢ）、周辺装置相互接続（Peripheral Component Interconnect、ＰＣＩ）、ＵＳＢ、アドバンスドグラフィックスポート（Advanced Graphics Port、ＡＧＰ）、パーソナルコンピュータメモリカード国際協会バス（Personal Computer Memory Card International Association bus、ＰＣＭＣＩＡ）、小型計算機システム・インターフェース（Small Computer Systems Interface、ＳＣＳＩ）、又は任意の他の独自バス（proprietary bus）が挙げられるがこれらに限定されない任意の様々な入手可能なバスアーキテクチャを使用する、メモリバス若しくはメモリコントローラ、ペリフェラルバス若しくは外部バス、及び／又はローカルバスを含むいくつかの種類のバス構造（複数可）のうちのいずれかであってもよい。
プロセッサ２４４は、Ｔｅｘａｓ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ製のＡＲＭ Ｃｏｒｔｅｘの商品名で知られているものなど、任意のシングルコア又はマルチコアプロセッサであってもよい。一態様では、プロセッサは、例えば、その詳細が製品データシートで入手可能である、最大４０ＭＨｚの２５６ＫＢのシングルサイクルフラッシュメモリ若しくは他の不揮発性メモリのオンチップメモリ、性能を４０ＭＨｚ超に改善するためのプリフェッチバッファ、３２ＫＢのシングルサイクルシリアルランダムアクセスメモリ（single-cycle serial random access memory、ＳＲＡＭ）、ＳｔｅｌｌａｒｉｓＷａｒｅ（登録商標）ソフトウェアを搭載した内部読み出し専用メモリ（read-only memory、ＲＯＭ）、２ＫＢの電気的消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（erasable programmable read-only memory、ＥＥＰＲＯＭ）、及び／又は、１つ若しくは２つ以上のパルス幅変調（pulse width modulation、ＰＷＭ）モジュール、１つ若しくは２つ以上の直交エンコーダ入力（quadrature encoder input、ＱＥＩ）アナログ、１２個のアナログ入力チャネルを備える１つ若しくは２つ以上の１２ビットアナログ－デジタル変換器（analog-to-digital converter、ＡＤＣ）を含む、Ｔｅｘａｓ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓから入手可能なＬＭ４Ｆ２３０Ｈ５ＱＲ ＡＲＭ Ｃｏｒｔｅｘ－Ｍ４Ｆプロセッサコアであってもよい。
一態様では、プロセッサ２４４は、同じくＴｅｘａｓ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ製のＨｅｒｃｕｌｅｓ ＡＲＭ Ｃｏｒｔｅｘ Ｒ４の商品名で知られるＴＭＳ５７０及びＲＭ４ｘなどの２つのコントローラ系ファミリーを含む安全コントローラを含んでもよい。安全コントローラは、拡張性のある性能、接続性、及びメモリの選択肢を送達しながら、高度な集積型安全機能を提供するために、中でもとりわけ、特に、ＩＥＣ６１５０８及びＩＳＯ２６２６２の安全限界用途専用に構成されてもよい。
システムメモリとしては、揮発性メモリ及び不揮発性メモリが挙げられる。起動中などにコンピュータシステム内の要素間で情報を転送するための基本ルーチンを含む基本入出力システム（basic input/output system、ＢＩＯＳ）は、不揮発性メモリに記憶される。例えば、不揮発性メモリとしては、ＲＯＭ、プログラマブルＲＯＭ（programmable ROM、ＰＲＯＭ）、電気的プログラマブルＲＯＭ（electrically programmable ROM、ＥＰＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ、又はフラッシュメモリが挙げられ得る。揮発性メモリとしては、外部キャッシュメモリとして機能するランダムアクセスメモリ（random-access memory、ＲＡＭ）が挙げられる。更に、ＲＡＭは、ＳＲＡＭ、ダイナミックＲＡＭ（dynamic RAM、ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（synchronous DRAM、ＳＤＲＡＭ）、ダブルデータレートＳＤＲＡＭ（double data rate、ＤＤＲ ＳＤＲＡＭ）、エンハンスドＳＤＲＡＭ（enhanced SDRAM、ＥＳＤＲＡＭ）、シンクリンクＤＲＡＭ（Synchlink DRAM、ＳＬＤＲＡＭ）、及びダイレクトランバスＲＡＭ（direct Rambus RAM、ＤＲＲＡＭ）などの多くの形態で利用可能である。
コンピュータシステム２１０はまた、取り外し可能／取り外し不可能な揮発性／不揮発性コンピュータ記憶媒体、例えばディスク記憶装置などを含む。ディスク記憶装置としては、磁気ディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、テープドライブ、Ｊａｚドライブ、Ｚｉｐドライブ、ＬＳ－６０ドライブ、フラッシュメモリカード、又はメモリスティックのような装置が挙げられるが、これらに限定されない。加えて、ディスク記憶装置は、記憶媒体を、独立して、又はコンパクトディスクＲＯＭ装置（compact disc ROM、ＣＤ－ＲＯＭ）、コンパクトディスク記録可能ドライブ（compact disc recordable drive、ＣＤ－Ｒ Ｄｒｉｖｅ）、コンパクトディスク書き換え可能ドライブ（compact disc rewritable drive、ＣＤ－ＲＷ Ｄｒｉｖｅ）、若しくはデジタル多用途ディスクＲＯＭドライブ（digital versatile disc ROM drive、ＤＶＤ－ＲＯＭ）などの光ディスクドライブが挙げられるがこれらに限定されない他の記憶媒体との組み合わせで含むことができる。ディスク記憶装置のシステムバスへの接続を促進にするために、取り外し可能な又は取り外し不可能なインターフェースが用いられてもよい。
コンピュータシステム２１０は、好適な動作環境で説明されるユーザと基本コンピュータリソースとの間で媒介として機能するソフトウェアを含むことを理解されたい。このようなソフトウェアとしてはオペレーティングシステムが挙げられる。ディスク記憶装置上に記憶され得るオペレーティングシステムは、コンピュータシステムのリソースを制御及び割り当てするように機能する。システムアプリケーションは、システムメモリ内又はディスク記憶装置上のいずれかに記憶されたプログラムモジュール及びプログラムデータを介して、オペレーティングシステムによるリソース管理を活用する。本明細書に記載される様々な構成要素は、様々なオペレーティングシステム又はオペレーティングシステムの組み合わせで実装することができることを理解されたい。
ユーザは、Ｉ／Ｏインターフェース２５１に連結された入力装置（複数可）を介してコンピュータシステム２１０にコマンド又は情報を入力する。入力装置としては、マウス、トラックボール、スタイラス、タッチパッドなどのポインティング装置、キーボード、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、サテライト・ディッシュ、スキャナ、ＴＶチューナカード、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、ウェブカメラなどが挙げられるが、これらに限定されない。これら及び他の入力装置は、インターフェースポート（複数可）を介し、システムバスを通してプロセッサに接続する。インターフェースポート（複数可）としては、例えば、シリアルポート、パラレルポート、ゲームポート、及びＵＳＢが挙げられる。出力装置（複数可）は、入力装置（複数可）と同じ種類のポートのうちのいくつかを使用する。したがって、例えば、ＵＳＢポートを使用して、コンピュータシステムに入力を提供し、またコンピュータシステムからの情報を出力装置に出力してもよい。出力アダプタは、特別なアダプタを必要とする出力装置の中でもとりわけ、モニタ、ディスプレイ、スピーカ、及びプリンタなどのいくつかの出力装置が存在することを示すために提供される。出力アダプタとしては、例示としてのものであり限定するものではないが、出力装置とシステムバスとの間の接続手段を提供するビデオ及びサウンドカードが挙げられる。遠隔コンピュータ（複数可）などの他の装置及び／又は装置のシステムは、入力及び出力機能の両方を提供することに留意されたい。
コンピュータシステム２１０は、クラウドコンピュータ（複数可）などの１つ若しくは２つ以上の遠隔コンピュータ又はローカルコンピュータへの論理接続を使用するネットワーク化環境で動作することができる。遠隔クラウドコンピュータ（複数可）は、パーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ワークステーション、マイクロプロセッサベースの機器、ピア装置、又は他の一般的なネットワークノードなどであり得、典型的には、コンピュータシステムに関して説明される要素の多く又は全てを含む。簡潔にするために、遠隔コンピュータ（複数可）と共にメモリ記憶装置のみが示される。遠隔コンピュータ（複数可）は、ネットワークインターフェースを介してコンピュータシステムに論理的に接続され、次いで、通信接続を介して物理的に接続される。ネットワークインターフェースは、ローカルエリアネットワーク（local area network、ＬＡＮ）及びワイドエリアネットワーク（wide area network、ＷＡＮ）などの通信ネットワークを包含する。ＬＡＮ技術としては、光ファイバ分散データインターフェース（Fiber Distributed Data Interface、ＦＤＤＩ）、銅線分散データインターフェース（Copper Distributed Data Interface、ＣＤＤＩ）、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ／ＩＥＥＥ８０２．３、Ｔｏｋｅｎ Ｒｉｎｇ／ＩＥＥＥ８０２．５などが挙げられる。ＷＡＮ技術としては、ポイントツーポイントリンク、統合サービスデジタルネットワーク（Integrated Services Digital Network、ＩＳＤＮ）及びその変形などの回路交換ネットワーク、パケット交換ネットワーク、並びにデジタル加入者回線（Digital Subscriber Line、ＤＳＬ）が挙げられるがこれらに限定されない。
様々な態様では、図１０のコンピュータシステム２１０、図９～図１０の撮像モジュール２３８、及び／又は可視化システム２０８、及び／又はプロセッサモジュール２３２は、画像プロセッサ、画像処理エンジン、メディアプロセッサ、又はデジタル画像の処理に使用される任意の専用デジタル信号プロセッサ（digital signal processor、ＤＳＰ）を含んでもよい。画像プロセッサは、単一命令複数データ（single instruction multiple data、ＳＩＭＤ）、又は複数命令複数データ（multiple instruction multiple data、ＭＩＭＤ）技術を用いる並列コンピューティングを用いて速度及び効率を高めることができる。デジタル画像処理エンジンは、様々なタスクを実施することができる。画像プロセッサは、マルチコアプロセッサアーキテクチャを備えるチップ上のシステムであってもよい。
通信接続（複数可）とは、ネットワークインターフェースをバスに接続するために用いられるハードウェア／ソフトウェアを指す。例示の明瞭さのために通信接続はコンピュータシステム内部に示されているが、通信接続はコンピュータシステム２１０の外部にあってもよい。例示のみを目的として、ネットワークインターフェースへの接続に必要なハードウェア／ソフトウェアとしては、通常の電話グレードモデム、ケーブルモデム、及びＤＳＬモデムを含むモデム、ＩＳＤＮアダプタ、並びにイーサネットカードなどの内部及び外部技術が挙げられる。
図１１は、本開示の少なくとも１つの態様による、ＵＳＢネットワークハブ３００装置の一態様の機能ブロック図を示す。示される態様では、ＵＳＢネットワークハブ装置３００は、Ｔｅｘａｓ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ製のＴＵＳＢ２０３６集積回路ハブを用いる。ＵＳＢネットワークハブ３００は、ＵＳＢ２．０規格に準拠する、上流ＵＳＢ送受信ポート３０２及び最大３つの下流ＵＳＢ送受信ポート３０４、３０６、３０８を提供するＣＭＯＳ装置である。上流ＵＳＢ送受信ポート３０２は、差動データプラス（data plus、ＤＰ０）入力とペアリングされた差動データマイナス（data minus、ＤＭ０）入力を含む差動ルートデータポートである。３つの下流ＵＳＢ送受信ポート３０４、３０６、３０８は、各ポートが差動データマイナス（ＤＭ１～ＤＭ３）出力とペアリングした差動データプラス（ＤＰ１～ＤＰ３）出力を含む差動データポートである。
ＵＳＢネットワークハブ３００装置は、マイクロコントローラの代わりにデジタル状態マシンを備えて実装され、ファームウェアのプログラミングを必要としない。完全準拠したＵＳＢ送受信機が、上流ＵＳＢ送受信ポート３０２及び全ての下流ＵＳＢ送受信ポート３０４、３０６、３０８の回路に統合される。下流ＵＳＢ送受信ポート３０４、３０６、３０８は、ポートに取り付けられた装置の速度に従ってスルーレートを自動的に設定することによって、最高速度及び低速の装置の両方をサポートする。ＵＳＢネットワークハブ３００装置は、バスパワーモード又はセルフパワーモードのいずれかで構成されてもよく、電力を管理するためのハブパワー論理３１２を含む。
ＵＳＢネットワークハブ３００装置は、シリアルインターフェースエンジン３１０（serial interface engine、ＳＩＥ）を含む。ＳＩＥ３１０は、ＵＳＢネットワークハブ３００ハードウェアのフロントエンドであり、ＵＳＢ仕様書の第８章に記載されているプロトコルの大部分を取り扱う。ＳＩＥ３１０は、典型的には、トランザクションレベルまでのシグナリングを理解する。これが取り扱う機能としては、パケット認識、トランザクションの並べ替え、ＳＯＰ、ＥＯＰ、ＲＥＳＥＴ、及びＲＥＳＵＭＥ信号の検出／生成、クロック／データ分離、非ゼロ復帰逆転（non-return-to-zero invert、ＮＲＺＩ）データ符号化／復号及びビットスタッフィング、ＣＲＣ生成及びチェック（トークン及びデータ）、パケットＩＤ（packet ID、ＰＩＤ）の生成、及びチェック／復号、並びに／又はシリアル・パラレル／パラレル・シリアル変換が挙げられ得る。３１０は、クロック入力３１４を受信し、ポート論理回路３２０、３２２、３２４を介して、上流ＵＳＢ送受信ポート３０２と下流ＵＳＢ送受信ポート３０４、３０６、３０８との間の通信を制御するために、サスペンド／レジューム論理並びにフレームタイマー３１６回路及びハブリピータ回路３１８に連結される。ＳＩＥ３１０は、シリアルＥＥＰＲＯＭインターフェース３３０を介してシリアルＥＥＰＲＯＭからコマンドを制御するように、インターフェース論理３２８を介してコマンドデコーダ３２６に連結される。
様々な態様では、ＵＳＢネットワークハブ３００は、最大６つの論理層（階層）内に構成された１２７個の機能を単一のコンピュータに接続することができる。更に、ＵＳＢネットワークハブ３００は、通信及び電力分配の両方を提供する標準化された４本のワイヤケーブルを使用して全ての周辺機器に接続することができる。電力構成は、バスパワーモード及びセルフパワーモードである。ＵＳＢネットワークハブ３００は、個々のポート電力管理又は連動ポート電力管理のいずれかを備えるバスパワーハブ、及び個々のポート電力管理又は連動ポート電力管理のいずれかを備えるセルフパワーハブの、電力管理の４つのモードをサポートするように構成されてもよい。一態様では、ＵＳＢケーブル、ＵＳＢネットワークハブ３００を使用して、上流ＵＳＢ送受信ポート３０２はＵＳＢホストコントローラにプラグ接続され、下流ＵＳＢ送受信ポート３０４、３０６、３０８はＵＳＢに互換性のある装置を接続するために露出される、といった具合である。
外科用ハブ及び／又は外科用ハブネットワークの構造及び機能に関する追加の詳細は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、「ＭＥＴＨＯＤ ＯＦ ＨＵＢ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ」と題する２０１８年４月１９日出願の米国特許仮出願第６２／６５９，９００号に見出され得る。
クラウドシステムハードウェア及び機能モジュール
図１２は、本開示の少なくとも１つの態様による、コンピュータ実装インタラクティブ外科システムのブロック図である。一態様では、このコンピュータ実装インタラクティブ外科システムは、外科用ハブ、外科用器具、ロボット装置、及び手術室又は医療施設を含む様々な外科システムの動作に関するデータを監視及び分析するように構成される。コンピュータ実装インタラクティブ外科システムは、クラウドベースの分析システムを含む。クラウドベースの分析システムは、外科システムとして記載されているが、必ずしもそのように限定されるものではなく、一般にクラウドベースの医療システムであってもよい。図１２に示すように、クラウドベースの分析システムは、（器具１１２と同じ又は同様であってもよい）複数の外科用器具７０１２と、（ハブ１０６と同じ又は類似であってもよい）複数の外科用ハブ７００６と、（ネットワーク２０１と同じ又は同様のものであってもよい）外科用データネットワーク７００１は、（クラウド２０４と同じ又は同様であってもよい）クラウド７００４に外科用ハブ７００６を連結する。複数の外科用ハブ７００６のそれぞれは、１つ又は２つ以上の外科用器具７０１２に通信可能に連結される。ハブ７００６はまた、ネットワーク７００１を介してコンピュータ実装インタラクティブ外科システムのクラウド７００４に通信可能に連結される。クラウド７００４は、様々な外科システムの動作に基づいて生成されたデータを記憶、操作、及び通信するためのハードウェア及びソフトウェアのリモートの集中型源である。図１２に示されるように、クラウド７００４へのアクセスは、インターネット又は何らかの他の好適なコンピュータネットワークであり得るネットワーク７００１を介して達成される。クラウド７００４に連結される外科用ハブ７００６は、クラウドコンピューティングシステムのクライアント側（すなわち、クラウドベースの分析システム）と見なすことができる。外科用器具７０１２は、本明細書に記載される様々な外科処置又は動作の制御及び実装のために、外科用ハブ７００６とペアリングされている。
加えて、外科用器具７０１２は、（送受信機もまた含んでもよい）それらの対応する外科用ハブ７００６への、及び外科用ハブ７００６からのデータ伝送のための送受信機を備えてもよい。外科用器具７０１２と対応するハブ７００６との組み合わせは、医療手術を提供するための医療施設（例えば、病院）内の手術室などの、特定の位置を示してもよい。例えば、外科用ハブ７００６のメモリは、位置データを記憶してもよい。図１２に示されるように、クラウド７００４は、中央サーバ７０１３（図１のリモートサーバ１１３及び／又は図９のリモートサーバ２１３と同じ又は同様であり得る）、ハブアプリケーションサーバ７００２、データ分析モジュール７０３４、及び入力／出力（「Ｉ／Ｏ」）インターフェース７００７を備える。クラウド７００４の中央サーバ７０１３は、クラウドコンピューティングシステムを集合的に管理し、これは、クライアントモジュール７００６による要求を監視し、リクエストを実行するためのクラウド７００４の処理能力を管理することを含む。中央サーバ７０１３の各々は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの揮発性メモリ及び磁気記憶装置などの不揮発性メモリを含むことができる、好適なメモリ装置７０１０に連結された１つ又は２つ以上のプロセッサ７００８を備える。メモリ装置７０１０は、実行されると、プロセッサ７００８が、以下で説明するクラウドベースのデータ分析、動作、提案、及び他の動作のために、データ分析モジュール７０３４を実行させる、機械実行可能命令を含んでもよい。更に、プロセッサ７００８は、ハブ７００６によって独立して実行されるハブアプリケーションと独立して、又はハブアプリケーションと併せて、データ分析モジュール７０３４を実行することができる。中央サーバ７０１３はまた、メモリ２２１０内に常駐することができる集約された医療データデータベース２２１２を含む。
ネットワーク７００１を介した様々な外科用ハブ７００６への接続に基づいて、クラウド７００４は、様々な外科用器具７０１２及びそれらの対応するハブ７００６によって生成された特定のデータからのデータを集約することができる。そのような集約されたデータは、クラウド７００４の集約された医療データベース７０１１内に記憶されてもよい。具体的には、クラウド７００４は、有利には、集約されたデータ上でデータ分析及び動作を実施して、個別のハブ７００６がそれ自体で達成できない見識をもたらし、及び／又は機能をもたらしてもよい。この目的のために、図１２に示すように、クラウド７００４及び外科用ハブ７００６は、情報を送受信するように通信可能に連結される。Ｉ／Ｏインターフェース７００７は、ネットワーク７００１を介して複数の外科用ハブ７００６に接続される。このようにして、Ｉ／Ｏインターフェース７００７は、外科用ハブ７００６と集約された医療データデータベース７０１１との間で情報を転送するように構成することができる。したがって、Ｉ／Ｏインターフェース７００７は、クラウドベースの分析システムの読み出し／書き込み動作を促進し得る。このような読み出し／書き込み動作は、ハブ７００６からの要求に応じて実行されてもよい。これらの要求は、ハブアプリケーションを介してハブ７００６に送信される場合がある。Ｉ／Ｏインターフェース７００７は、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、並びにクラウド７００４をハブ７００６に接続するためのＷｉ－Ｆｉ及びＢｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｉ／Ｏインターフェースを含み得る１つ又は２つ以上の高速データポートを含んでもよい。クラウド７００４のハブアプリケーションサーバ７００２は、外科ハブ７００６によって実行されるソフトウェアアプリケーション（例えば、ハブアプリケーション）に共有能力をホストし、かつ供給するように構成されている。例えば、ハブアプリケーションサーバ７００２は、ハブ７００６を通してハブアプリケーションによって行われた要求を管理し、集約された医療データデータベース７０１１へのアクセスを制御し、負荷バランス調整を実施し得る。データ分析モジュール７０３４を、図１３を参照して更に詳細に説明する。
本開示に記載される特定のクラウドコンピューティングシステムの構成は、具体的には、外科用器具７０１２、１１２などの医療用装置を使用して実施される医療動作及び処置の文脈において生じる様々な問題に対処するように設計されている。具体的には、外科用器具７０１２は、外科手術の性能を改善するための技術を実装するために、クラウド７００４と相互作用するように構成されたデジタル外科用装置であってもよい。様々な外科用器具７０１２及び／又は外科用ハブ７００６は、臨床医が外科用器具７０１２とクラウド７００４との間の相互作用の態様を制御してもよいように、タッチ制御されたユーザインターフェースを含んでもよい。聴覚的に制御されたユーザインターフェースなどの制御のための他の好適なユーザインターフェースもまた使用することもできる。
図１３は、本開示の少なくとも１つの態様による、コンピュータ実装インタラクティブ外科システムの機能アーキテクチャを示すブロック図である。クラウドベースの分析システムは、医療分野において具体的に生じる問題にデータ分析ソリューションを提供するために、クラウド７００４のプロセッサ７００８によって実行され得る複数のデータ分析モジュール７０３４を含む。図１３に示されるように、クラウドベースのデータ分析モジュール７０３４の機能は、外科ハブ７００６上でアクセスされ得るハブアプリケーションサーバ７００２によってホストされたハブアプリケーション７０１４を介して支援され得る。クラウドプロセッサ７００８及びハブアプリケーション７０１４は、データ分析モジュール７０３４を実行するために併せて動作してもよい。アプリケーションプログラムインターフェース（ＡＰＩ）７０１６は、ハブアプリケーション７０１４に対応する一連のプロトコル及びルーチンを画定する。追加的に、ＡＰＩ７０１６は、アプリケーション７０１４の動作のために、集約された医療データのデータベース７０１１内へのデータの格納及びここからの読み出しを管理する。キャッシュ７０１８はまた、データを（例えば、一時的に）記憶し、アプリケーション７０１４によって使用されるデータのより効率的な読み出しのためにＡＰＩ７０１６に連結される。図１３のデータ分析モジュール７０３４は、資源最適化７０２０、データ収集及び集約７０２２、認可及びセキュリティ７０２４、制御プログラムの更新７０２６、患者転帰分析７０２８、提案７０３０、及びデータ分類及び優先順位付け７０３２のためのモジュールを含む。他の好適なデータ分析モジュールはまた、いくつかの態様により、クラウド７００４によって実装される場合がある。一態様では、データ分析モジュールは、傾向、転帰、及び他のデータの分析に基づいて特定の提案に使用される。
例えば、データ収集及び集約モジュール７０２２は、顕著な特徴又は構成（例えば、傾向）の識別、冗長データセットの管理、及び手術によってグループ化することができるが、必ずしも実際の外科手術日付及び外科医に一致していないペアリングされたデータセットへのデータの保存を含む、自己記述型データ（例えば、メタデータ）を生成するために使用される場合がある。具体的には、外科用器具７０１２の動作から生成される対のデータセットは、例えば出血又は非出血事象などの二元分類を適用することを含み得る。より一般的には、バイナリ分類は、望ましい事象（例えば、成功した外科処置）又は望ましくない事象（例えば、誤発射又は誤使用された外科用器具７０１２）のいずれかとして特徴付けられてもよい。集約された自己記述型データは、外科用ハブ７００６の様々なグループ又はサブグループから受信された個々のデータに相当してもよい。したがって、データ収集及び集約モジュール７０２２は、外科用ハブ７００６から受信した生データに基づいて、集約されたメタデータ又は他の編成済みデータを生成することができる。この目的のために、プロセッサ７００８は、データ分析モジュール７０３４を実行するために、ハブアプリケーション７０１４及び集約された医療データデータベース７０１１に動作的に連結することができる。データ収集及び集約モジュール７０２２は、集約された編成済みデータを集約された医療データデータベース２２１２に記憶してもよい。
資源最適化モジュール７０２０は、この集約されたデータを分析して、特定の医療施設又は医療施設のグループに関する資源の最適な使用を決定するように構成することができる。例えば、資源最適化モジュール７０２０は、そのような器具７０１２の対応する予測される要求に基づいて、医療施設のグループに関する外科用ステープル留め器具７０１２の最適な順序点を決定してもよい。資源最適化モジュール７０２０はまた、資源使用を改善することができるかどうかを判定するために、様々な医療施設の資源使用又は他の動作構成を評価する場合があるであろう。同様に、提案モジュール７０３０は、データ収集及び集約モジュール７０２２から集約された編成済みデータを分析して提案を提供するように構成することができる。例えば、提案モジュール７０３０は、特定の外科用器具７０１２が、例えば、期待される誤り率よりも高いことに基づいて改善されたバージョンにアップグレードされるべきであることを、医療施設（例えば、病院などの医療サービス提供者）に提案することができる場合もある。追加的に、提案モジュール７０３０及び／又は資源最適化モジュール７０２０は、製品再注文ポイントなどのより良好な供給チェーンパラメータを提案し、異なる外科用器具７０１２、その使用の、又は手術結果を改善する処置工程の提案を提供することができる場合もある。医療施設は、対応する外科用ハブ７００６を介してそのような提案を受信することができる。様々な外科用器具７０１２のパラメータ又は構成に関するより具体的な提案もまた提供することができる。ハブ７００６及び／又は外科用器具７０１２は各々、クラウド７００４によって提供されるデータ又は提案を表示するディスプレイスクリーンを有することができる場合もある。
患者転帰分析モジュール７０２８は、外科用器具７０１２の現在使用されている動作パラメータに関連付けられた手術結果を分析することができる。患者転帰分析モジュール７０２８はまた、他の潜在的な動作パラメータを分析及び評価してもよい。この接続では、提案モジュール７０３０は、より良好な封止又はより少ない出血などの、より良好な手術結果をもたらすことに基づいて、これらの他の潜在的な動作パラメータを使用して提案することができる場合もある。例えば、提案モジュール７０３０は、対応するステープル留め外科用器具７０１２に特定のカートリッジをいつ使用すべきかに関する提案を、外科用ハブ７００６に送信することができる。したがって、クラウドベースの分析システムは、共通変数を制御している間に、生データの大規模な収集を分析し、複数の医療施設にわたって（有利には、集約されたデータに基づいて決定される）集中的提案を提供するように構成されてもよい。例えば、クラウドベースの分析システムは、医療行為の種類、患者の種類、患者の数、医療提供者／施設が、同様の種類の器具などを使用する医療提供者の間の地理的類似性を分析、評価、及び／又は集約することができる場合もあり、この場合、１つの医療施設単独では独立して分析することができない。
制御プログラム更新モジュール７０２６は、対応する制御プログラムが更新されたときに、様々な外科用器具７０１２の提案を実装するように構成することができる場合もある。例えば、患者転帰分析モジュール７０２８は、特定の制御パラメータを成功した（又は失敗した）結果とリンクする相関関係を識別することができる場合もある。このような相関関係は、更新された制御プログラムが制御プログラム更新モジュール７０２６を介して外科用器具７０１２に送信されるときに対処されてもよい。対応するハブ７００６を介して送信される器具７０１２への更新は、クラウド７００４のデータ収集及び集約モジュール７０２２によって収集され、かつ分析された集約された性能データを組み込んでもよい。追加的に、患者転帰分析モジュール７０２８及び提案モジュール７０３０は、集約された性能データに基づいて、器具７０１２を使用する改善された方法を識別することができる場合もある。
クラウドベースの分析システムは、クラウド７００４によって実装されるセキュリティ機能を含んでもよい。これらのセキュリティ機能は、認可及びセキュリティモジュール７０２４によって管理されてもよい。それぞれの外科用ハブ７００６は、ユーザ名、パスワード、及び他の好適なセキュリティ資格情報などの関連する固有の資格情報を有することができる。これらの資格情報は、メモリ７０１０に記憶され、許可されたクラウドアクセスレベルに関連付けることができる場合もある。例えば、正確な資格情報を提供することに基づいて、外科用ハブ７００６は、クラウドと所定の範囲まで通信するアクセスを付与されてもよい（例えば、特定の画定された種類の情報の送信又は受信を係合してもよい）。この目的のために、クラウド７００４の集約された医療データデータベース７０１１は、提供された資格情報の精度を検証するための認可された資格情報のデータベースを含んでもよい。異なる資格情報は、クラウド７００４によって生成されたデータ分析を受信するための所定のアクセスレベルなど、クラウド７００４との相互作用のための様々なレベルの許可に関連付けられてもよい。
更に、セキュリティ目的のために、クラウドは、ハブ７００６、器具７０１２、及び禁止された装置の「ブラックリスト」を含んでもよい他の装置のデータベースを維持することができる場合もある。具体的には、ブラックリスト上に列挙された外科用ハブ７００６は、クラウドと相互作用することを許可されなくてもよい一方で、ブラックリスト上に列挙された外科用器具７０１２は、対応するハブ７００６への機能的アクセスを有さなくてもよく、かつ／又は対応するハブ７００６とペアリングされたときに完全に機能することが防止されてもよい。追加的に又は代替的に、クラウド７００４は、不適合性又は他の指定された基準に基づいて、器具７０１２にフラグを立ててもよい。このようにして、偽造医療用装置及びそのような装置の、クラウドベースの分析システム全体での不適切な再使用を識別し、対処することができる。
外科用器具７０１２は、無線送受信機を使用して、例えば、対応するハブ７００６及びクラウド７００４へのアクセスのための認可資格情報を表してもよい無線信号を送信してもよい。有線送受信機はまた、信号を送信するために使用してもよい。そのような認可資格情報は、外科用器具７０１２のそれぞれのメモリ装置に記憶することができる。認可及びセキュリティモジュール７０２４は、認可資格情報が正確であるか又は偽造であるかを判定することができる。認可及びセキュリティモジュール７０２４はまた、強化されたセキュリティのために、認可資格情報を動的に生成してもよい。資格情報はまた、ハッシュベースの暗号化を使用することなどによって、暗号化することができる場合もある。適切な認可を送信すると、外科用器具７０１２は、対応するハブ７００６及び最終的にはクラウド７００４に信号を送信して、器具７０１２が医療データを取得して送信する準備ができていることを示してもよい。これに応答して、クラウド７００４は、集約された医療データデータベース７０１１に記憶するための医療データを受信することが可能な状態に遷移してもよい。このデータ伝送準備は、例えば、器具７０１２上の光インジケータによって示すことができる場合もある。クラウド７００４はまた、それらの関連する制御プログラムを更新するために、外科用器具７０１２に信号を送信することができる。クラウド７００４は、制御プログラムに対するソフトウェアアップデートが適切な外科用器具７０１２にのみ送信されるように、特定のクラスの外科用器具７０１２（例えば、電気外科用器具）に向けられた信号を送信することができる。更に、クラウド７００４は、選択的データ送信及び認可資格情報に基づいてローカル又はグローバルの問題に対処するために、システムワイドソリューションを実装するために使用することができる場合もある。例えば、外科用器具７０１２のグループが共通の製造不良を有するものとして識別される場合、クラウド７００４は、このグループに対応する認可資格情報を変更して、このグループの動作ロックアウトを実装してもよい。
クラウドベースの分析システムは、（例えば、提案モジュール２０３０を介して）改善された診断及び提案の変更を判定するために、複数の医療施設（例えば、病院のような医療施設）を監視することを可能にしてもよい。したがって、クラウド７００４のプロセッサ７００８は、個々の医療施設に関連付けられたデータを分析して、施設を識別し、そのデータを他の医療施設に関連付けられた他のデータと集約することができる。グループは、例えば、同様の操作行為又は地理的位置に基づいて画定することができる場合がある。このようにして、クラウド７００４は、医療施設グループの幅広い分析及び提案を提供してもよい。クラウドベースの分析システムはまた、強化された状況認識のために使用することができる場合がある。例えば、プロセッサ７００８は、（全体的な動作及び／又は様々な医療処置に対する）特定の施設に対するコスト及び有効性に関する提案の効果を予測的にモデル化してもよい。その特定の施設に関連するコスト及び有効性はまた、他の施設又は任意の他の同等の施設の対応するローカル領域と比較することもできる。
データ分類及び優先順位付けモジュール７０３２は、重大性（例えば、データに関連付けられた医療イベントの重篤度、意外さ、不審さ）に基づいてデータを優先順位付けし、かつ分類してもよい。この分類及び優先順位付けは、本明細書に記載されるクラウドベースの分析及び動作を改善するために、上記の他のデータ分析モジュール７０３４の機能と併せて使用してもよい。例えば、データ分類及び優先順位付けモジュール７０３２は、データ収集及び集約モジュール７０２２並びに患者転帰分析モジュール７０２８によって実施されるデータ分析に対する優先度を割り当てることができる。異なる優先順位レベルは、迅速応答のための上昇、特別な処理、集約された医療データデータベース７０１１からの除外、又は他の好適な応答などの、（緊急性のレベルに対応する）クラウド７００４からの特定の応答をもたらすことができる。更に、必要に応じて、クラウド７００４は、対応する外科用器具７０１２からの追加データのために、ハブアプリケーションサーバを介して要求（例えば、プッシュメッセージ）を送信することができる。プッシュメッセージは、支持又は追加のデータを要求するために、対応するハブ７００６上に表示された通知をもたらすことができる。このプッシュメッセージは、クラウドが有意な不規則性又は外れ値を検出し、クラウドが不規則性の原因を判定することができない状況で必要とされてもよい。中央サーバ７０１３は、例えば、データが所定の閾値を超えて予測値と異なると判定されるとき、又はセキュリティが含まれていたと見られる場合など、特定の重大な状況においてこのプッシュメッセージをトリガするようにプログラムされてもよい。
クラウド分析システムに関する追加の詳細は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、「ＭＥＴＨＯＤ ＯＦ ＨＵＢ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ」と題する２０１８年４月１９日出願の米国特許仮出願第６２／６５９，９００号に見出され得る。
状況認識
感知されたデータに応答する制御アルゴリズムを含む「インテリジェント」装置は、感知されたデータを考慮することなく動作する「データ処理能力のない（dumb）」装置に改善を加えたものであり得るが、いくつかの感知されたデータは、単独で考慮される場合、すなわち、実施される外科処置の種類又は手術されている組織の種類のコンテキストなしでは、不完全又は決定的ではない可能性がある。処置コンテキストを知る（例えば、手術される組織の種類又は実施されている処置の種類を知る）ことがなければ、制御アルゴリズムは、特定のコンテキストを含まない感知データが与えられると、モジュール式装置を不正確に又は準最適に制御することがある。例えば、特定の感知されたパラメータに応答して外科用器具を制御するための制御アルゴリズムの最適な方法は、手術されている特定の組織の種類に従って変化する可能性がある。これは、異なる組織の種類が異なる特性（例えば、引き裂きに対する抵抗）を有し、これにより外科用器具によってとられた動作に対して異なって応答するという事実に起因する。したがって、特定のパラメータについて同じ測定値が感知された場合であっても、外科用器具が異なる動作をとることが望ましいことがある。１つの具体的な例として、器具がそのエンドエフェクタを閉鎖するために予想外に高い力を感知することに応答して外科用ステープル及び切断器具を制御する最適な方法は、組織のタイプが引き裂きの影響を受けやすいか、又はこれに耐性があるかによって異なる。肺組織などの引き裂きの影響を受けやすい組織の場合、器具の制御アルゴリズムは、組織の引き裂きを回避するために、閉鎖するための予想外に高い力に応答してモータを最適にランプダウンさせる。胃組織などの引き裂きに耐性がある組織の場合、器具の制御アルゴリズムは、エンドエフェクタが組織に適切にクランプされることを確実にするために、閉鎖するための予想外に高い力に応答してモータを最適にランプアップさせる。肺組織がクランプされているのか、胃組織がクランプされているのかを知らなければ、制御アルゴリズムは、準最適な決定を行うことがある。
１つの解決法は、様々なデータソースから受信したデータに基づいて実施される外科処置に関する情報を導出し、次いで、ペアリングされるモジュール式装置を適宜制御するように構成されたシステムを含む、外科用ハブを利用する。換言すれば、外科用ハブは、受信したデータから外科処置に関する情報を推定し、次いで、外科処置の推定されたコンテキストに基づいて、外科用ハブとペアリングされるモジュール式装置を制御するように構成される。図１４は、本開示の少なくとも１つの態様による、状況認識外科システム５１００の図を示す。いくつかの例示では、データソース５１２６は、例えば、モジュール式装置５１０２（患者及び／又はモジュール式装置自体に関連付けられたパラメータを検出するように構成されたセンサを含むことができる）、データベース５１２２（例えば、患者記録を含むＥＭＲデータベース）、及び患者監視装置５１２４（例えば、血圧（ＢＰ）モニタ及び心電図（ＥＫＧ）モニタ）を含む。
多くの点でハブ１０６と同様であり得る外科用ハブ５１０４は、例えば、受信したデータの特定の組み合わせ又はデータソース５１２６からデータが受信される特定の順序に基づいて、データから外科処置に関するコンテキスト情報を導出するように構成され得る。受信したデータから推定されるコンテキスト情報は、例えば、実施される外科処置の種類、外科医が実施している外科処置の特定の工程、手術されている組織の種類、又は処置の対象である体腔を含むことができる。受信したデータから外科処置に関連する情報を導出又は推定するための外科用ハブ５１０４のいくつかの態様によるこの能力は、「状況認識」と称され得る。１つの例示では、外科用ハブ５１０４は、受信したデータから外科処置に関連するコンテキスト情報を導出する外科用ハブ５１０４に関連付けられたハードウェア及び／又はプログラミングである状況認識システムを組み込むことができる。
外科用ハブ５１０４の状況認識システムは、様々な異なる方法でデータソース５１２６から受信したデータからコンテキスト情報を導出するように構成され得る。一例示では、状況認識システムは、様々な入力（例えば、データベース５１２２、患者監視装置５１２４、及び／又はモジュール式装置５１０２からのデータ）を、外科処置に関する対応するコンテキスト情報と相関させるために、訓練データで訓練されたパターン認識システム、又は機械学習システム（例えば、人工ニューラルネットワーク）を含む。換言すれば、機械学習システムは、提供された入力から外科処置に関するコンテキスト情報を正確に導出するように訓練され得る。別の例示では、状況認識システムは、外科処置に関する事前に特徴付けされたコンテキスト情報を、コンテキスト情報に対応する１つ又は２つ以上の入力（又は入力の範囲）と対応させて記憶する、ルックアップテーブルを含むことができる。１つ又は２つ以上の入力による問い合わせに応答して、ルックアップテーブルは、モジュール式装置５１０２を制御するために状況認識システムの対応するコンテキスト情報を返すことができる。一例示では、外科用ハブ５１０４の状況認識システムによって受信されたコンテキスト情報は、１つ又は２つ以上のモジュール式装置５１０２の特定の制御調整又は制御調整のセットに関連付けられる。別の例示では、状況認識システムは、コンテキスト情報を入力として提供されたときに１つ又は２つ以上のモジュール式装置５１０２の１つ又は２つ以上の制御調整を生成又は読み出す、更なる機械学習システム、ルックアップテーブル、又は他のそのようなシステムを含む。
状況認識システムを組み込む外科用ハブ５１０４は、外科システム５１００に多くの利益を提供する。１つの利益は、感知及び収集されたデータの解釈を改善することを含み、これは、外科処置の過程中の処理精度及び／又はデータの使用を改善する。以前の例に戻るために、状況認識外科用ハブ５１０４は、どの種類の組織が手術されているかを判定することができ、したがって、外科用器具のエンドエフェクタを閉じるために予想外に高い力が検出されると、状況認識外科用ハブ５１０４は、組織の種類に合わせて外科用器具のモータを正しくランプアップ又はランプダウンすることができる。
別の実施例として、手術されている組織のタイプは、特定の組織間隙測定のための外科用ステープル留め及び切断器具の圧縮速度及び負荷閾値になされる調整に影響を及ぼすことができる。状況認識外科用ハブ５１０４は、実施されている外科処置が胸部処置であるのか又は腹部処置であるのかを推定することができ、これにより状況認識外科用ハブ５１０４は、外科用ステープル留め及び切断器具のエンドエフェクタによってクランプされている組織が肺であるのか（胸部手術の場合）又は胃であるのか（腹部手術の場合）を判定することができる。次いで、外科用ハブ５１０４は、外科用ステープル留め及び切断器具の圧縮速度及び負荷閾値を、組織の種類に合わせて適切に調整することができる。
更に別の実施例として、送気処置中に手術されている体腔の種類は、排煙器の機能に影響を及ぼし得る。状況認識手術ハブ５１０４は、手術部位が（外科処置が送気を利用していると判定することによって）圧力下にあるかどうかを判定し、処置の種類を判定することができる。処置の種類が一般的に特定の体腔内で実施されるため、外科用ハブ５１０４は、手術されている体腔に合わせて適切に排煙器のモータ速度を制御することができる。したがって、状況認識手術ハブ５１０４は、胸部手術及び腹部手術の両方のために一定量の煙排出を提供することができる。
更に別の実施例として、実施されている処置の種類は、超音波外科用器具又は高周波（ＲＦ）電気外科用器具が作動するのに最適なエネルギーレベルに影響を及ぼし得る。関節鏡処置は、例えば、超音波外科用器具又はＲＦ電気外科用器具のエンドエフェクタが流体中に浸漬されるため、より高いエネルギーレベルを必要とする。状況認識外科用ハブ５１０４は、外科処置が関節鏡処置であるかどうかを判定することができる。次いで、外科用ハブ５１０４は、流体充填環境を補償するために、発生器のＲＦ電力レベル又は超音波振幅（すなわち、「エネルギーレベル」）を調整することができる。関連して、手術されている組織の種類は、超音波外科用器具又はＲＦ電気外科用器具が作動するのに最適なエネルギーレベルに影響を及ぼし得る。状況認識外科用ハブ５１０４は、外科処置の予想される組織プロファイルに従って、どの種類の外科処置が実施されているかを判定し、次いで、超音波外科用器具又はＲＦ電気外科用器具のエネルギーレベルをそれぞれカスタマイズすることができる。更に、状況認識外科用ハブ５１０４は、処置ベースでのみではなく、外科処置の過程にわたって、超音波外科用器具又はＲＦ電気外科用器具のエネルギーレベルを調整するように構成され得る。状況認識外科用ハブ５１０４は、外科処置のどの工程が実施されているか、又はその後に実施されるかを判定し、次いで発生器及び／又は超音波外科用器具若しくはＲＦ電気外科用器具の制御アルゴリズムを更新して、外科処置の工程に従って予想される組織タイプに適切な値にエネルギーレベルを設定することができる。
更に別の実施例として、外科用ハブ５１０４が１つのデータソース５１２６から引き出す結論を改善するために、追加のデータソース５１２６からデータが引き出されることができる。状況認識外科用ハブ５１０４は、モジュール式装置５１０２から受信したデータを、他のデータソース５１２６からの外科処置に関して構築したコンテキスト情報で増強することができる。例えば、状況認識外科用手術ハブ５１０４は、医療用撮像装置から受信したビデオ又は画像データに従って、止血が発生したかどうか（すなわち、手術部位での出血が止まっているかどうか）を判定するように構成され得る。しかしながら、場合によっては、ビデオ又は画像データは、決定的でない可能性がある。したがって、一例示では、外科用ハブ５１０４は、生理学的測定（例えば、外科用ハブ５１０４に通信可能に接続されたＢＰモニタによって感知された血圧）を、（例えば、外科用ハブ５１０４に通信可能に連結された医療用撮像装置１２４（図２）からの）止血の視覚データ又は画像データと比較して、ステープルライン又は組織溶接の完全性についての判定を行うように更に構成され得る。換言すれば、外科用ハブ５１０４の状況認識システムは、生理学的測定データを考慮して、可視化データを分析する際に追加のコンテキストを提供することができる。追加のコンテキストは、可視化データがそれ自体では決定的ではないか、又は不完全であり得る場合に有用であり得る。
別の利益としては、外科処置の過程中に医療従事者が外科システム５１００と相互作用するか又はこれを制御するために必要とされる回数を低減するために、実施されている外科処置の特定の工程に従って、ペアリングされるモジュール式装置５１０２を積極的かつ自動的に制御することを含む。例えば、状況認識外科用ハブ５１０４は、処置の後続の工程が器具の使用を必要とすると判定した場合に、ＲＦ電気外科用器具が接続されている発生器を積極的に起動させることができる。エネルギー源を積極的に起動することにより、処置の先行する工程が完了するとすぐに器具を使用準備完了にすることができる。
別の実施例として、状況認識外科用ハブ５１０４は、外科処置の現在又は後続の工程が、ディスプレイ上の異なる視界又は拡大の度合いを必要とするかどうかを、外科医が見る必要があると予想される手術部位における特徴（複数可）に従って判定することができる。次いで、外科用ハブ５１０４は、（例えば、可視化システム１０８のために医療用撮像装置によって供給される）表示された視界を、それに応じて積極的に変化させることができ、ディスプレイが外科処置にわたって自動的に調整するようにする。
更に別の実施例として、状況認識手術ハブ５１０４は、外科処置のどの工程が実施されているか、又はその後に実施されるか、及び特定のデータ又はデータ間の比較が外科処置のその工程に必要とされるかどうかを判定することができる。外科用ハブ５１０４は、外科医が特定の情報を尋ねるのを待つことなく、実施されている外科処置の工程に基づいて、自動的にデータスクリーンを呼び出すように構成され得る。
別の利益は、外科処置のセットアップ中又は外科処置の過程中にエラーをチェックすることを含む。例えば、状況認識外科用ハブ５１０４は、手術室が、実施される外科処置のために適切に又は最適にセットアップされているかどうかを判定することができる。外科用ハブ５１０４は、実施されている外科処置の種類を判定し、（例えば、メモリから）対応するチェックリスト、製品位置、又はセットアップニーズを読み出し、次いで、現在の手術室のレイアウトを、外科用ハブ５１０４が実施されていると判定した外科処置の種類の標準レイアウトと比較するように構成され得る。一例示では、外科用ハブ５１０４は、例えば、好適なスキャナによってスキャンされる処置のためのアイテムのリスト、及び／又は外科用ハブ５１０４とペアリングされる装置のリストを、所与の外科処置のためのアイテム及び／又は装置の提案若しくは予想されるマニフェストと比較するように構成され得る。リスト間に任意の不連続性が存在する場合、外科用ハブ５１０４は、特定のモジュール式装置５１０２、患者監視装置５１２４、及び／又は他の外科用アイテムが欠落していることを示す警告を提供するように構成され得る。一例示では、外科用ハブ５１０４は、例えば、近接センサによってモジュール式装置５１０２及び患者監視装置５１２４の相対距離又は位置を判定するように構成され得る。外科用ハブ５１０４は、装置の相対位置を、特定の外科処置のための提案又は予想されるレイアウトと比較することができる。レイアウト間に不連続性が存在する場合、外科用ハブ５１０４は、外科処置の現在のレイアウトが提案されるレイアウトから逸脱していることを示す警告を提供するように構成され得る。
別の例として、状況認識外科用ハブ５１０４は、外科医（又は他の医療従事者）が誤りを犯しているか、又は別の方法で外科処置の過程中に期待される一連の行動から逸脱しているかどうかを判定することができる。例えば、外科用ハブ５１０４は、実施されている外科処置の種類を判定し、（例えば、メモリから）機器使用の工程又は順序の対応するリストを読み出し、次いで、外科処置の過程中に実施されている工程、又は使用されている機器を、外科用ハブ５１０４が実施されていると判定した外科処置のタイプの予想された工程又は機器と比較するように構成され得る。一例示では、外科用ハブ５１０４は、外科処理における特定の工程で、予期せぬ動作が実施されているか、又は予期せぬ装置が利用されていることを示す警告を提供するように構成され得る。
全体的に、外科用ハブ５１０４のための状況認識システムは、各外科処置の特定のコンテキストのために外科用器具（及び他のモジュール式装置５１０２）を調整し（例えば異なる組織タイプに適応させるなど）、手術処置中のアクションを検証することによって、外科処置の結果を改善する。状況認識システムはまた、処置の特定のコンテキストに従って、次の工程を自動的に提案すること、データを提供すること、及び手術現場内のディスプレイ及び他のモジュール式装置５１０２を調整することによって、外科処置を実施する際の外科医の効率を改善する。
ここで図１５を参照すると、例えば、外科用ハブ１０６又は２０６（図１～図１１）などのハブの状況認識を示す時間線５２００が示されている。時間線５２００は例示的な外科処置、及び外科用ハブ１０６、２０６が、外科処置の各工程でデータソースから受信したデータから導出することができるコンテキスト情報である。時間線５２００は、手術室を設置することから開始し、患者を術後回復室に移送することで終了する肺区域切除手術の過程で、看護師、外科医、及び他の医療関係者によってとられるであろう典型的な工程を示す。
状況認識外科用ハブ１０６、２０６は、外科処置の過程全体にわたって、医療関係者が外科用ハブ１０６、２０６とペアリングされたモジュール式装置を利用する度に生成されるデータを含むデータをデータソースから受信する。外科用ハブ１０６、２０６は、ペアリングされたモジュール式装置及び他のデータソースからこのデータを受信して、任意の所与の時間に処置のどの工程が実施されているかなどの新しいデータが受信されると、進行中の処置に関する推定（すなわち、コンテキスト情報）を継続的に導出することができる。外科用ハブ１０６、２０６の状況認識システムは、例えば、レポートを生成するために処置に関するデータを記録する、医療関係者によってとられている工程を検証する、特定の処置工程に関連し得るデータ又はプロンプトを（例えば、ディスプレイスクリーンを介して）提供する、コンテキストに基づいてモジュール式装置を調節する（例えば、モニタを起動する、医療用撮像装置の視界（ＦＯＶ）を調節する、又は超音波外科用器具若しくはＲＦ電気外科用器具のエネルギーレベルを変更するなど）、及び上記の任意の他のこうした動作を行うことが可能である。
この例示的な処置における第１の工程５２０２として、病院職員は、病院のＥＭＲデータベースから患者のＥＭＲを読み出す。ＥＭＲにおける選択された患者データに基づいて、外科用ハブ１０６、２０６は、実行される処置が胸部処置であることを判定する。
第２の工程５２０４では、職員は、処置のために入来する医療用品をスキャンする。外科用ハブ１０６、２０６は、スキャンされた用品を様々な種類の処置で利用される用品のリストと相互参照し、用品の組み合わせ（mix of supplies）が胸部処置に対応することを確認する。更に、外科用ハブ１０６、２０６はまた、処置が楔形処置ではないと判定することができる（入来する用品が、胸郭楔形処置に必要な特定の用品を含まないか、又は別の点で胸郭楔形処置に対応していないかのいずれかであるため）。
第３の工程５２０６では、医療関係者は、外科用ハブ１０６、２０６に通信可能に接続されたスキャナを介して患者のバンドをスキャンする。続いて、外科用ハブ１０６、２０６は、スキャンされたデータに基づいて患者の識別情報を確認することができる。
第４の工程５２０８では、医療スタッフが補助装置をオンにする。利用される補助装置は、外科処置の種類及び外科医によって使用される技術に従って変わり得るが、この例示的な場合では、これらとしては、排煙器、吸入器、及び医療用撮像装置が挙げられる。起動されると、モジュール式装置である補助機器は、その初期化プロセスの一部として、モジュール式装置の特定の近傍内に配置される外科用ハブ１０６、２０６と自動的にペアリングすることができる。次いで、外科用ハブ１０６、２０６は、この術前又は初期化段階中にそれとペアリングされるモジュール式装置の種類を検出することによって、外科処置に関するコンテキスト情報を導出することができる。この特定の実施例では、外科用ハブ１０６、２０６は、ペアリングされたモジュール式装置のこの特定の組み合わせに基づいて、外科処置がＶＡＴＳ手術であると判定する。患者のＥＭＲからのデータの組み合わせ、手術に使用される医療用品のリスト、及びハブに接続するモジュール式装置の種類に基づいて、外科用ハブ１０６、２０６は、外科チームが実施する特定の処置を概ね推定することができる。外科用ハブ１０６、２０６が、何の特定の処置が実施されているかを知ると、続いて外科用ハブ１０６、２０６は、メモリから、又はクラウドからその処置の工程を読み出して、次に接続されたデータソース（例えば、モジュール式装置及び患者監視装置）からその後受信したデータを相互参照して、外科処置のどの工程を外科チームが実行しているかを推定することができる。
第５の工程５２１０では、職員は、ＥＫＧ電極及び他の患者監視装置を患者に取り付ける。ＥＫＧ電極及び他の患者監視装置は、外科用ハブ１０６、２０６とペアリングすることができる。外科用ハブ１０６、２０６が患者監視装置からデータの受信を開始すると、外科用ハブ１０６、２０６は患者が手術室にいることを確認する。
第６の工程５２１２では、医療関係者は患者に麻酔を誘発する。外科用ハブ１０６、２０６は、例えば、ＥＫＧデータ、血圧データ、ベンチレータデータ、又はこれらの組み合わせを含む、モジュール式装置及び／又は患者監視装置からのデータに基づいて、患者が麻酔下にあることを推定することができる。第６の工程５２１２が完了すると、肺区域切除手術の術前部分が完了し、手術部分が開始する。
第７の工程５２１４では、操作されている患者の肺が虚脱される（換気が対側肺に切り替えられる間に）。外科用ハブ１０６、２０６は、例えば、患者の肺が虚脱されたことをベンチレータデータから推定することができる。外科用ハブ１０６、２０６は、患者の肺が虚脱したのを検出したことを、処置の予期される工程（事前にアクセス又は読み出すことができる）と比較することができるため、処置の手術部分が開始したことを推定して、それによって肺を虚脱させることがこの特定の処置における第１の手術工程であると判定することができる。
第８の工程５２１６では、医療用撮像装置（例えば、スコープ）が挿入され、医療用撮像装置からのビデオ映像が開始される。外科用ハブ１０６、２０６は、医療用撮像装置への接続を通じて医療用撮像装置データ（すなわち、ビデオ又は画像データ）を受信する。医療用撮像装置データを受信すると、外科用ハブ１０６、２０６は、外科処置の腹腔鏡部分が開始したことを判定することができる。更に、外科用ハブ１０６、２０６は、実施されている特定の処置が、肺葉切除とは対照的に区域切除術であると判定することができる（処置の第２の工程５２０４で受信したデータに基づいて、楔形処置は外科用ハブ１０６、２０６によって既に割り引かれていることに留意されたい）。医療用撮像装置１２４（図２）からのデータは、患者の解剖学的構造の可視化に関して配向されている医療用撮像装置の角度を判定することによる、利用されている（すなわち、起動されており、外科用ハブ１０６、２０６とペアリングされている）数又は医療用撮像装置を監視することによる、及び利用されている可視化装置の種類を監視することによる、ことを含む多くの異なる方法の中から実施されている処置の種類に関するコンテキスト情報を判定するために利用され得る。例えば、ＶＡＴＳ肺葉切除術を実施するための１つの技術は、カメラを患者の胸腔の前下方角部の横隔膜上方に位置決めし、一方、ＶＡＴＳ区域切除術を実施するための１つの技術は、カメラを、区域裂に対して前肋間位置に位置決めする。例えば、パターン認識又は機械学習技術を使用して、状況認識システムは、患者の解剖学的構造の可視化に基づいて、医療用撮像装置の位置を認識するように訓練され得る。別の例として、ＶＡＴＳ肺葉切除術を実施するための１つの技術は単一の医療用撮像装置を利用するが、ＶＡＴＳ区域切除術を実施するための別の技術は複数のカメラを利用する。更に別の例として、ＶＡＴＳ区域切除術を実施するための１つの技術は、区域裂を可視化するために赤外線光源（可視化システムの一部として外科用ハブに通信可能に連結され得る）を利用し、これはＶＡＴＳ肺葉切除術では利用されない。医療用撮像装置からのこのデータのいずれか又は全てを追跡することによって、外科用ハブ１０６、２０６は、実施されている特定の種類の外科処置、及び／又は特定の種類の外科処置に使用されている技術を判定することができる。
第９の工程５２１８で、外科チームは、処置の切開工程を開始する。外科用ハブ１０６、２０６は、エネルギー器具が発射されていることを示すＲＦ又は超音波発生器からのデータを受信するため、外科医が患者の肺を切開して分離するプロセスにあると推定することができる。外科用ハブ１０６、２０６は、受信されたデータを外科処置の読み出しされた工程と相互参照して、プロセスのこの時点（すなわち、前に考察された処置の工程が完了した後）で発射されているエネルギー器具が切開工程に対応していると判定することができる。特定の例では、エネルギー器具は、ロボット外科システムのロボットアームに取り付けられたエネルギーツールであり得る。
第１０の工程５２２０で、外科チームは、処置の結紮工程に進む。外科用ハブ１０６、２０６は、器具が発射されていることを示す外科用ステープル留め及び切断器具からのデータを受信するため、外科医が動脈及び静脈を結紮していると推定することができる。前工程と同様に、外科用ハブ１０６、２０６は、外科用ステープル留め及び切断器具からのデータの受信を、読み出しされたプロセス内の工程と相互参照することによって、この推定を導出することができる。特定の例では、外科用器具は、ロボット外科システムのロボットアームに取り付けられた外科用ツールであり得る。
第１１の工程５２２２では、処置の区域切除部分が実施される。外科用ハブ１０６、２０６は、そのカートリッジからのデータを含む外科用ステープル留め及び切断器具からのデータに基づいて、外科医が実質組織を横切開していると推定することができる。カートリッジのデータは、例えば、器具によって発射されるステープルのサイズ又は種類に対応することができる。異なる種類のステープルが異なる種類の組織に利用されているため、カートリッジのデータは、ステープル留め及び／又は横切開されている組織の種類を示すことができる。この場合、発射されるステープルの種類は実質組織（又は他の同様の組織種）に利用され、これにより、外科用ハブ１０６、２０６は、処置の区域切除部分が実施されていると推定することができる。
続いて第１２の工程５２２４で、結節切開工程が実施される。外科用ハブ１０６、２０６は、ＲＦ又は超音波器具が発射されていることを示す発生器から受信したデータに基づいて、外科チームが結節を切開し、漏れ試験を実施していると推定することができる。この特定の処置の場合、実質組織が横切開された後に利用されるＲＦ又は超音波器具は結節切開工程に対応しており、この結節切開工程により外科用ハブ１０６、２０６がこの推定を行うことが可能となる。異なる器具が特定の作業に対してより良好に適合するため、外科医は、処置中の特定の工程に応じて、定期的に外科用ステープル留め／切断器具と外科用エネルギー（すなわち、ＲＦ又は超音波）器具との間で交互に切り替えることに留意されたい。したがって、ステープル留め／切断器具及び外科用エネルギー器具が使用される特定のシーケンスは、外科医が処置のどの工程を実施中であるかを示すことができる。更に、特定の例では、外科処置中の１つ又は２つ以上の工程にロボットツールを使用することができ、かつ／又は外科処置中の１つ又は２つ以上の工程にハンドヘルド外科用器具を使用することができる。外科医（複数可）は、例えば、ロボットツールとハンドヘルド外科用器具とを順に交代させることができ、かつ／又は、例えば、装置を同時に使用することができる。第１２の工程５２２４が完了すると、切開部が閉鎖され、処置の術後部分が開始する。
第１３の工程５２２６では、患者の麻酔が逆転される。外科用ハブ１０６、２０６は、例えば、ベンチレータデータに基づいて（すなわち、患者の呼吸速度が増加し始める）、患者が麻酔から覚醒しつつあると推定することができる。
最後に、第１４の工程５２２８は、医療関係者が患者から様々な患者監視装置を除去することである。したがって、外科用ハブ１０６、２０６は、ハブがＥＫＧ、ＢＰ、及び患者監視装置からの他のデータを喪失したとき、患者が回復室に移送されていると推定することができる。この例示的な処置の説明から分かるように、外科用ハブ１０６、２０６と通信可能に連結された各種データソースから受信されたデータに基づいて、外科用ハブ１０６、２０６は、所与の外科処置の各工程が発生しているときを判定又は推定することができる。
状況認識については、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、「ＭＥＴＨＯＤ ＯＦ ＨＵＢ ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ」と題する２０１８年４月１９日出願の米国特許仮出願第６２／６５９，９００号で更に説明されている。特定の例では、例えば本明細書で開示される様々なロボット外科システムを含むロボット外科システムの動作は、その状況認識、及び／若しくはその構成要素からのフィードバックに基づいて、並びに／又はクラウド１０４からの情報に基づいて、ハブ１０６、２０６によって制御され得る。
データウェアハウスから情報を抽出するための機械学習
様々な態様では、ＯＲシステムの制御プログラムは、相関の検索における異なる変数の組み合わせの反復多変量分析、及び元の分析に使用されないデータの別個のグループに対する分析の結果の予測能力の評価を含む、教師あり及び／又は教師なし学習技術を伴う遠隔分析に基づいて調節され得る。
一態様では、外科用ハブ（例えば、１０２、２０２）及び／又はモジュール装置（例えば、１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍ）は、１つ以上の処置にわたって記録された性能及び結果の機械学習分析に基づいて変更され得る。一態様では、外科用ハブ（例えば、１０２、２０２）及び／又はモジュール装置（例えば、１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍ）のプログラム応答変化は、装置相互関連の影響の識別に基づき得る。一例では、影響は、患者固有の原因である。別の例では、影響は、使用されるモジュール式装置（例えば、１ａ～１ｎ／２ａ～２ｍ）の相互作用由来である。
一態様では、外科用ハブのプログラム応答変化は、装置の制御プログラムを更新するか、又はその動作パラメータを調節することができる。一態様では、外科用ハブのプログラム応答変化は、外科医に示される提案又は他の処置変更であり得る。一態様では、モジュール式装置のプログラム応答変化は、モジュール式装置の作動速度、待機時間、又は別の動作パラメータの適合であり得る。
一態様では、機械学習分析は、教師あり又は教師なし学習に基づき得る。一態様では、分析は、施設にリンクされた装置のローカルネットワーク内で行われてもよく、又は編集のために遠隔地にエクスポートされてネットワークに戻されてもよい。
様々な態様では、機械学習システムは、コンピュータ言語、自然言語処理、及び／又は民族分析を実施するようにプログラムされ得る。
教師あり学習
様々な態様では、本開示の機械学習システムは、教師あり学習方法を利用して、結果のみならず、メタデータコンテキストにも基づいて、データペアを未定義のカテゴリにクラスタ化する。一態様では、教師あり機械学習は、識別されていないデータグループを見つけるために、外科用ハブ（例えば、１０２、２０２）からのクラウドデータに対して実施され得る。機械学習クラウドデータ分析は、例えば、手術及び患者の結果の領域差を識別し得る。
教師あり学習の方法は、例えば、パラメトリック学習方法又はノンパラメトリック学習方法を含み得る。パラメトリック学習方法は、例えば、回帰（例えば、モデルの最小値を決定するために使用される連続プロセスである、連続データ、離散データ、又は勾配降下を予測すること）、分類、及びベクトルクラスタリングを含み得る。ベクトルクラスタリングは、訓練セット例を考慮して、新しい例を取得し、それらを訓練例によって定義されたグルーピング内に配置するように、システムの機能を作成するプロセスである。ベクトルクラスタリングはまた、マージンデータ点の誤グルーピングを最小化するために、グループ間のマージンを最大化するマージン定義を含み得る。非パラメトリック学習方法は、例えば、決定木及びｋ－ＮＮアルゴリズムを含み得る。
データ編集方法は、例えば、特異値分解、正規化、及び次元削減を含み得る。
図１６は、本開示の少なくとも１つの態様による、計算された閾値によるモジュール式装置（例えば、１ａ～１ｎ、２ａ～２ｍ）の例示的な使用のための正及び負の結果を図示するグラフである。図１７は、本開示の少なくとも１つの態様による、結果に従ってグループ化された様々な特性を有する外科処置を図示するブロック図である。機械学習は、データ内の相互関連の原因及び効果を識別するために利用され得、次いで、外科用器具、外科用ハブ、及び／又は他のモジュール式装置の制御プログラム更新を自律的に展開するために利用され得る。
メタデータコンテキスト
様々な態様では、データのメタデータコンテキストが、少なくとも２つのグループ間のゾーンを広げて、したがって、結果及びそれらの寄与因子に基づいて、データをそれらのグループに適合させるために利用され得る。教師あり機械学習技術は、データグループを、それらの結果及び寄与因子によって定義するために利用され得る。
この監視方法論は、グループ化及び感度の検証に従って調節され得る。
図１８は、本開示の少なくとも１つの態様による、検証解析を図示する図である。図１９は、本開示の少なくとも１つの態様による、検証解析を図示するブロック図である。様々な態様では、分析システムは、検証試験を実施するための調節可能な検証セットを利用し得る。学習アルゴリズムは、訓練セット例が提供されることによって訓練され、学習アルゴリズムは、次いで、新しいデータに学習されたグループ化を適用するために使用する。検証データセットは、アルゴリズムが、次いで、作成されたデータセットが予想されたデータを含有するかどうかをチェックし、次いで、任意の予想されないデータを除去することを可能にする。図１８及び図１９に示されるように、この検証セットを調節することができることは、グループ化プロセスの微調整を可能にすることになる。
監視方法論の感度は、機械学習モデルの過学習及び閾値／確率カットオフを制御するように調節され得る。過学習は、調節可能性、又は偏向に対するアルゴリズム柔軟性の比率である。高度に柔軟なアルゴリズムは、全ての変数データをデータセットに適合させることになるが、高度に偏向されたアルゴリズムは、非常に限定されたデータポイントセットをデータセットに適合させることになる。閾値及び確率カットオフは、偽陽性対偽陰性の機械学習モデルの許容差である。
教師なし学習
様々な態様では、教師なし（又は「訓練されていない」）学習技術は、直接的に治療工程ではなく、合併症又は罹患率からのつながり又は結果を含有する外科用ハブからのデータペアの関係を決定するために使用され得る。換言すれば、機械学習は、非装置原因を識別し、それに応じて外科用ハブ応答を適合させるために利用され得る。
教師なし学習は、非標識化データに機械学習モデルを訓練するプロセスである。時間ベース又は連続的順序ベースの学習結果によると、プログラムは、事前定義された数の初期応答に基づいて次の工程に成功する可能性が最も高いことを判定し得る。これらの応答は、遭遇した問題、患者の術前条件、又は外科処置で遭遇した問題であり得る。クラスタリング（例えば、階層的クラスタリング及びｋ平均クラスタリング）を含む、いくつかの教師なし学習技術が使用され得、これは、「正常」学習行動外である潜在的脅威に対する保護、及びプログラムの別のインスタンスを打ち負かそうとするプログラムの１つのインスタンスの教師なしシミュレーションを提供する。教師なし学習技術はまた、データの意味を考慮せずに傾向及び接続を分析する分析技術である、深層学習及びニューラルネットワークも含み得る。人工ニューラルネットワークは、例えば、画像処理に利用されて、構造自体のパラメータの情報なしで、画像上で以前に呼び出された領域を有する画像を識別することによって、基礎となる重要な構造を識別する能力を改善し得る。
これらのデータポイントは、将来の評価のための基礎となる原因が存在すること、又は装置が予測方式で確認することができないが、組織又は患者が特別なケアを必要とするため、追加の治療強化の必要性が存在することをユーザに識別させるために使用され得る。
結果は、追加の処置工程が正当化されること、及び考慮される補助的な治療、又は代替的なより堅牢な製品が必要とされることの外科医に対する識別であり得る。例えば、結腸直腸下前方切除処置中、撮像システムは、処置から生成されたメタデータの一部分として動員後の領域への血液供給の限界超過を検出し得る。したがって、血管再生製品又は薬物は、横切開された組織に適切な血液供給を維持することができない影響に起因して、正当化され得る。
別の例として、結腸直腸下前方切除処置中、併存症又は化学療法治療は、組織が脆弱過ぎる処置から生成されたメタデータ内で示し得る。したがって、吻合部の応力を軽減するために、圧力分散吸収性補助的ステープル留め製品が正当化され得る、腸内容物が新しい吻合部に元に戻す応力を与えることを防止するために迂回路が作成される必要があり得る、及び／又は治癒の初日に元に戻す漏れが発生しないことを確保するために、重ね縫い若しくはフィブリン／トロンビンシーラントが適用されることを必要とし得る。外科システム２００は、処置の完了後に医師に適切な製品、薬物、又は治療を提案するようにプログラムされ得る。
したがって、器具、装置、又は機械設定は、より良好な結果を提供するために教師なし学習技術を介して決定された関係に従って設定され得る。少なくとも一例では、外科用ステープル留め器具は、組織の種類、ナイフを押す抵抗などに依存して、より遅く又はより速く動くように更新される。別の例では、エネルギー装置（例えば、超音波外科用器具及び電気外科用器具）は、印加された電流を横切開にわたって変化させる（すなわち、ゆっくりと上昇若しくは下降させるか、又は他のそのような措置を講じる）ように更新される。更に、様々な例では、本開示のモジュール装置（例えば、１ａ～１ｎ、２ａ～２ｍ）のうちの１つ又は２つ以上は、クラウドベースのシステム（例えば、１０４、２０４）によって実施された機械学習によって学習された相関に基づいて、それらの設定を自動的に更新するようにプログラムされる。
いくつかの態様では、外科医は、学習された設定をオーバーライドする能力を有し得る。一態様では、学習された設定は、デフォルト設定とすることができる。一態様では、モジュール式装置（例えば、１ａ～１ｎ、２ａ～２ｍ）は、新しい設定を提案し、外科医が新しい設定を受理することと、以前のデフォルトを維持することとの間で選択することを可能にし得る。
機械学習を通して外科処置の結果を最適化するように構成される、外科システム（例えば、１００、２００）が本明細書に説明される。治療のパターンは、実装されると、特定の患者の成功した及び／又は安全な結果をもたらす多数の処置の過程にわたって認識され得る。そのような治療のパターンとしては、例えば、処置中に私用する外科用器具の種類、実施されるべき追加の処置、及び／又は更なる監視を必要とする任意の懸念が挙げられ得る。各特定の処置中に収集されたデータ、実施される処置、及び／又は特定の処置の結果は、将来の分析のためにデータバンク（例えば、リモートサーバ１１３）内に記憶され得る。収集されたデータは、既存の治療提案を支持及び／又は更新するために使用され得る。例えば、患者の医療記録及び／又は現在の生命兆候統計などの患者の様々な健康統計を分析することは、認識されたパターンを考慮して、特定の処置の成功の可能性を更に最適化し得る。
より詳細に上記に説明されたように、外科システム（例えば、１００、２００）は、情報ハブ、又は外科用ハブ（例えば、１０６、２０６）を備える。外科用ハブは、外科処置で使用される任意の外科用器具、データソース、及び／又は臨床医の間の通信を容易にするように構成される。例えば、本明細書に説明される外科用ハブなどの情報ハブは、各特定の処置中に収集されたデータを記憶し得る。様々な例では、外科用ハブは、特定の処置及び／又は特定の患者に固有のデータをローカルに記憶し得る。外科用ハブは、外部サーバ（例えば、リモートサーバ１１３）内の異なる処置に関連する追加データを記憶し得る。
様々な例では、図１０を参照すると、外科用ハブ２０６は、データソースから入力を受信するように構成されたプロセッサ２４４を含む制御回路を備える。データソースは、特定の外科処置及び／又は特定の患者に関連するデータを外科用ハブ２０６に供給するように構成される。例えば、データソースは、例えば、血圧などの患者の医療履歴及び／又は現在の生命兆候統計を外科用ハブ２０６に提供し得る。データソースはまた、外科用器具及び／又は外科用可視化システムによって手術部位から収集されたデータを外科用ハブ２０６に提供し得る。
外科用ハブ２０６と共に使用するのに好適である例示的な外科用器具の例は、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、「ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭ」と題する２０１７年１２月２８日出願の米国特許仮出願第６２／６１１，３４１号の「Ｓｕｒｇｉｃａｌ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔ Ｈａｒｄｗａｒｅ」の項で説明されている。可視化システム１０８などの外科用可視化システムの様々な構成要素は、その開示全体が参照により本明細書に組み込まれる、「ＩＮＴＥＲＡＣＴＩＶＥ ＳＵＲＧＩＣＡＬ ＰＬＡＴＦＯＲＭ」と題する２０１７年１２月２８日出願の米国特許仮出願第６２／６１１，３４１号の「Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｉｍａｇｉｎｇ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｍｏｄｕｌｅ」の項で説明されている。
データソースから入力又はデータを受信すると、外科用ハブ２０６は、記憶されたデータセットに対して受信されたデータを分析する。様々な例では、記憶されたデータセットは、メモリ２４９に記憶される。そのような分析は、外科処置の結果を最適化することを目的として実施される。様々な例では、データ記憶及び／又は機械学習分析は、外科用ハブレベルでローカルに実施され得る。追加的又は代替的に、データ記憶及び／又は機械学習分析は、例えば、クラウド２０４で実施され得る。
様々な例では、外科用ハブ２０６は、１つ又は２つ以上の訓練されていない機械学習技術を使用して、記憶されたデータセットに対して受信されたデータを分析する。訓練されていない、又は教師なし機械学習技術を使用することは、データペア間の関係の決定及び／又は実施された外科処置から結果的に生じる合併症の識別を可能にし得る。
外科用ハブ２０６は、受信されたデータ及び記憶されたデータ内の共通性を識別し、各分析されたデータ片内のそのような共通性の有無に基づいて反応する。訓練されていない機械学習の主要な技術としては、例えば、クラスタリングが挙げられる。クラスタリングの目標は、異なるクラスタ内の点が非類似であるが、クラスタ内の点が類似するように、データポイントのグループを作成することである。換言すれば、クラスタリングは、「正常」学習行動外である潜在的脅威に対する保護を提案する。様々な例では、制御回路は、記憶されたデータに対して受信されたデータを分析する際にクラスタリングを利用するように構成される。クラスタリング技術としては、例えば、ｋ平均クラスタリング及び階層的クラスタリングが挙げられる。ｋ平均クラスタリングでは、データポイントは、ｋ個のグループにクラスタ化される。より大きいｋは、より高い粒度を伴うより小さいグループを作成するが、より小さいｋは、より大きいグループかつより高い粒度を意味する。各グループは、各グループの重心を作成することによって画定され、クラスタは、クラスタに最も近いポイントを取り込み、それらをクラスタに追加する。階層的クラスタリングでは、類似のデータポイントがクラスタにグループ化される。どのクラスタが組み合わされるべきか、又はクラスタがどこで分割されるべきであるかを決定するために、データセット間の非類似性の尺度が必要とされる。これは、適切なメトリック、又はデータペア間の距離の尺度、及びデータペア間の非類似性のレベルを指定する連結基準の使用によって達成される。
訓練されていない機械学習技術は、人工ニューラルネットワークの作成に基づいて提案を展開し得る。例えば、外科用可視化システム１０８などの外科用撮像システムは、手術部位内の構造を表すデータを収集し得る。収集された構造データを受信した後、外科用ハブ２０６は、記憶された構造データセットに対して収集されたデータを分析する。訓練されていない機械学習の技術は、データの意味を考慮せずに傾向及び接続を分析する。そのような分析は、プロセッサ２４４が、重要な構造自体のパラメータの情報を有していない状態で、以前に識別された領域を有する画像を利用することによって手術部位内の基礎となる重要な構造の識別情報を提案することを可能にする。
訓練されていない機械学習分析に基づいて、外科用ハブ２０６は、措置を提案するように構成される。提案される措置は、プロンプトの形態で臨床医に向けられ得る。分析されたデータは、追加の処置工程が正当化されること、補助的な治療が考慮されるべきであること、及び／又は代替的な治療が必要であることを臨床医に識別させるために使用され得る。代替的な治療は、異なる外科用器具を使用すること、及び／又は外科用器具上でより堅牢な動作プログラムを実装することを含み得る。
例えば、臨床医は、患者に対して結腸直腸下前方切除処置を実施している場合がある。外科処置中、外科用可視化システム１０８などの外科用可視化システムは、動員後の領域への血液供給の限界超過を検出し得る。外科用撮像システム又は代替的なデータソースが、検出された血液供給の限界超過を外科用ハブ２０６に通信すると、プロセッサ２４４は、血液供給の検出された限界超過を、以前に収集されたデータに対して分析する。訓練されていない機械学習技術を使用して、プロセッサ２４４は、血液供給の検出された限界超過と、以前に収集されたデータとの間の共通性を評価する。評価された共通性に基づいて、プロセッサ２４４は、外科処置の結果を最適化するための提案を展開するように構成される。可能な提案は、例えば、横切開された組織に適切な血液供給を維持することができない影響に起因して、血管再生製品及び／又は薬物を使用するものであり得る。
別の例では、臨床医は、上記のように、同じ結腸直腸下前方切除処置を実施している場合がある。処置前及び／又は処置中、患者の医療記録は、患者が共存症、又は別の慢性疾患若しくは条件の同時存在を有すること、及び／あるいは以前に化学療法を受けたことを示す情報を含み得る。データソースが患者の医療記録に含まれるデータを外科用ハブ２０６に通信すると、プロセッサ２４４は、以前に収集されたデータに対して現在の医療記録を分析する。
訓練されていない機械学習技術を使用して、プロセッサ２４４は、現在の患者の医療記録と、以前に収集されたデータとの間の共通性を評価する。評価された共通性に基づいて、プロセッサ２４４は、外科処置の結果を最適化するための提案を展開する。可能な提案としては、例えば、（１）吻合部の応力を低下させるために、圧力分散吸収性補助的ステープル留め製品を使用すること、（２）腸内容物が新しい吻合部に元に戻す応力を与えることを防止するために迂回路を作成すること、及び／又は（３）治癒の初日中に漏れが発生することを防止するために、重ね縫い又はフィブリン／トロンビンシーラントを適用すること、が挙げられ得る。
訓練されていない、又は教師なし機械学習技術を使用することは、データペア間の関係の決定及び／又は実施された外科処置から結果的に生じる合併症の識別を可能にし得る。プロセッサ２４４は、受信されたデータ及び記憶されたデータ内の共通性を識別し、各分析されたデータ片内のそのような共通性の有無に基づいて反応する。この分析に基づいて、プロセッサ２４４は、措置を提案する。提案される措置は、動作プログラム及び／又はパラメータの形態で外科用器具に向けられ得る。換言すれば、提案される措置は、改善された結果を提供するために、変更された機械及び／又は装置（例えば、モジュール式装置１ａ～１ｎ、２ａ～２ｍ）設定の形態であり得る。例えば、様々な外科用器具は、器具の動作プログラムに対する以下の変更及び／又は更新を受信し得、変更及び／又は更新は、（１）外科用外科用ステープラが、組織の種類、ナイフによって感じられる抵抗などの因子に依存して、より遅く又はより速く動き得ること、及び（２）外科用エネルギー装置が、ゆっくりと上昇又は下降させることなどによって横切開にわたって流れる電流を変化させ得ることである。様々な例では、外科用ハブ２０６は、教師なし機械学習分析に基づいて外科用器具の設定を自動的に更新するように構成される。
外科用器具の動作プログラムは、外科用ハブ２０６の提案を用いて自動的に更新及び／又は変更され得るが、臨床医もまた、実装された提案をオーバーライドする能力を有し得る。様々な例では、外科用ハブ２０６は、臨床医に、外科用器具の動作プログラムに対する提案された変更を促し得る。臨床医は、次いで、提案された変更を受理するか、又は以前の動作パラメータを維持することができる。他の例では、提案された変更は、自動的に有効化され得、臨床医が望む場合、臨床医は、以前の動作パラメータに戻すように切り替えることができる。
上記のように、データソースから入力又はデータを受信すると、外科用ハブ２０６のプロセッサ２４４は、記憶されたデータセットに対して受信されたデータを分析する。そのような分析は、外科処置の結果を最適化することを目的として実施される。様々な例では、プロセッサ２４４は、１つ又は２つ以上の訓練された機械学習技術を使用して、記憶されたデータセットに対して受信されたデータを分析する。教師あり学習では、プロセッサ２４４は、入力及び出力が未知である新しい例が与えられたときに、可能な限り正確にパラメータを予測する。
訓練された機械学習の主要な技術としては、例えば、パラメトリック学習及びノンパラメトリック学習が挙げられる。回帰、分類、及びベクトルクラスタリングは、パラメトリック学習に関与する２つのタスクである。回帰は、連続標的変数を予測し、それによって、プロセッサ２４４が、受信された入力データに基づいて値を推定することを可能にする。例えば、患者の伸長、体重、気腫の漏気速度などの連続変数は、予測されたパラメータが有し得る値に不連続性がないことを意味する。一方、離散変数、例えば、エンドエフェクタ内のステープルカートリッジの色は、有限数の値のみをとり得る。
例えば、臨床医は、患者内に存在する気腫のステージ、外科用ステープラの発射速度、エンドエフェクタの顎部を閉じるために必要な力、エンドエフェクタ内のステープルカートリッジの種類及び／又は色などの因子に基づいて気腫の漏気速度を予測することを望み得る。外科用ステープラは、気腫患者内の肺組織をステープル留めするために使用される。好適なステープルカートリッジは、患者の条件及び／又は外科用ステープラによってステープル留めされることになる肺組織の条件に基づいて選択される。ステープルカートリッジの色は、例えば、外科用ステープラのサイズを反映し得る。
様々な例では、外科用ハブ２０６は、上記の因子と、対応する気腫の漏気速度との間の関係ｆに近似するモデルを構築する。図１８に示されるように、教師あり学習では、プロセッサ２４４は、例えば、気腫の漏気速度と、学習アルゴリズムを介して標識化された訓練データ２５０８１０を実行することによって以前に識別された因子との間の関係を学習しようとする。学習された関数は、気腫の漏気速度が未知である患者の気腫の漏気速度を推定するために、プロセッサ２４４によって使用され得る。推定は、気腫のステージ、外科用ステープラの発射速度、エンドエフェクタの顎部を閉じるために必要な力、並びに／又はエンドエフェクタ内のステープルカートリッジの種類及び／若しくは色を含む様々な入力に基づく。
図１６は、以前の外科処置中に収集された例示的なデータを表す。図１６では、患者は、気腫の特定のステージと診断された。計算された閾値２５０７００は、外科処置の結果が許容可能である点を表す。正（＋）側は、外科処置の良好又は有益な結果を表し、一方、負（－）側は、外科手術の不良又は有害な結果を表す。放射線は、肺組織を硬直させ、気腫は、肺組織を軟化させることが観察されている。そのような観察は、外科用ステープラなどの外科用器具の動作プログラムに対する効果を有する。例えば、病変組織を通して発射部材を過度に高速前進させることは、外科処置の結果に有害な影響を及ぼし得る。
ステージ２の気腫を有する第１の患者は、線２５０７１０によって表され、ステージ２の気腫を有する第２の患者は、線２５０７１５によって表される。外科用ステープラの発射部材を、第１の患者２５０７１０の外科処置中に低速で前進させ、発射部材を、第２の患者２５０７１５の外科処置中に高速で前進させた。それぞれの破線２５０７１０、２５０７１５によって表されるように、発射部材の速度は、両方の患者が良好又は有益な結果を有するため、患者がステージ２の気腫を有するときには、無関係であるように見える。特に、高速の発射部材は、第２の患者２５０７１５を外科処置の許容可能な結果の閾値により近づけた。
ステージ３の気腫を有する第１の患者は、線２５０７２０によって表され、ステージ３の気腫を有する第２の患者は、線２５０７２５によって表される。外科用ステープラの発射部材を、第１の患者２５０７２０の外科処置中に低速で前進させ、発射部材を、第２の患者２５０７２５の外科処置中に高速で前進させた。点線２５０７２５によって表されるように、ステージ３の気腫を有する患者での発射部材の高速前進は、外科処置に許容不可能及び／又は有害な結果をもたらし、一方、点線２５０７２０は、ステージ３の気腫を有する患者での発射部材の低速前進が、同じ外科処置に許容可能及び／又は有益な結果をもたらすことを示している。ステージ４の気腫を有する第１の患者は、線２５０７３０によって表され、ステージ４の気腫を有する第２の患者は、線２５０７３５によって表される。外科用ステープラの発射部材を、第１の患者２５０７３０の外科処置中に低速で前進させ、発射部材を、第２の患者２５０７３５の外科処置中に高速で前進させた。それぞれの破線２５０７３０、２５０７３５によって表されるように、発射部材の速度は、両方の患者が不良又は有害な結果を有するため、患者がステージ４の気腫を有するときには、無関係であるように見える。
図１７に示されるように、図１６に収集されたデータと同様のデータが、例えば、（１）気腫のステージ２５０７５０、（２）患者が放射線を受容したかどうか２５０７５２、（３）外科用ステープラにその発射部材を前進させるために必要とされる力２５０７５４、（４）患者の血圧２５０７５６、（５）低速で発射部材を前進させること２５０７５８、及び／又は（６）高速で発射部材を前進させること２５０７５９を含む、多数のパラメータに関して収集される。閾値線２５０７００に沿った測定されたパラメータの位置によって表されるように、各パラメータは、外科処置の結果に対する正又は負の効果のいずれかを有する。破線２５０７５５によって表されるように、放射線を受けた患者２５０７５２、及び外科用ステープラにその発射部材を前進させるために必要な力２５０７５４は、両方とも、外科処置の結果に相互に関係した原因及び効果を有する。高血圧２５０７５６及び発射部材の低速前進２５０７５８は、外科手術の結果に対して正の効果を有し、一方で、発射部材の高速前進２５０７５９及び気腫のより進んだステージ２５０７５０は、外科処置の結果に負の効果を有する。破線２５０７５７は、学習されていないグループ化に基づく外科用器具制御プログラム変化を表す。
ボックス２５０７６０は、組み合わせが、不良又は有害な結果を外科処置にもたらした個々の患者から検出された、測定されたパラメータを表す。ボックス２５０７７０は、組み合わせが、良好又は有益な結果を外科処置にもたらした個々の患者から検出された、測定されたパラメータを表す。図１９に関連してより詳細に説明されるように、ボックス２５０７６５は、組み合わせが、他の患者を代表しない予想外の結果をもたらした、個々の患者から検出された、測定されたパラメータを表す。様々な例では、酌量すべき状況が、２５０７６５によって表される患者に対する外科処置の結果に影響を与えた。
以前に収集されたデータは、図１６に示されるように、訓練データセット２５０８１０及び試験データセット２５０８２０、２５０８３０に分割される。訓練データセット２５０８１０は、標識を有しているため、外科用ハブ２０６は、これらの標識化された例から学習し得る。そのような標識は、例えば、様々な決定された気腫の漏気速度及びそれらの対応する気腫のステージ、外科用ステープラの発射速度、エンドエフェクタの顎部を閉じるために必要な力、並びにエンドエフェクタ内のカートリッジの種類及び／又は色を含み得る。試験セット２５０８２０、２５０８３０は、標識を有していないデータを含み、すなわち、プロセッサ２４４は、それが予測しようとする値をまだ知らない。換言すれば、プロセッサ２４４は、試験データ２５０８２０、２５０８３０の最も正確な予測を提供し得るように、以前に遭遇していない状況に一般化する必要がある。
外科用ハブ２０６は、訓練データセット２５０８１０としてマークされた以前に収集されたデータに基づいて数学的モデル２５０８４０を作成することになる。訓練データセットは、関数を定義するために、大きいサンプルサイズ、すなわち、ｎ＝１０００から構成される。試験セット２５０８２０、２５０８３０、又は検証セットは、外科用ハブ２０６が、試験セット２５０８２０、２５０８３０が決定された数学的モデルに適合するかどうかをチェックすることを可能にする。試験セット２５０８２０、２５０８３０は、より小さいサンプルサイズ、すなわち、ｎ＝５０を含む。試験セット２５０８２０、２５０８３０の分析２５０８３５は、生成された数学的モデル２５０８４０と比較するための検証モデル２５０８５０を結果としてもたらす。様々な例では、これは、予想されたデータを維持し、予想されていないデータを除去する機会を外科用ハブ２０６に与える。数学的モデル２５０８４０を調節するための能力は、データ分析に使用するための最終的な数学的モデルを投入する（２５０８５５）ために、グループ化プロセスの微調整を可能にする。展開されたモデルは、収集されたデータの分析に適用されて、例えば、気腫の漏気速度を推定し得る。
上述のように、いくつかのデータポイントは、外れ値であり、数学的モデルを微調整するためにデータプールから除去されなければならない。図１９に示されるように、及び図１７に関して議論されたように、ボックス２５０７６０は、組み合わせが、不良又は有害な結果を外科処置にもたらした個々の患者から検出された、測定されたパラメータを表す。ボックス２５０７７０は、組み合わせが、良好又は有益な結果を外科処置にもたらした個々の患者から検出された、測定されたパラメータを表す。ボックス２５０７６５は、組み合わせが、他の患者を代表しない予想外の結果をもたらした、個々の患者から検出された、測定されたパラメータを表す。様々な例では、酌量すべき状況が、２５０７６５によって表される患者に対する外科処置の結果に影響を与えた。外れ値ボックス２５０７６５の存在は、それらの結果を数学的モデルが説明しようとする際に中央閾値を変更する。外れ値データ２５０７６５は、数学的モデルから除外され、実際の閾値２５０７００をその正しい位置に調節する。外れ値ボックス２５０７６５は、それらのいずれも許容可能な外科処置結果をもたらさないため、アルゴリズムによって他の有害な結果ボックス２５０７６０を用いて最初にグループ化されることになる（２５０９００）。これは、将来の結果の一貫せず、不正確な予測を結果的にもたらすことになる。有害な結果に寄与するパラメータの実際のグループ化は、２５０９１０によって表され、有益な結果に寄与するパラメータの実際のグループ化は、２５０９２０によって表される。機械学習の共通の問題は、過剰適合である。過剰適合は、モデルが学習した訓練データを完全に説明するが、未確認の試験データに良好に一般化しない関数を学習することである。過剰適合は、モデルが、訓練データから、収集されたデータのパターンを代表しない特性を拾うことを開始するポイントまで過学習するときに起こる。過小適合は、生成されたモデルが、データの基礎となる傾向を取り込むのに十分な複雑ではない場合に関連する問題である。
ここで図２０を参照すると、外科処置２００用のアルゴリズム２５０９５０が図示される。アルゴリズム２５０９５０は、教師あり及び／又は教師なし学習技術を伴う遠隔分析に基づいて、外科用器具及び／又は外科システム２００の他の構成要素の制御プログラムの調節を可能にすることを意図する。そのような技術は、上記により詳細に説明されたように、相関の検索における異なる変数の組み合わせの反復多変量分析、及び元の分析に使用されないデータの別個のグループに対する分析の結果の予測能力の評価を含む。
例えば、外科システム１００、２００などの本明細書に開示される様々な外科システムは、図２０のアルゴリズム２５０９５０を利用し得る。更に、読者は、図２０のアルゴリズム２５０９５０が、特定の例で本明細書に説明される１つ又は２つ以上の追加のアルゴリズムと組み合わせられ得ることを容易に理解するであろう。外科システム２００によって行われる決定は、例えば、プロセッサ２４４を含む制御回路によって実装され得る。制御回路は、データソースからデータを受信する（２５０９５２）ように構成される。受信されるデータとしては、例えば、患者の生命兆候統計に関連するデータ、患者の医療履歴、実施される外科処置の種類、使用される外科用器具の種類、外科用器具及び／又は外科用可視化システムによって検出される任意のデータが挙げられ得る。
外科システム２００の制御回路は、記憶されたデータセットに対して受信されたデータを分析する（２５０９５４）ように構成される。そのような分析２５０９５４は、教師あり又は教師なし学習に基づき得る。そのような分析２５０９５４は、施設にリンクされた装置のローカルネットワーク内で実施されてもよく、又は編集のための遠隔地にエクスポートされてネットワークに戻されてもよい。
分析２５０９５４に続いて、制御回路は、分析に基づいて提案２５０９５６を通信するように構成される。提案は、装置相互関連の影響、患者固有の影響、及び／又は使用された装置の相互作用の識別に基づき得る。提案は、プロンプトの形態で臨床医に通信され得る、及び／又は更新された動作パラメータの形態で特定の外科用器具に通信され得る。一例では、提案は、クラウド２０４によってモジュール式装置（例えば、１ａ～１ｎ、２ａ～２ｍ）に、直接、又は外科用ハブ２０６を介して通信される。一例では、提案は、外科用ハブ２０６に通信される。いずれにせよ、提案は、例えば、モジュール式装置の制御プログラムを更新するための、又はモジュール式装置の動作パラメータを調節する、プロンプトを含み得る。様々な例では、提案は、臨床医に示されるべき提案又は他の処置の変更を含み得る。特定の例では、提案は、例えば、モジュール式装置の作動速度、待機時間、及び／又は他の動作パラメータの適合を含む。
本明細書に記載される主題の様々な態様は、以下の番号付けされた実施例において説明される。
実施例１－外科用フィードバックシステムが開示される。外科用フィードバックシステムは、外科用器具と、データソースと、データソース及び外科用器具に通信可能に連結するように構成された外科用ハブと、を備える。外科用ハブは、制御回路を備え、制御回路は、データソースから入力を受信することと、受信されたデータを記憶されたデータセットに対して分析して、外科処置の結果を最適化することと、分析されたデータに基づいて提案を通信することと、を行うように構成されている。
実施例２－制御回路が、通信された提案に基づいて外科用器具の動作パラメータを調節するように更に構成されている、実施例１に記載の外科用フィードバックシステム。
実施例３－制御回路が、通信された提案に基づいて、外科用器具の制御プログラムを更新するように更に構成されている、実施例１又は２に記載の外科用フィードバックシステム。
実施例４－制御回路が、ユーザに処置変更を提案することによって提案を通信するように構成されている、実施例１～３のいずれか１つに記載の外科用フィードバックシステム。
実施例５－制御回路が、教師あり学習技術を使用して、受信されたデータ及び記憶されたデータセットを分析するように構成されている、実施例１～４のいずれか１つに記載の外科用フィードバックシステム。
実施例６－制御回路が、教師なし学習技術を使用して、受信されたデータ及び記憶されたデータセットを分析するように構成されている、実施例１～５のいずれか１つに記載の外科用フィードバックシステム。
実施例７－制御回路が、ローカルネットワーク内で受信されたデータを分析するように構成されている、実施例１～６のいずれか１つに記載の外科用フィードバックシステム。
実施例８－制御回路が、編集のために遠隔地にデータをエクスポートすることによって受信されたデータを分析するように構成されている、実施例１～７のいずれか１つに記載の外科用フィードバックシステム。
実施例９－記憶されたデータセットが、以前の外科処置中に収集されたデータを含む、実施例１～８のいずれか１つに記載の外科用フィードバックシステム。
実施例１０－データソースが、特定の患者に固有のデータを含む、実施例１～９のいずれか１つに記載の外科用フィードバックシステム。
実施例１１－制御回路が、通信された提案を用いて記憶されたデータセットを更新するように更に構成されている、実施例１～１０のいずれか１つに記載の外科用フィードバックシステム。
実施例１２－外科用フィードバックシステムが開示される。外科用フィードバックシステムは、データソースと、制御回路を含む外科用ハブと、を備える。制御回路ハブは、データソースから入力を受信することと、記憶されたデータセットに対して受信されたデータを分析して、外科処置の結果を最適化することであって、記憶されたデータセットが、以前の外科処置中に収集されたデータを含む、最適化することと、分析されたデータに基づいて提案を通信することと、を行うように構成されている。
実施例１３－通信された提案が、手術部位内に位置付けられた特定の外科用器具に基づく、実施例１２に記載の外科用フィードバックシステム。
実施例１４－制御回路が、通信された提案に基づいて外科用器具の動作パラメータを調節するように更に構成されている、実施例１２又は１３に記載の外科用フィードバックシステム。
実施例１５－制御回路が、教師あり学習技術を使用して、受信されたデータを記憶されたデータセットに対して分析するように構成されている、実施例１２～１４のいずれか１つに記載の外科用フィードバックシステム。
実施例１６－制御回路が、教師なし学習技術を使用して、受信されたデータを記憶されたデータセットに対して分析するように構成されている、実施例１２～１５のいずれか１つに記載の外科用フィードバックシステム。
実施例１７－制御回路が、ユーザに処置変更を提案することによって提案を通信するように構成されている、実施例１２～１６のいずれか１つに記載の外科用フィードバックシステム。
実施例１８－外科用フィードバックシステムが開示される。外科用フィードバックシステムは、データソースと、制御回路を含む外科用器具と、を備える。制御回路は、データソースから入力を受信することと、記憶されたデータセットに対して受信されたデータを分析して、外科処置の結果を最適化することであって、記憶されたデータセットが、以前の外科処置中に収集されたデータを含む、最適化することと、分析されたデータに基づいて提案を決定することと、を行うように構成されている。
実施例１９－制御回路が、決定された提案に基づいて外科用器具の動作パラメータを調節するように更に構成されている、実施例１８に記載の外科用フィードバックシステム。
実施例２０－制御回路が、決定された提案を用いて記憶されたデータセットを更新するように更に構成されている、実施例１８又は１９に記載の外科用フィードバックシステム。
いくつかの形態が例示され説明されてきたが、添付の「特許請求の範囲」の範囲をそのような詳述に制限又は限定することは、本出願人が意図するところではない。多数の修正、変形、変化、置換、組み合わせ及びこれらの形態の等価物を実装することができ、本開示の範囲から逸脱することなく当業者により想到されるであろう。更に、記述する形態に関連した各要素の構造は、その要素によって実施される機能を提供するための手段として代替的に説明することができる。また、材料が特定の構成要素に関して開示されているが、他の材料が使用されてもよい。したがって、上記の説明文及び添付の特許請求の範囲は、全てのそのような修正、組み合わせ、及び変形を、開示される形態の範囲に含まれるものとして網羅することを意図としたものである点を理解されたい。添付の特許請求の範囲は、全てのそのような修正、変形、変化、置換、修正、及び等価物を網羅することを意図する。
上記の詳細な説明は、ブロック図、フローチャート、及び／又は実施例を介して装置及び／又はプロセスの様々な形態について記載してきた。そのようなブロック図、フローチャート、及び／又は実施例が１つ若しくは２つ以上の機能及び／又は動作を含む限り、当業者に理解されたいこととして、そのようなブロック図、フローチャート、及び／又は実施例に含まれる各機能及び／又は動作は、多様なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの事実上の任意の組み合わせによって、個々にかつ／又は集合的に実装することができる。当業者には、本明細書で開示される形態のうちのいくつかの態様の全部又は一部が、１台又は２台以上のコンピュータ上で稼働する１つ又は２つ以上のコンピュータプログラムとして（例えば、１台又は２台以上のコンピュータシステム上で稼働する１つ又は２つ以上のプログラムとして）、１つ又は２つ以上のプロセッサ上で稼働する１つ又は２つ以上のプログラムとして（例えば、１つ又は２つ以上のマイクロプロセッサ上で稼働する１つ又は２つ以上のプログラムとして）、ファームウェアとして、又はこれらの実質的に任意の組み合わせとして集積回路上で等価に実現することができ、また、回路を設計すること、並びに／又はソフトウェア及び／若しくはファームウェアのコードを記述することは、本開示を鑑みれば当業者の技能の範囲内に含まれることが理解されよう。加えて、本明細書に記載した主題の機構は、多様な形式で１つ又は２つ以上のプログラム製品として配布されることが可能であり、本明細書に記載した主題の例証的な形態は、配布を実際に実行するために使用される信号搬送媒体の特定の種類にかかわらず適用されることが当業者には理解されるであろう。
様々な開示された態様を実施するように論理をプログラムするために使用される命令は、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、キャッシュ、フラッシュメモリ、又は他の記憶装置などのシステム内メモリに記憶され得る。更に、命令は、ネットワークを介して、又は他のコンピュータ可読媒体によって分配され得る。したがって、機械可読媒体としては、機械（例えば、コンピュータ）によって読み出し可能な形態で情報を記憶又は送信するための任意の機構が挙げられ得るが、フロッピーディスケット、光ディスク、コンパクトディスク、読み出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、並びに磁気光学ディスク、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、磁気若しくは光カード、フラッシュメモリ、又は、電気的、光学的、音響的、若しくは他の形態の伝播信号（例えば、搬送波、赤外線信号、デジタル信号など）を介してインターネットを介した情報の送信に使用される有形機械可読記憶装置に限定されない。したがって、非一時的コンピュータ可読媒体としては、機械（例えば、コンピュータ）によって読み出し可能な形態で電子命令又は情報を記憶又は送信するのに好適な任意の種類の有形機械可読媒体が挙げられる。
本明細書の任意の態様で使用されるとき、「制御回路」という用語は、例えば、ハードワイヤード回路、プログラマブル回路（例えば、１つ又は２つ以上の個々の命令処理コアを含むコンピュータプロセッサ、処理ユニット、プロセッサ、マイクロコントローラ、マイクロコントローラユニット、コントローラ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、プログラマブル論理装置（ＰＬＤ）、プログラマブル論理アレイ（ＰＬＡ）、又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（field programmable gate array、ＦＰＧＡ））、状態機械回路、プログラマブル回路によって実行される命令を記憶するファームウェア、及びこれらの任意の組み合わせを指すことができる。制御回路は、集合的に又は個別に、例えば、集積回路（integrated circuit、ＩＣ）、特定用途向け集積回路（application-specific integrated circuit、ＡＳＩＣ）、システムオンチップ（SoC）、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、サーバ、スマートフォンなどの、より大きなシステムの一部を形成する回路として具現化され得る。したがって、本明細書で使用するとき、「制御回路」としては、少なくとも１つの個別の電気回路を有する電気回路、少なくとも１つの集積回路を有する電気回路、少なくとも１つの特定用途向け集積回路を有する電気回路、コンピュータプログラムによって構成された汎用コンピューティング装置（例えば、本明細書で説明したプロセス及び／若しくは装置を少なくとも部分的に実行するコンピュータプログラムによって構成された汎用コンピュータ、又は本明細書で説明したプロセス及び／若しくは装置を少なくとも部分的に実行するコンピュータプログラムによって構成されたマイクロプロセッサ）を形成する電気回路、メモリ装置（例えば、ランダムアクセスメモリの形態）を形成する電気回路、並びに及び／又は通信装置（例えば、モデム、通信スイッチ、若しくは光－電気機器）を形成する電気回路が挙げられるが、これらに限定されない。当業者は、本明細書で述べた主題が、アナログ若しくはデジタルの形式又はこれらのいくつかの組み合わせで実現されてもよいことを認識するであろう。
本明細書の任意の態様で使用される場合、「論理」という用語は、前述の動作のいずれかを実施するように構成されたアプリケーション、ソフトウェア、ファームウェア、及び／又は回路を指し得る。ソフトウェアは、非一時的コンピュータ可読記憶媒体上に記録されたソフトウェアパッケージ、コード、命令、命令セット、及び／又はデータとして具現化されてもよい。ファームウェアは、メモリ装置内のコード、命令、若しくは命令セット、及び／又はハードコードされた（例えば、不揮発性の）データとして具現化されてもよい。
本明細書の任意の態様で使用するとき、「構成要素」、「システム」、「モジュール」などという用語は、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせ、ソフトウェア、又は実行中のソフトウェアのどちらかであるコンピュータ関連エンティティを指すことができる。
本明細書の任意の態様で使用するとき、「アルゴリズム」とは、所望の結果につながる工程の自己無撞着シーケンスを指し、「工程」とは、必ずしも必要ではないが、記憶、転送、結合、比較、及び別様に操作されることが可能な電気又は磁気信号の形態をなすことができる物理的量及び／又は論理状態の操作を指す。これらの信号を、ビット、値、要素、記号、文字、用語、番号などとして言及することが一般的な扱い方である。これらの及び類似の用語は、適切な物理的量と関連付けられ得、また単に、これらの量及び／又は状態に適用される便利な標識である。
ネットワークとしては、パケット交換ネットワークが挙げられ得る。通信装置は、選択されたパケット交換ネットワーク通信プロトコルを使用して、互いに通信することができる。１つの例示的な通信プロトコルとしては、伝送制御プロトコル／インターネットプロトコル（Transmission Control Protocol/Internet Protocol、ＴＣＰ／ＩＰ）を使用して通信を可能にすることができるイーサネット通信プロトコルを挙げることができる。イーサネットプロトコルは、Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ（ＩＥＥＥ）によって発行された２００８年１２月発行の表題「ＩＥＥＥ８０２．３ Ｓｔａｎｄａｒｄ」、及び／又は本規格の後のバージョンのイーサネット規格に準拠するか、又は互換性があり得る。代替的に又は追加的に、通信装置は、Ｘ．２５通信プロトコルを使用して互いに通信することができる。Ｘ．２５通信プロトコルは、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｕｎｉｏｎ－Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ Ｓｅｃｔｏｒ（ＩＴＵ－Ｔ）によって公布された規格に準拠するか、又は互換性があり得る。代替的に又は追加的に、通信装置は、フレームリレー通信プロトコルを使用して互いに通信することができる。フレームリレー通信プロトコルは、Ｃｏｎｓｕｌｔａｔｉｖｅ Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ ｆｏｒ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｔｅｌｅｇｒａｐｈ ａｎｄ Ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ（ＣＣＩＴＴ）及び／又はｔｈｅ Ａｍｅｒｉｃａｎ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｔａｎｄａｒｄｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ（ＡＮＳＩ）によって公布された規格に準拠するか、又は互換性があり得る。代替的に又は追加的に、送受信機は、非同期転送モード（Asynchronous Transfer Mode、ＡＴＭ）通信プロトコルを使用して互いに通信することが可能であり得る。ＡＴＭ通信プロトコルは、ＡＴＭ Ｆｏｒｕｍによって「ＡＴＭ－ＭＰＬＳ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｗｏｒｋｉｎｇ ２．０」という題で２００１年８月に公開されたＡＴＭ規格及び／又は本規格の後のバージョンに準拠するか、又は互換性があり得る。当然のことながら、異なる及び／又は後に開発されたコネクション型ネットワーク通信プロトコルは、本明細書で等しく企図される。
別段の明確な定めがない限り、前述の開示から明らかなように、前述の開示全体を通じて、「処理する」、「計算する」、「算出する」、「判定する」、「表示する」などの用語を使用する考察は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内で物理的（電子的）量として表現されるデータを、コンピュータシステムのメモリ若しくはレジスタ又はそのような情報記憶、伝送、若しくは表示装置内で物理量として同様に表現される他のデータへと操作及び変換する、コンピュータシステム又は類似の電子計算装置の動作及び処理を指していることが理解されよう。
１つ又は２つ以上の構成要素が、本明細書中で、「ように構成される（configured to）」、「ように構成可能である（configurable to）」、「動作可能である／ように動作する（operable/operative to）」、「適合される／適合可能である（adapted/adaptable）」、「ことが可能である（able to）」、「準拠可能である／準拠する（conformable/conformed to）」などと言及され得る。当業者は、「ように構成される」は、一般に、文脈上他の意味に解釈すべき場合を除き、アクティブ状態の構成要素及び／又は非アクティブ状態の構成要素及び／又はスタンドバイ状態の構成要素を包含し得ることを理解するであろう。
「近位」及び「遠位」という用語は、本明細書では、外科用器具のハンドル部分を操作する臨床医を基準として使用される。「近位」という用語は、臨床医に最も近い部分を指し、「遠位」という用語は、臨床医から離れた位置にある部分を指す。便宜上及び明確性のために、「垂直」、「水平」、「上」、及び「下」などの空間的用語が、本明細書において図面に対して使用され得ることが更に理解されよう。しかしながら、外科用器具は、多くの配向及び位置で使用されるものであり、これらの用語は限定的及び／又は絶対的であることを意図したものではない。
当業者は、一般に、本明細書で使用され、かつ特に添付の特許請求の範囲（例えば、添付の特許請求の範囲の本文）で使用される用語は、概して「オープンな」用語として意図されるものである（例えば、「含む（including）」という用語は、「～を含むが、それらに限定されない（including but not limited to）」と解釈されるべきであり、「有する（having）」という用語は、「～を少なくとも有する（having at least）」と解釈されるべきであり、「含む（includes）」という用語は、「～を含むが、それらに限定されない（includes but is not limited to）」と解釈されるべきであるなど）ことを理解するであろう。更に、導入された請求項記載（introduced claim recitation）において特定の数が意図される場合、かかる意図は当該請求項中に明確に記載され、またかかる記載がない場合は、かかる意図は存在しないことが、当業者には理解されるであろう。例えば、理解を助けるものとして、後続の添付の特許請求の範囲は、「少なくとも１つの（at least one）」及び「１つ又は２つ以上の（one or more）」という導入句を、請求項記載を導入するために含むことがある。しかしながら、かかる句の使用は、「ａ」又は「ａｎ」という不定冠詞によって請求項記載を導入した場合に、たとえ同一の請求項内に「１つ又は２つ以上の」又は「少なくとも１つの」といった導入句及び「ａ」又は「ａｎ」という不定冠詞が含まれる場合であっても、かかる導入された請求項記載を含むいかなる特定の請求項も、かかる記載事項を１つのみ含む特許請求の範囲に限定されると示唆されるものと解釈されるべきではない（例えば、「ａ」及び／又は「ａｎ」は通常、「少なくとも１つの」又は「１つ又は２つ以上の」を意味するものと解釈されるべきである）。定冠詞を使用して請求項記載を導入する場合にも、同様のことが当てはまる。
加えて、導入された請求項記載において特定の数が明示されている場合であっても、かかる記載は、典型的には、少なくとも記載された数を意味するものと解釈されるべきであることが、当業者には認識されるであろう（例えば、他に修飾語のない、単なる「２つの記載事項」という記載がある場合、一般的に、少なくとも２つの記載事項、又は２つ又は３つ以上の記載事項を意味する）。更に、「Ａ、Ｂ、及びＣなどのうちの少なくとも１つ」に類する表記が使用される場合、一般に、かかる構文は、当業者がその表記を理解するであろう意味で意図されている（例えば、「Ａ、Ｂ、及びＣのうちの少なくとも１つを有するシステム」は、限定するものではないが、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡとＢの両方、ＡとＣの両方、ＢとＣの両方、及び／又はＡとＢとＣの全てなどを有するシステムを含む）。「Ａ、Ｂ、又はＣなどのうちの少なくとも１つ」に類する表記が使用される場合、一般に、かかる構文は、当業者がその表記を理解するであろう意味で意図されている（例えば、「Ａ、Ｂ、又はＣのうちの少なくとも１つを有するシステム」は、限定するものではないが、Ａのみ、Ｂのみ、Ｃのみ、ＡとＢの両方、ＡとＣの両方、ＢとＣの両方、及び／又はＡとＢとＣの全てなどを有するシステムを含む）。更に、典型的には、２つ若しくは３つ以上の選択的な用語を表すあらゆる選言的な語及び／又は句は、文脈上他の意味に解釈すべき場合を除いて、明細書内であろうと、特許請求の範囲内であろうと、あるいは図面内であろうと、それら用語のうちの１つ、それらの用語のうちのいずれか、又はそれらの用語の両方を含む可能性を意図すると理解されるべきであることが、当業者には理解されよう。例えば、「Ａ又はＢ」という句は、典型的には、「Ａ」又は「Ｂ」又は「Ａ及びＢ」の可能性を含むものと理解されよう。
添付の特許請求の範囲に関して、当業者は、本明細書における引用した動作は一般に、任意の順序で実施され得ることを理解するであろう。また、様々な動作のフロー図がシーケンス（複数可）で示されているが、様々な動作は、例示されたもの以外の順序で実施されてもよく、又は同時に実施されてもよいことが理解されるべきである。かかる代替の順序付けの例は、文脈上他の意味に解釈すべき場合を除いて、重複、交互配置、割り込み、再順序付け、増加的、予備的、追加的、同時、逆、又は他の異なる順序付けを含んでもよい。更に、「～に応答する」、「～に関連する」といった用語、又は他の過去時制の形容詞は、一般に、文脈上他の意味に解釈すべき場合を除き、かかる変化形を除外することが意図されるものではない。
「一態様」、「態様」、「例示」、「一例示」などへの任意の参照は、その態様に関連して記載される特定の機能、構造、又は特性が少なくとも１つの態様に含まれると意味することは特記に値する。したがって、本明細書の全体を通じて様々な場所に見られる「一態様では」、「態様では」、「例示では」、及び「一例示では」という句は、必ずしも全てが同じ態様を指すものではない。更に、特定の特徴、構造、又は特性は、１つ又は２つ以上の態様において任意の好適な様態で組み合わせることができる。
本明細書で参照され、かつ／又は任意の出願データシートに列挙される任意の特許出願、特許、非特許刊行物、又は他の開示資料は、組み込まれる資料が本明細書と矛盾しない範囲で、参照により本明細書に組み込まれる。それ自体、また必要な範囲で、本明細書に明瞭に記載される開示内容は、参照により本明細書に組み込まれるあらゆる矛盾する記載に優先するものとする。現行の定義、見解、又は本明細書に記載されるその他の開示内容と矛盾する任意の内容、又はそれらの部分は本明細書に参考として組み込まれるものとするが、参照内容と現行の開示内容との間に矛盾が生じない範囲においてのみ、参照されるものとする。
要約すると、本明細書に記載した構想を用いる結果として得られる多くの利益が記載されてきた。１つ又は２つ以上の形態の上述の記載は、例示及び説明を目的として提示されているものである。包括的であることも、開示された厳密な形態に限定することも意図されていない。上記の教示を鑑みて、修正又は変形が可能である。１つ又は２つ以上の形態は、原理及び実際の応用について例示し、それによって、様々な形態を様々な修正例と共に、想到される特定の用途に適するものとして当業者が利用できるようにするために、選択され記載されたものである。本明細書と共に提示される特許請求の範囲が全体的な範囲を定義することが意図される。
〔実施の態様〕
（１） 外科用フィードバックシステムであって、
外科用器具と、
データソースと、
前記データソース及び前記外科用器具に通信可能に連結するように構成された外科用ハブと、を備え、前記外科用ハブが、制御回路を備え、前記制御回路が、
前記データソースから入力を受信することと、
前記受信されたデータを記憶されたデータセットに対して分析して、外科処置の結果を最適化することと、
分析された前記データに基づいて提案を通信することと、を行うように構成されている、外科用フィードバックシステム。
（２） 前記制御回路が、通信された前記提案に基づいて前記外科用器具の動作パラメータを調節するように更に構成されている、実施態様１に記載の外科用フィードバックシステム。
（３） 前記制御回路が、通信された前記提案に基づいて、前記外科用器具の制御プログラムを更新するように更に構成されている、実施態様１に記載の外科用フィードバックシステム。
（４） 前記制御回路が、ユーザに処置変更を提案することによって前記提案を通信するように構成されている、実施態様１に記載の外科用フィードバックシステム。
（５） 前記制御回路が、教師あり学習技術を使用して、前記受信されたデータ及び前記記憶されたデータセットを分析するように構成されている、実施態様１に記載の外科用フィードバックシステム。
（６） 前記制御回路が、教師なし学習技術を使用して、前記受信されたデータ及び前記記憶されたデータセットを分析するように構成されている、実施態様１に記載の外科用フィードバックシステム。
（７） 前記制御回路が、ローカルネットワーク内で前記受信されたデータを分析するように構成されている、実施態様１に記載の外科用フィードバックシステム。
（８） 前記制御回路が、編集のために遠隔地に前記データをエクスポートすることによって前記受信されたデータを分析するように構成されている、実施態様１に記載の外科用フィードバックシステム。
（９） 前記記憶されたデータセットが、以前の外科処置中に収集されたデータを含む、実施態様１に記載の外科用フィードバックシステム。
（１０） 前記データソースが、特定の患者に固有のデータを含む、実施態様１に記載の外科用フィードバックシステム。
（１１） 前記制御回路が、通信された前記提案を用いて前記記憶されたデータセットを更新するように更に構成されている、実施態様１に記載の外科用フィードバックシステム。
（１２） 外科用フィードバックシステムであって、
データソースと、
制御回路を含む外科用ハブと、を備え、前記制御回路が、
前記データソースから入力を受信することと、
記憶されたデータセットに対して前記受信されたデータを分析して、外科処置の結果を最適化することであって、前記記憶されたデータセットが、以前の外科処置中に収集されたデータを含む、最適化することと、
分析された前記データに基づいて提案を通信することと、を行うように構成されている、外科用フィードバックシステム。
（１３） 通信された前記提案が、手術部位内に位置付けられた特定の外科用器具に基づく、実施態様１２に記載の外科用フィードバックシステム。
（１４） 前記制御回路が、通信された前記提案に基づいて前記外科用器具の動作パラメータを調節するように更に構成されている、実施態様１２に記載の外科用フィードバックシステム。
（１５） 前記制御回路が、教師あり学習技術を使用して、前記受信されたデータを前記記憶されたデータセットに対して分析するように構成されている、実施態様１２に記載の外科用フィードバックシステム。
（１６） 前記制御回路が、教師なし学習技術を使用して、前記受信されたデータを前記記憶されたデータセットに対して分析するように構成されている、実施態様１２に記載の外科用フィードバックシステム。
（１７） 前記制御回路が、ユーザに処置変更を提案することによって前記提案を通信するように構成されている、実施態様１２に記載の外科用フィードバックシステム。
（１８） 外科用フィードバックシステムであって、
データソースと、
制御回路を含む外科用器具と、を備え、前記制御回路が、
前記データソースから入力を受信することと、
記憶されたデータセットに対して前記受信されたデータを分析して、外科処置の結果を最適化することであって、前記記憶されたデータセットが、以前の外科処置中に収集されたデータを含む、最適化することと、
分析された前記データに基づいて提案を決定することと、を行うように構成されている、外科用フィードバックシステム。
（１９） 前記制御回路が、決定された前記提案に基づいて前記外科用器具の動作パラメータを調節するように更に構成されている、実施態様１８に記載の外科用フィードバックシステム。
（２０） 前記制御回路が、決定された前記提案を用いて前記記憶されたデータセットを更新するように更に構成されている、実施態様１８に記載の外科用フィードバックシステム。

Claims (9)

  1. 外科用フィードバックシステムであって、
    外科用器具と、
    データソースと、
    前記データソース及び前記外科用器具に通信可能に連結するように構成された外科用ハブと、を備え、前記外科用ハブが、制御回路を備え、前記制御回路が、
    前記データソースから外科処置に関するデータを受信することと、
    受信された前記データを、記憶されたデータセットと比較し、前記データの特定の組み合わせ又は特定の順序に基づいて、外科処置のコンテキスト情報を導出することと、
    前記コンテキスト情報に基づいて前記外科処置に関する提案を導出することと、を行うように構成されており、
    前記提案が前記コンテキスト情報に基づいて前記外科用器具の動作パラメータを調節することを含む、
    前記コンテキスト情報が、実施される前記外科処置の種類、外科医が実施している前記外科処置の特定の工程、手術されている組織の種類、及び前記外科処置の対象である体腔についての情報を含む、
    外科用フィードバックシステム。
  2. 前記制御回路が、前記提案に基づいて、前記外科用器具の制御プログラムを更新するように更に構成されている、請求項１に記載の外科用フィードバックシステム。
  3. 前記提案が、ユーザに処置変更を提案することを含む、請求項１に記載の外科用フィードバックシステム。
  4. 前記制御回路が、教師あり学習技術を使用して、前記データ及び前記データセットを分析するように構成されている、請求項１に記載の外科用フィードバックシステム。
  5. 前記制御回路が、教師なし学習技術を使用して、前記データ及び前記データセットを分析するように構成されている、請求項１に記載の外科用フィードバックシステム。
  6. 前記制御回路が、ローカルネットワーク内で前記データを分析するように構成されている、請求項１に記載の外科用フィードバックシステム。
  7. 前記制御回路が、編集のために遠隔地に前記データをエクスポートするように構成されている、請求項１に記載の外科用フィードバックシステム。
  8. 前記記憶されたデータセットが、以前の外科処置中に収集されたデータを含む、請求項１に記載の外科用フィードバックシステム。
  9. 前記データソースが、特定の患者に固有のデータを含む、請求項１に記載の外科用フィードバックシステム。
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