Guide de démarrage NVIDIA Isaac pour la santé : flux de télésurgrapie

Vue d’ensemble

La télésurgerie n’est plus une idée futuriste : elle devient rapidement essentielle pour la délivrance des soins. Face à une pénurie mondiale de chirurgiens estimée à 4,5 millions d’ici 2030 et à l’accès limité des hôpitaux ruraux aux spécialistes, la capacité pour des experts d’opérer à distance passe de l’expérimental à l’indispensable. NVIDIA Isaac for Healthcare propose un flux de télésurgerie prêt pour la production et modulaire que vous pouvez adapter, étendre et déployer dans des contextes de formation et cliniques. Le flux repose sur une architecture puissante à trois ordinateurs réunissant NVIDIA DGX, NVIDIA OVX et NVIDIA IGX/NVIDIA AGX pour unifier l’ensemble du stack de développement. Il offre un ensemble d’outils et de blocs de construction permettant de passer de la simulation à la déploiement clinique avec la même architecture. L’objectif est de fournir aux développeurs un pipeline fiable et à faible latence reliant la simulation au bloc opératoire, afin de connecter les caméras, de configurer les flux de données et de commencer à expérimenter avec le contrôle robotique. Forkez le dépôt, expérimentez avec de nouveaux périphériques de contrôle, intégrez de nouveaux systèmes d’imagerie ou mesurez votre propre latence — chaque contribution rapproche la télésurgerie de la pratique courante. Le flux de télésurgerie connecte la station de contrôle du chirurgien à un robot chirurgical du côté patient via un réseau haute vitesse. Le résultat est que les cliniciens peuvent réaliser des procédures en situation de crise, dans des hôpitaux éloignés ou à travers des continents sans compromettre la réactivité. L’architecture met l’accent sur la latence comme exigence critique, et les choix de conception et d’ingénierie visent à répondre aux besoins cliniques dans des environnements variés. Comme le flux est conteneurisé, il fonctionne de manière cohérente dans différents environnements : les deux modes de déploiement partagent des schémas de contrôle et des protocoles réseau identiques, garantissant que les compétences développées en simulation se transfèrent directement aux procédures réelles. Cette approche modulaire permet aux institutions de démarrer par une formation basée sur la simulation et de passer en douceur à la chirurgie en direct lorsque cela est possible. L’architecture et les mesures de latence sont au cœur du flux de télésurgerie. Les tests d’affichage ont utilisé un moniteur compatible G-Sync avec une fréquence de rafraîchissement de 240 Hz et le mode d’affichage Vulkan exclusif, et les mesures de latence ont été capturées à l’aide de NVIDIA LDAT (Latency and Display Analysis Tool). Le setup comprend également une option Holoscan Sensor Bridge provenant de partenaires FPGA de l’écosystème tels que Lattice et Microchip. La conclusion clé est que la latence cible est inférieure à 50 millisecondes, ce qui permet des procédures à distance rapides et sûres. Des déploiements pilotes précoces montrent que la télésurgerie est plus qu’un flux : c’est la base d’un nouveau modèle de prestation des soins de santé. NVIDIA Isaac for Healthcare offre un pipeline fiable et à faible latence qui relie la simulation au bloc opératoire, permettant aux chercheurs et aux cliniciens de connecter des caméras, de configurer les flux et d’expérimenter le contrôle robotique dans un environnement cohérent et conteneurisé. Cette cohérence facilite l’itération rapide de la formation à l’implantation clinique tout en conservant les mêmes schémas de contrôle et les mêmes protocoles réseau. À partir de là, vous pouvez connecter les caméras, configurer les DDS et commencer à expérimenter le contrôle du robot. Le design modulaire permet de démarrer par une formation par simulation et de passer à des procédures réelles lorsque votre organisation est prête. Le flux est conçu pour être adaptable afin que vous puissiez forker le dépôt, tester de nouveaux dispositifs de contrôle, intégrer des systèmes d’imagerie novateurs ou évaluer votre propre configuration de latence. Chaque contribution rapproche la télésurgerie de la réalité clinique quotidienne. La documentation et le code font partie d’un ensemble plus large de projets liés et d’une communauté qui apporte sa contribution pour rendre la télésurgerie prête pour la production.

Caractéristiques clés

• Flux de télésurgerie modulaire et prêt pour la production couvrant le streaming vidéo/sensoriel, le contrôle robotique, l’haptique et la simulation
• Stack de développement unifié sur une architecture à trois ordinateurs : NVIDIA DGX, NVIDIA OVX et NVIDIA IGX/NVIDIA AGX
• Déploiement conteneurisé garantissant un comportement cohérent entre les environnements ; schémas de contrôle et protocoles réseau identiques entre les modes
• Accent clair sur une faible latence comme exigence centrale, avec des cibles mesurées en dessous de 50 ms dans les configurations testées
• Options matérielles/systèmes de capteurs flexibles, incluant Holoscan Sensor Bridge via des partenaires FPGA de l’écosystème (Lattice, Microchip)
• Capacité de connecter des caméras, de configurer les flux et d’expérimenter le contrôle du robot dans un flux fluide
• Chemin clair de la formation par simulation jusqu’au déploiement clinique utilisant la même architecture
• Pratiques de test/benchmark (par ex., LDAT) pour valider latence et performance par rapport aux exigences cliniques
• Code source et documentation disponibles dans un cadre communautaire et offrant des possibilités de contributions

Cas d’utilisation courants

• Formation et préparation basées sur la simulation pour des procédures robotiques
• Opérations à distance ou en contexte de crise où des chirurgiens experts peuvent opérer depuis des lieux éloignés
• Déploiement clinique dans des hôpitaux sans spécialiste sur place, offrant des conseils d’experts à distance
• Prototypage rapide et expérimentation avec de nouveaux dispositifs de contrôle, systèmes d’imagerie et capteurs
• Benchmarking de latence et validation du système pour des opérations distantes sûres et réactives

Configuration et installation

Les détails de configuration et d’installation ne sont pas fournis dans la source. Le flux est décrit comme conteneurisé et capable de tourner dans divers environnements, mais les étapes exactes d’installation, de configuration d’environnement ou les URLs de dépôt ne sont pas spécifiés dans le matériel fourni.

# Configuration et installation non fournies dans la source.
echo "Aucune commande d’installation disponible dans la source."

Démarrage rapide

Un exemple minimal et exécutable n’est pas fourni dans la source. L’article encourage à forker le dépôt et à expérimenter avec de nouveaux dispositifs de contrôle et systèmes d’imagerie, mais ne propose pas d’instructions d’installation ou d’exemple prêt à l’emploi.

# Démarrage rapide non fourni dans la source.
echo "Veuillez consulter l’article officiel pour les instructions du dépôt et de l’installation."

Avantages et inconvénients

• Avantages:
• pipeline à faible latence et à large bande passante conçu pour une opération en temps réel
• flux modulaire prêt pour la production soutenant à la fois la simulation et le déploiement clinique
• stack unifié pour simplifier le développement et le déploiement sur plusieurs plateformes NVIDIA
• déploiement conteneurisé améliore portabilité et reproductibilité
• capacité de brancher caméras, systèmes d’imagerie et configurations DDS avec des interfaces axées sur l’expérimentation
• Inconvénients:
• nécessite un matériel et une infrastructure réseau adéquats pour obtenir une faible latence
• implique une architecture multi-composants (DGX, OVX, IGX/AGX) qui peut accroître la complexité d’intégration
• tous les détails d’installation ne sont pas fournis dans la source, nécessitant une consultation de la documentation officielle pour une mise en œuvre complète

Alternatives (comparaisons brèves)

Tarification ou licence

Non spécifié dans la source.

Références

• https://developer.nvidia.com/blog/getting-started-with-nvidia-isaac-for-healthcare-using-the-telesurgery-workflow/