Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) memprediksi kekurangan tenaga kesehatan yang kritis di seluruh dunia pada tahun 2030, dengan Amerika Serikat berpotensi menghadapi kekurangan 124.000 dokter pada tahun 2034. Krisis yang mengancam ini diperparah oleh populasi yang menua dan meningkatnya permintaan akan layanan kesehatan. Sebagai respons, sistem robotik berbasis AI sedang dikembangkan untuk mengurangi beban pada sistem layanan kesehatan dengan mengotomatiskan tugas, mengoptimalkan alur kerja, dan memungkinkan operasi jarak jauh, terutama di wilayah yang kurang terlayani.

Inovasi dalam robotika medis berkembang pesat, dengan lebih dari 1.000 perangkat medis AI yang disetujui FDA dan lebih dari 400 platform robotik sedang dalam pengembangan. Namun, tantangan seperti simulasi biomekanik fidelitas tinggi dan integrasi data robotik dengan pembelajaran pakar menyulitkan penerapan teknologi ini di dunia nyata. Untuk mengatasi masalah ini, NVIDIA telah meluncurkan Isaac for Healthcare, sebuah platform yang dirancang untuk mempercepat simulasi, pelatihan, dan penerapan robotika medis berbasis AI.

NVIDIA Isaac for Healthcare menghadirkan arsitektur tiga komputer tangguh yang menyederhanakan seluruh proses pengembangan, mulai dari simulasi hingga eksekusi. Platform ini menyediakan serangkaian alat untuk pengembangan robotika medis AI, termasuk pembangkitan data sintetis berkualitas tinggi, model AI pra-latihan untuk tugas-tugas medis, dan alur kerja komprehensif untuk aplikasi seperti pemindaian ultrasonografi robotik dan operasi jarak jauh. Selain itu, platform ini menyediakan beragam aset medis pra-validasi untuk mempercepat pengembangan.

Platform ini telah melibatkan lebih dari 500 pengembang melalui program akses awal, yang mengerjakan berbagai proyek mulai dari operasi hingga layanan pasien. Kontribusi penting meliputi sistem ruang operasi otonom Moon Surgical, otomatisasi pengiriman jarum Virtual Incision pada platform MIRA, penanganan jaringan bertenaga AI Virtuoso Surgical, dan telerobotik latensi rendah Sovato. NVIDIA mendorong para pengembang untuk bergabung dalam upaya ini dengan mengkloning repositori yang mereka butuhkan dan mengintegrasikan model, pasien, robot, atau perangkat XR mereka sendiri untuk menyesuaikan dan meningkatkan kemampuan platform.