Open-H-Embodiment: A Large-Scale Dataset for Enabling Foundation Models in Medical Robotics
여러 기관과 의료 로봇에서 수집한 영상–동작 데이터를 연결하는 현재의 대표적 기준점.
계속 확장되는 문헌 지도
연구 라이브러리
논문을 쌓아두는 서가가 아니다. 모든 연구를 하나의 임상 행동 프레임으로 읽는다. 시스템은 무엇을 관찰하고, 어떤 행동을 하며, 환자는 어떻게 반응하고, 어떤 결과가 중요한가?
08 편상태 · 행동 · 반응 · 결과
GR00T-H: A Foundation Vision-Language-Action Model for Healthcare Robotics
서로 다른 의료 로봇의 시연 데이터를 하나의 공통 행동 표현으로 정규화할 수 있음을 보여준다.
ImitateCholec: A Multimodal Dataset for Long-Horizon Imitation Learning
작업 단위로 분절된 영상과 동작 데이터, 성공 시연 및 실패 복구 행동까지 포함한 중요한 사례.
MiDAS: A Multimodal Data Acquisition System for Robot-Assisted Surgery
로봇 제조사의 폐쇄형 telemetry 없이도 손·발·수술 영상·상호작용 신호를 동기화해 수집하는 방법.
Kinematic Data Profile and Clinical Outcomes in Robotic Inguinal Hernia Repairs
로봇수술의 동작 지표를 환자가 보고한 수술 후 결과와 연결하려 한 초기 임상 연구.
A Deep Learning Model for Assistive Decision-Making During Robot-Aided Rehabilitation
치료사의 시연을 통해 환자에게 언제 도움을 줄지 학습하고, 새로운 사용자에게 그 판단을 개인화한다.
Collaborative AI for Precision Neurorehabilitation: A Roadmap
종단적 환자 모델과 임상 제약, 인간과의 협업을 중심으로 개인화 치료 정책을 설계한다.
Autonomic Robotic Ultrasound Imaging System Based on Reinforcement Learning
초음파 영상 상태로부터 탐촉자 움직임을 결정해 목표 영상을 획득하는 명확한 신체적 행동 문제.