Урологи Сеченовского Университета подключают AR к планированию операций

Урологи Сеченовского Университета подключают AR к планированию операций

Урологи Сеченовского Университета подключают AR к планированию операций

В Сеченовском Университете разрабатывают первое в России программное обеспечение для планирования лапароскопических операций на почке с использованием дополненной реальности. Идея простая, но мощная: хирург должен видеть не абстрактную картинку из учебника, а точную 3D-анатомию конкретного пациента.

Разработкой занимаются в Институте урологии и репродуктивного здоровья человека Первого МГМУ.

ПО строится на основе КТ-изображений пациента и помогает спланировать доступ к почке перед вмешательством. В перспективе система будет показывать хирургу 3D-модель анатомии на мониторе во время операции.

Проблема в том, что КТ и реальность на операционном столе не всегда идеально совпадают. Особенно когда речь о почках: это подвижный орган, и при смене положения тела меняется и их расположение. Для хирурга это не мелочь, а вполне конкретный риск — можно неверно выбрать точку доступа и задеть сосуды, мочеточники или другие важные структуры.

Заместитель директора Института урологии и репродуктивного здоровья человека Сеченовского Университета Евгений Шпоть объясняет, что сложности начинаются уже на этапе установки троакаров. Положение пациента на КТ может отличаться от положения на операционном столе, а значит, возрастает риск интраоперационных осложнений.

Новое ПО должно соотносить КТ-снимок с реальным положением пациента, рассчитывать погрешность между изображением и фактическим положением почки, а затем подсказывать хирургу, как эту погрешность минимизировать. Сейчас разработчики дообучают систему именно этому — вычислять, учитывать и снижать такие расхождения.

По словам руководителя проекта, врача-уролога Дмитрия Коновалова, ключевая часть разработки — предсказательный модуль. Он должен помочь построить анатомическую 3D-модель для каждого пациента. В дальнейшем система сможет ещё и подсвечивать оптимальные точки доступа для троакаров.

По сути, речь идёт о более персонализированной хирургии. Для врача это больше контроля во время вмешательства, для пациента — потенциально меньше рисков и более быстрое восстановление.

В Сеченовском Университете считают, что такой подход может повысить точность операций на почках и сделать лапароскопические вмешательства более предсказуемыми.

В ChatGPT нашли уязвимость, позволяющую подсовывать вредоносные ссылки

Исследователь Permiso Анди Ахмети обнаружил неприятный сценарий атаки на ChatGPT: если попросить чат-бота пересказать веб-страницу со скрытыми инструкциями, он может не отличить нормальный контент от вредной подсказки и вывести фишинговую ссылку прямо в ответе.

Проблему Ахмети назвал ChatGPhish. Суть в классической инъекции промпта, только с более наглядным эффектом: страница выглядит обычной, пользователь просит ChatGPT её кратко пересказать, а внутри уже спрятана инструкция для модели — например, добавить в ответ фальшивое предупреждение о безопасности.

В демонстрации исследователь встроил такие инструкции в страницу CloudLens на GitHub. ChatGPT действительно пересказал содержимое страницы, но затем добавил блок в духе системного уведомления: мол, к аккаунту подключили новое устройство. Рядом ссылка «Click here», которая внешне выглядит как часть ответа ChatGPT, но ведёт на домен злоумышленника.

 

То есть пользователь видит не просто подозрительный баннер где-то на сайте, а сообщение, оформленное в привычном стиле ChatGPT. И вот это уже особенно неприятно: доверие переносится с сервиса на вредную ссылку почти автоматически.

Ахмети показал и более хитрый вариант с QR-кодом. Поскольку клиент ChatGPT может отображать Markdown-картинки, атакующий способен заставить модель вывести QR-код в ответе. Пользователь сканирует его телефоном и попадает на сайт злоумышленника, при этом сам URL вообще не отображается в тексте.

 

По словам исследователя, такой сценарий позволяет обойти часть защит на рабочем компьютере: блокировки URL, проверки доменов менеджерами паролей и другие десктопные механизмы. Атака просто переезжает с браузера на смартфон жертвы.

Ахмети сообщил об уязвимости OpenAI через Bugcrowd ещё в конце апреля. Первую заявку отметили как невоспроизводимую, повторную — как дубликат. При этом исследователь говорит, что не получил подтверждения, была ли проблема исправлена.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru