Robot reagował na polecenia głosowe zespołu i uczył się na ich podstawie – podobnie jak początkujący chirurg pracujący pod okiem doświadczonego specjalisty.
- To postęp, który przenosi nas z poziomu robotów wykonujących pojedyncze zadania do maszyn, które naprawdę rozumieją procedury chirurgiczne – podkreśla Axel Krieger, jeden z autorów pracy opublikowanej w piśmie „Science Robotic”. - To zasadnicza różnica, która znacząco przybliża nas do klinicznie użytecznych, autonomicznych systemów chirurgicznych zdolnych do działania w chaotycznym, nieprzewidywalnym środowisku operacyjnym – tłumaczy.
W 2022 roku kierowany przez jego zespół autonomiczny robot do pracy na tkankach przeprowadził pierwszą autonomiczną, laparoskową operację robotyczną na żywym zwierzęciu (świni). Jednak urządzenie wymagało specjalnie oznakowanej tkanki, działało w ściśle kontrolowanym środowisku i realizowało sztywny, z góry ustalony plan.
Naukowcy porównują to do nauczenia robota jazdy po starannie zaplanowanej trasie.
W zeszłym roku zespół przeszkolił robota w wykonywaniu trzech podstawowych zadań chirurgicznych: manipulowania igłą, unoszenia tkanek ciała oraz szycia. Każde z tych zadań zajmowało maszynie zaledwie kilka sekund.
Zdaniem naukowców nowe dokonanie przypomina nauczenie robota samodzielnej jazdy po dowolnej drodze.
Twórcy maszyny tłumaczą, że w czasie rzeczywistym dostosowuje się ona do indywidualnych cech anatomicznych, podejmuje decyzje na bieżąco i samodzielnie koryguje błędy, gdy coś nie przebiega zgodnie z planem.
Dzięki systemowi zbudowanemu o tę samą architekturę uczenia maszynowego, która napędza ChatGPT, robot jest również interaktywny - potrafi reagować na polecenia głosowe (np. „złap główkę pęcherzyka żółciowego”) oraz na korekty (np. „przesuń lewą rękę trochę w lewo”).
- Praca ta stanowi ogromny krok naprzód w porównaniu z wcześniejszymi próbami, ponieważ pokonuje jedną z podstawowych barier w zastosowaniu autonomicznych robotów chirurgicznych w rzeczywistych warunkach – mówi główny autor dr Ji Woong „Brian” Kim. - Nasze badania pokazują, że modele SI mogą być na wystarczająco niezawodne, by umożliwić autonomię chirurgiczną - coś, co kiedyś wydawało się odległe, a teraz wyraźnie jest osiągalne – dodaje.
Zabieg usunięcia pęcherzyka żółciowego jest złożony – wymaga przeprowadzenia sekwencji 17 zadań. Pracując na pęcherzyku umieszczonym w specjalnym modelu, robot musiał m.in. precyzyjnie zidentyfikować przewody żółciowe czy tętnice, uchwycić je z wysoką dokładnością, strategicznie założyć klipsy, czy przeciąć odpowiednie struktury za pomocą nożyczek.
Precyzja wykonywanych przez robota czynności osiągnęła 100 proc.
Doskonale radził sobie przy tym w zmiennych warunkach anatomicznych i innych nieprzewidzianych sytuacjach – np. w trakcie operacji badacze przesunęli robota w inne miejsce.
Chociaż robot potrzebował więcej czasu na wykonanie zabiegu niż chirurg, jego wyniki były porównywalne z rezultatami doświadczonego specjalisty.
- Tak jak rezydenci chirurgii często opanowują różne części operacji w różnym tempie, tak to badanie pokazuje potencjał rozwoju autonomicznych systemów robotycznych w podobny modułowy i stopniowy sposób – mówi Jeff Jopling, współautor publikacji.
Teraz naukowcy zamierzają uczyć robota kolejnych rodzajów zabiegów.
Marek Matacz (PAP)
