全自动手术机器人正在成为现实

研究人员通过引入基于模仿学习的手术机器人训练系统取得了真正的突破。这一成果标志着一个重要的里程碑，为机器人在医疗领域的应用开辟了无限可能，有望带来外科手术的革命。

该机器人经过了全面的训练，学习了数千小时顶尖专家的手术视频。得益于先进的机器学习算法，该机器人能够以惊人的精准度和灵巧度模拟并执行手术，逐渐接近真实外科医生的水平。

模仿学习在手术机器人训练中的成功应用创造了重大突破。机器人无需为每个精细的动作编写程序，而是能够自学并模拟顶尖专家的手术技巧，从而提高手术的效率和准确性。

研究人员表示，这项成果使我们更接近未来，即手术机器人无需医生直接干预即可执行复杂手术。这是向前迈出的一大步，为机器人技术在医疗领域的应用开辟了无限的可能性。

美国约翰·霍普金斯大学和斯坦福大学团队的突破性研究成果将于本周末在德国慕尼黑举行的机器人学习大会上发布。该大会被认为是人工智能（AI）领域的顶级论坛之一，他们的研究成果有望引起国际科学界的极大兴趣。

“真正令人印象深刻的是，我们只需要向模型提供来自摄像头的图像数据，它就能自动预测机器人在手术过程中需要执行的整个复杂动作序列。”美国约翰·霍普金斯大学机械工程副教授 Axel Krieger 教授分享道。

“我们相信这是迈向医疗机器人新领域的重要一步，”克里格教授补充道。“这个模型非常擅长学习我们没教过的东西。比如，如果它掉了一根针，它会自动捡起来继续工作。这不是我教它做的。”

研究团队成功训练达芬奇机器人手术系统执行针刺、组织提拉和缝合三项基本手术技能，令人惊讶的是，该机器人的表现堪比专业外科医生。

达芬奇手术系统在全球拥有超过7000台投入使用，已成为广受欢迎的机器人手术平台。超过5万名外科医生接受了该系统的使用培训，创建了一个庞大的手术病例数据库，为机器人学习和提升技能提供了宝贵的资源。

与使用自然语言的 ChatGPT 不同，该模型利用机器学习架构，基于运动语言来分析和预测机器人的运动。该模型不处理文本，而是处理机器人的位置、速度、加速度和其他技术参数数据。

研究人员收集了数百例真实手术的大量视频数据，这些视频数据直接从达芬奇机械臂的视角记录下来。该数据集包含复杂手术过程的详细图像，为训练模型提供了宝贵的信息来源。

尽管达芬奇手术系统应用广泛，但先前的研究表明，它在执行手术操作时经常存在准确性问题。研究团队找到了一种解决此问题的新方法，即专注于训练模型执行相对运动而非绝对动作。这有助于提高机器人在手术过程中的准确性和灵活性。

“我们所需要的只是图像数据，然后这个人工智能系统就会找出适当的行动，”该研究的主要作者、约翰霍普金斯大学博士后研究员 Ji Woong“Brian”Kim 说。

“我们发现，即使经过几百次模拟，该模型仍然可以学习该过程并推广到它从未遇到过的新环境，”Ji Woong“Brian”Kim 补充道。

研究人员认为，该模型有望彻底改变手术机器人的训练方式。无需手动编程每项手术，该模型有望快速训练机器人执行从简单到复杂的任何手术。通过运用模仿学习，机器人可以向专业外科医生学习，并自主完成整个手术过程。