Les robots chirurgicaux entièrement automatisés deviennent progressivement une réalité.

Des chercheurs ont réalisé une véritable percée en introduisant un système de formation de robots chirurgicaux basé sur l'apprentissage par mimétisme. Cette avancée majeure ouvre des perspectives illimitées pour l'application des robots dans le domaine médical et promet une révolution en chirurgie.

Un robot a suivi un entraînement intensif, apprenant à partir de milliers d'heures d'enregistrements vidéo d'interventions chirurgicales réalisées par des experts de renom. Grâce à des algorithmes d'apprentissage automatique avancés, le robot a pu simuler et réaliser des interventions chirurgicales avec une précision et une dextérité étonnantes, se rapprochant progressivement du niveau d'un véritable chirurgien.

L'application réussie des méthodes d'apprentissage par imitation à la formation des robots chirurgicaux a constitué une avancée majeure. Au lieu de devoir programmer méticuleusement chaque mouvement, les robots peuvent désormais apprendre et reproduire les gestes chirurgicaux d'experts de renom, ce qui permet d'accroître l'efficacité et la précision des interventions.

Les chercheurs affirment que cette avancée nous rapproche d'un avenir où les robots chirurgicaux pourront réaliser automatiquement des interventions complexes sans intervention directe des médecins. Il s'agit d'un progrès considérable, ouvrant la voie à des applications illimitées de la robotique dans le domaine médical.

Les résultats novateurs d'une équipe de recherche des universités Johns Hopkins et Stanford, aux États-Unis, seront présentés ce week-end à la conférence Robotics Learning de Munich, en Allemagne. Cet événement est considéré comme l'un des forums les plus importants sur l'intelligence artificielle (IA), et leurs travaux promettent d'attirer l'attention de la communauté scientifique internationale.

« Ce qui est vraiment impressionnant, c'est que nous avons simplement fourni au modèle des données d'image provenant de la caméra, et qu'il a été capable de prédire automatiquement toute la séquence complexe de mouvements que le robot devait effectuer pendant l'opération », a déclaré le professeur Axel Krieger, professeur agrégé de génie mécanique à l'université Johns Hopkins (États-Unis).

Le professeur Krieger a ajouté : « Nous pensons qu’il s’agit d’une avancée significative vers un nouveau domaine de la robotique médicale. Ce modèle est très performant pour apprendre des choses que nous ne lui avons pas enseignées. Par exemple, s’il laisse tomber une aiguille, il la ramasse automatiquement et poursuit son travail. Je ne lui ai pas appris cela. »

L'équipe de recherche a réussi à entraîner le système chirurgical robotisé Da Vinci à réaliser avec aisance trois gestes chirurgicaux de base : la manipulation d'aiguilles, le soulèvement de tissus et la suture. De façon surprenante, le robot a atteint des performances comparables à celles des chirurgiens professionnels.

Le système chirurgical Da Vinci, avec plus de 7 000 unités en service dans le monde, est devenu une plateforme de chirurgie robotique très répandue. La formation de plus de 50 000 médecins à son utilisation a permis de constituer une immense base de données de cas chirurgicaux, une ressource inestimable pour l’apprentissage et le perfectionnement des robots.

Contrairement à ChatGPT, qui utilise le langage naturel, ce modèle exploite une architecture d'apprentissage automatique pour analyser et prédire les mouvements du robot à partir de données cinématiques. Au lieu de traiter du texte, il utilise des données relatives à la position, la vitesse, l'accélération et d'autres paramètres techniques du robot.

Des chercheurs ont recueilli une grande quantité de données vidéo issues de centaines d'interventions chirurgicales réelles, enregistrées directement du point de vue du bras robotique Da Vinci. Cet ensemble de données comprend des images détaillées d'interventions chirurgicales complexes, constituant une source d'information précieuse pour l'entraînement du modèle.

Bien que le système chirurgical Da Vinci soit largement utilisé, des études antérieures ont montré qu'il rencontre fréquemment des problèmes de précision lors des interventions chirurgicales. L'équipe de recherche a mis au point une nouvelle approche pour résoudre ce problème en orientant l'entraînement du modèle vers des mouvements relatifs plutôt qu'absolus. Ceci améliore la précision et la flexibilité du robot pendant l'opération.

« Nous avons simplement besoin de données d'image, et ce système d'IA déterminera ensuite l'action appropriée », a déclaré Ji Woong « Brian » Kim, auteur principal de l'étude et chercheur postdoctoral à l'université Johns Hopkins.

Ji Woong « Brian » Kim a ajouté : « Nous avons constaté que même avec plusieurs centaines de simulations, le modèle était toujours capable d'apprendre le processus et de le généraliser à de nouveaux environnements qu'il n'avait jamais rencontrés auparavant. »

Les chercheurs estiment que ce modèle pourrait révolutionner la formation des robots chirurgicaux. Au lieu de programmer manuellement chaque intervention, le modèle permet d'entraîner rapidement un robot à réaliser n'importe quelle procédure, des plus simples aux plus complexes. Grâce à une méthode d'apprentissage par mimétisme, le robot peut apprendre des chirurgiens experts et effectuer des interventions chirurgicales complètes de manière automatique.