Полностью автоматизированные хирургические роботы постепенно становятся реальностью.

Исследователи совершили настоящий прорыв, представив систему обучения хирургических роботов, основанную на имитационном обучении. Это достижение знаменует собой важную веху, открывая безграничные возможности для применения роботов в медицине и обещая революцию в хирургии.

Робот прошёл интенсивное обучение, изучив тысячи часов видеозаписей хирургических операций, выполненных ведущими специалистами. Благодаря передовым алгоритмам машинного обучения робот смог имитировать и выполнять хирургические процедуры с поразительной точностью и ловкостью, постепенно приближаясь к уровню настоящего хирурга.

Việc áp dụng thành công phương pháp học bắt chước trong đào tạo robot phẫu thuật đã tạo nên một bước đột phá đáng kể. Thay vì phải lập trình từng chuyển động tỉ mỉ, robot giờ đây có khả năng tự học và mô phỏng các kỹ năng phẫu thuật từ những chuyên gia hàng đầu, mang đến hiệu quả và độ chính xác cao hơn trong các ca mổ.

Các nhà nghiên cứu cho biết thành tựu này đưa chúng ta tiến gần hơn đến một tương lai nơi robot phẫu thuật có thể tự động thực hiện các ca mổ phức tạp mà không cần sự can thiệp trực tiếp của bác sĩ. Đây là một bước tiến quan trọng, mở ra những khả năng vô hạn cho việc ứng dụng robot trong lĩnh vực y tế.

Những phát hiện đột phá của nhóm nghiên cứu đến từ Đại học Johns Hopkins và Đại học Stanford của Mỹ sẽ được trình bày tại Hội nghị về Học tập của Robot ở Munich, Đức, vào cuối tuần này. Sự kiện này được xem là một trong những diễn đàn hàng đầu về trí tuệ nhân tạo (AI), và kết quả nghiên cứu của họ hứa hẹn sẽ thu hút sự quan tâm lớn từ cộng đồng khoa học quốc tế.

"Điều thực sự ấn tượng là chúng tôi chỉ cần cung cấp cho mô hình những dữ liệu hình ảnh từ camera, và nó đã có thể tự động dự đoán được toàn bộ chuỗi các chuyển động phức tạp mà robot cần thực hiện trong ca phẫu thuật", Giáo sư Axel Krieger- Phó Giáo sư Khoa Kỹ thuật cơ khí của Đại học Johns Hopkins (Mỹ) chia sẻ.

Giáo sư Krieger cho biết thêm: "Chúng tôi tin rằng, đây là bước tiến đáng kể hướng tới một lĩnh vực mới trong ngành robot y tế. Mô hình này rất giỏi trong việc học những điều mà chúng ta chưa dạy nó. Ví dụ, nếu nó làm rơi kim, nó sẽ tự động nhặt lên và tiếp tục. Đây không phải là điều tôi dạy nó làm".

Nhóm nghiên cứu đã thành công trong việc huấn luyện hệ thống phẫu thuật robot Da Vinci thực hiện thành thạo 3 kỹ năng phẫu thuật cơ bản, bao gồm thao tác sử dụng kim, nâng mô và khâu. Điều đáng ngạc nhiên là robot đã đạt được hiệu suất tương đương với các bác sĩ phẫu thuật chuyên nghiệp.

Hệ thống phẫu thuật Da Vinci, với hơn 7.000 đơn vị đang sử dụng trên toàn cầu, đã trở thành một nền tảng phẫu thuật robot phổ biến. Việc có hơn 50.000 bác sĩ được đào tạo để sử dụng hệ thống này đã tạo ra một kho dữ liệu khổng lồ về các ca phẫu thuật, cung cấp nguồn tài nguyên vô giá để robot học hỏi và cải thiện kỹ năng.

Không giống như ChatGPT sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, mô hình này tận dụng kiến trúc học máy để phân tích và dự đoán chuyển động của robot dựa trên ngôn ngữ động học. Thay vì xử lý văn bản, mô hình này làm việc với các dữ liệu về vị trí, vận tốc, gia tốc và các thông số kỹ thuật khác của robot.

Các nhà nghiên cứu đã thu thập một lượng lớn dữ liệu video từ hàng trăm ca phẫu thuật thực tế, ghi lại trực tiếp từ góc nhìn của cánh tay robot Da Vinci. Bộ dữ liệu này bao gồm những hình ảnh chi tiết về các thao tác phẫu thuật phức tạp, cung cấp một nguồn thông tin quý giá để huấn luyện mô hình.

Несмотря на широкое распространение хирургической системы Da Vinci, предыдущие исследования показали, что во время хирургических процедур часто возникают проблемы с точностью. Исследовательская группа нашла новый подход к решению этой проблемы, сосредоточившись на обучении модели выполнению относительных движений, а не абсолютных действий. Это повышает точность и гибкость робота во время операции.

«Все, что нам нужно, это данные изображений, а затем эта система искусственного интеллекта определит соответствующее действие», — сказал ведущий автор исследования Джи Вунг «Брайан» Ким, научный сотрудник Университета Джонса Хопкинса.

Джи Вун «Брайан» Ким добавил: «Мы обнаружили, что даже после нескольких сотен симуляций модель все еще может изучить процесс и обобщить его на новые среды, с которыми она никогда раньше не сталкивалась».

Исследователи считают, что эта модель может произвести революцию в обучении хирургических роботов. Вместо ручного программирования каждой операции, модель может быстро обучить робота выполнению любой процедуры, от простых до сложных операций. Применяя метод обучения на основе имитации, робот может учиться у хирургов-экспертов и выполнять целые операции автоматически.