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.

Успешное применение методов имитационного обучения в подготовке хирургических роботов стало значительным прорывом. Вместо того чтобы тщательно программировать каждое движение, роботы теперь могут учиться и имитировать хирургические навыки ведущих специалистов, что приводит к повышению эффективности и точности операций.

Исследователи утверждают, что это достижение приближает нас к будущему, где хирургические роботы смогут автоматически выполнять сложные операции без непосредственного вмешательства врачей. Это значительный шаг вперед, открывающий безграничные возможности для применения роботов в медицине.

В эти выходные на конференции Robotics Learning Conference в Мюнхене, Германия, будут представлены новаторские результаты исследований группы ученых из Университета Джонса Хопкинса и Стэнфордского университета (США). Это мероприятие считается одним из ведущих форумов по искусственному интеллекту (ИИ), и результаты их исследований обещают привлечь значительное внимание международного научного сообщества.

«Что действительно впечатляет, так это то, что мы просто предоставили модели данные изображения с камеры, и она смогла автоматически предсказать всю сложную последовательность движений, которые роботу необходимо было выполнить во время операции», — поделился профессор Аксель Кригер, доцент кафедры машиностроения Университета Джонса Хопкинса (США).

Профессор Кригер добавил: «Мы считаем, что это значительный шаг к новой области в медицинской робототехнике. Эта модель очень хорошо учится тому, чему мы ее не учили. Например, если она уронит иглу, она автоматически поднимет ее и продолжит движение. Этому я ее не учил».

Исследовательская группа успешно обучила роботизированную хирургическую систему Da Vinci выполнению трех основных хирургических операций: манипулированию иглой, подъему тканей и наложению швов. Удивительно, но робот показал результаты, сопоставимые с результатами профессиональных хирургов.

Хирургическая система Da Vinci, насчитывающая более 7000 единиц в использовании по всему миру, стала популярной платформой для роботизированной хирургии. Благодаря обучению более 50 000 врачей работе с этой системой, была создана огромная база данных хирургических случаев, предоставляющая бесценный ресурс для обучения роботов и совершенствования их навыков.

В отличие от ChatGPT, который использует естественный язык, эта модель применяет архитектуру машинного обучения для анализа и прогнозирования движения робота на основе кинематического языка. Вместо обработки текста эта модель работает с данными о положении, скорости, ускорении и других технических параметрах робота.

Исследователи собрали большой объем видеоданных, полученных в ходе сотен реальных хирургических операций, записанных непосредственно с точки зрения роботизированной руки Da Vinci. Этот набор данных включает в себя подробные изображения сложных хирургических процедур, что является ценным источником информации для обучения модели.

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.