Robot-stażysta sam operował pacjenta. Nauczył się z wideo

Robotyka dokonała kolejnego przełomu. Obok domowych pomocników i sportowych wyczynów, maszyny wchodzą także na sale operacyjne. Naukowcy z amerykańskiego Uniwersytetu Johnsa Hopkinsa udowodnili, że mechaniczna ręka z powodzeniem może wykonać złożoną operację na tkance. Jeszcze nie ludzkiej, bo świńskiej i w dodatku martwej, ale nauczyła się tego tylko z wideo.

Wyniki badania i testów opublikowano na łamach Science Robotics – zespół naukowców z Uniwersytetu Johnsa Hopkinsa nauczył system Surgical Robot Transformer-Hierarchy (SRT-H) wykonywania złożonej, wieloetapowej procedury chirurgicznej. Chwali się przy tym, że usunęli część fundamentalnych barier utrudniających wdrożenie autonomicznych robotów do szpitali. Jak precyzyjne wyczuwanie tkanek.

Do operowania na ludziach nadal daleka droga: jak zaznaczyłem na wstępie, zabieg przeprowadzono na martwej świni. W dodatku ex vivo, czyli poza ciałem pacjenta. Ten, rzecz jasna nie przeżył (to był stan wyjściowy), ale operacja cholecystektomii się powiodła. Sukces odniesiono przy ośmiu powtórzeniach.

To zabieg wymagający 17 etapów identyfikacji tkanek, wykonywania precyzyjnych nacięć i zakładania klipsów, gdzie każdy z nich jest oddzielnym wzywaniem.

Maszyna nauczyła się tego z filmów instruktażowych z podpisami, naśladując ludzkich chirurgów.

"Czy mogę obserwować człowieka uczącego się tego, co powinienem robić? Jeśli tak, wszystko staje się nie tyle trywialne, co znacznie łatwiejsze" – powiedział główny autor badania, Ji Woong Kim.

Robot wykonywał zabieg autonomicznie, z asystą prawdziwego lekarza, asystującego poleceniami w języku naturalnym. Autorzy badania przyznają, że proces (oraz trening) trwał trochę dłużej, niż operuje człowiek, ale skuteczność ma być stuprocentowa. Nawet w chwili, gdy utrudniali robotowi życie.

Testując możliwości nauczania maszynowego, zespół wprowadzał nieoczekiwane zmiany, jak przesuwanie robota czy dodawanie barwników, by zmienić kolor tkanek, co nie przeszkodziło maszynie w zabiegu.

"To jak nauczenie robota do nawigacji po każdym terenie, w dowolnych warunkach i reagującego inteligentnie na to, co spotka" – powiedział Axel Krieger, współautor badania. Jego zdaniem to dowód, że nauka maszynowa przez imitacje może zautomatyzować tak złożone procedury z wysokim stopniem niezawodności.

Ich robot zaczynał od podnoszenia fragmentów tkanek i szycia ran po kilku sekundach nauki, ale robił to wedle sztywnych instrukcji.

Źródło: Science Robotics, Johns Hopkins University.