Человеку требуются годы интенсивного обучения и твердая рука, чтобы выполнять хирургические операции, но роботам может быть легче освоить это с помощью современных технологий искусственного интеллекта.
Исследователи из Университета Джонса Хопкинса (JHU) и Стэнфордского университета научили роботизированную хирургическую систему выполнять ряд хирургических задач так же умело, как врачи-люди, просто обучив ее на видеозаписях этих процедур.
Команда использовала хирургическую систему da Vinci для этого исследования. Это роботизированная система, которая обычно дистанционно управляется хирургом с руками, которые манипулируют инструментами для таких задач, как рассечение, отсасывание, резка и герметизация сосудов. Такие системы дают хирургам гораздо больший контроль, точность и более пристальный взгляд на пациентов на операционном столе. Последняя версия оценивается более чем в 2 миллиона долларов США, и это не включает аксессуары, стерилизационное оборудование или обучение.
Хирургическая система da Vinci в работеИнтуитивно понятно
Используя метод машинного обучения, известный как имитационное обучение, команда обучила хирургическую систему da Vinci самостоятельно выполнять три задачи, связанные с хирургическими процедурами: манипулирование иглой, подъем тканей тела и наложение швов. Посмотрите.
Демонстрация хирургического робота-трансформера
Хирургическая система не только выполнила все это так же хорошо, как и человек, но и научилась исправлять собственные ошибки. «Например, если она уронит иглу, она автоматически поднимет ее и продолжит. Это не то, чему я ее учил», — сказал Аксель Кригер, доцент в Университете Джона Хейзела, который стал соавтором статьи о результатах работы команды, представленной на этой неделе на конференции по обучению роботов.
Исследователи обучили модель ИИ, объединив имитационное обучение с архитектурой машинного обучения, с помощью которой построены популярные чат-боты, такие как ChatGPT. Однако, в то время как эти чат-боты предназначены для работы с текстом, эта модель выдает кинематику — язык, используемый для описания движения с помощью математических элементов, таких как числа и уравнения, — чтобы направлять руки хирургической системы.
Роботизированные хирургические системы подразумевают присутствие хирурга-человека для руководства каждым шагом, обеспечивая при этом большую точность
Интуитивно понятный
Модель была обучена с использованием сотен видео, записанных с запястных камер, размещенных на руках роботов da Vinci во время хирургических процедур.
Команда считает, что ее модель может обучить робота выполнять любую хирургическую процедуру быстро и гораздо проще, чем традиционный метод ручного кодирования каждого шага, необходимого для управления действиями хирургического робота.
Камеры на запястьях, прикрепленные к рукам хирургической системы робота, снимают кадры, помогающие обучать модель искусственного интеллектаУниверситет Джонса Хопкинса/Стэнфордский университет
По словам Кригера, это может помочь сделать автоматизированную хирургию реальностью раньше, чем мы могли себе представить ранее. «Новшество здесь в том, что нам нужно только собрать имитационное обучение различным процедурам, и мы можем обучить робота этому за пару дней», — сказал он. «Это позволяет нам ускорить достижение цели автономности, одновременно сокращая количество врачебных ошибок и достигая более точной хирургии».
Это может стать одним из самых больших прорывов в мире роботизированной хирургии за последние годы. Существуют некоторые автоматизированные устройства для использования в сложных операциях, например, система CorPath от Corindus для сердечно-сосудистых процедур. Однако их возможности, как правило, ограничены только определенными этапами операций, в которых они помогают.
Кроме того, Кригер отметил, что кодирование каждого этапа для роботизированной системы может быть ужасно медленным. «Кто-то может потратить десятилетие, пытаясь смоделировать наложение швов», — сказал он. «И это наложение швов только для одного типа операции».
Кригер также ранее работал над другим подходом к автоматизации хирургических задач. В 2022 году его команда исследователей разработала интеллектуального тканевого автономного робота, или STAR, в Университете Джона Хопкинса. Руководствуясь структурным трехмерным эндоскопом на основе света и алгоритмом отслеживания на основе машинного обучения, робот искусно сшил два конца свиной кишки без вмешательства человека.
Исследователи JHU сейчас работают над обучением робота с помощью своего метода имитационного обучения для проведения полноценной операции. Вероятно, пройдут годы, прежде чем мы увидим, как роботы полностью возьмут на себя обязанности хирургов, но такие инновации, как эта, могут сделать сложные процедуры более безопасными и доступными для пациентов по всему миру.
