Žmonėms atlikti operaciją prireikia daug metų intensyvių studijų ir tvirtos rankos, tačiau naudojant šiuolaikinę AI technologiją, robotams tai gali būti lengviau.
Johnso Hopkinso universiteto (JHU) ir Stanfordo universitetų tyrėjai išmokė robotą chirurginę sistemą atlikti daugybę chirurginių užduočių taip pat gerai, kaip ir gydytojai žmonės, tiesiog mokydami juos vaizdo įrašuose apie šias procedūras.
Šiam tyrimui komanda panaudojo da Vinci chirurginę sistemą. Tai robotų sistema, kurią paprastai nuotoliniu būdu valdo chirurgas, turintis rankas, kurios manipuliuoja instrumentais atliekant tokias užduotis kaip skrodimas, siurbimas ir kraujagyslių pjovimas bei sandarinimas. Tokios sistemos chirurgams suteikia daug didesnę kontrolę, tikslumą ir atidžiau pažvelgti į pacientus ant operacinio stalo. Apskaičiuota, kad naujausia versija kainuos daugiau nei 2 milijonus JAV dolerių, o tai neapima priedų, sterilizavimo įrangos ar mokymo.
Intuityvus
Naudodama mašininio mokymosi metodą, žinomą kaip imitacinis mokymasis, komanda apmokė da Vinci chirurginę sistemą, kad galėtų savarankiškai atlikti tris užduotis, susijusias su chirurginėmis procedūromis: manipuliuoti adata, pakelti kūno audinius ir susiūti. Pažiūrėk.
Chirurginio roboto transformatoriaus demonstracija
Chirurginė sistema ne tik tai atliko taip gerai, kaip galėjo žmogus, bet ir išmoko taisyti savo klaidas. „Kaip jei ji numes adatą, ji automatiškai ją paims ir tęs. Tai nėra kažkas, ko aš to mokiau”, – sakė JHU docentas Axelis Kriegeris, kuris buvo vienas iš pateiktų dokumentų apie komandos išvadas. šios savaitės konferencijoje apie robotų mokymąsi.
Tyrėjai parengė dirbtinio intelekto modelį, derindami imitacinį mokymąsi su mašininio mokymosi architektūra, su kuria yra sukurti populiarūs pokalbių robotai, tokie kaip ChatGPT. Tačiau, nors šie pokalbių robotai yra skirti dirbti su tekstu, šis modelis išskiria kinematiką – kalbą, naudojamą judėjimui apibūdinti naudojant matematinius elementus, tokius kaip skaičiai ir lygtys, kad nukreiptų chirurginės sistemos rankas.
Intuityvus
Modelis buvo apmokytas naudojant šimtus vaizdo įrašų, įrašytų iš riešo kamerų, uždėtų ant da Vinci robotų rankų chirurginių procedūrų metu.
Komanda mano, kad jos modelis galėtų išmokyti robotą greitai atlikti bet kokias chirurgines procedūras ir daug lengviau nei tradicinis metodas rankiniu būdu koduoti kiekvieną žingsnį, reikalingą chirurginio roboto veiksmams nukreipti.
Johnso Hopkinso universitetas / Stanfordo universitetas
Kriegerio teigimu, tai gali padėti automatizuotai operacijai paversti realybe greičiau, nei galėjome įsivaizduoti anksčiau. „Čia naujovė yra tai, kad turime surinkti tik imitacinį įvairių procedūrų mokymąsi, o robotą galime išmokyti tai išmokti per porą dienų“, – sakė jis. „Tai leidžia mums paspartinti autonomijos tikslą, tuo pačiu sumažinant medicinines klaidas ir siekiant tikslesnės operacijos.”
Tai gali būti vienas didžiausių laimėjimų robotų chirurgijos pasaulyje pastaraisiais metais. Yra keletas automatizuotų įrenginių, skirtų naudoti sudėtingoms operacijoms, pavyzdžiui, Corindus CorPath sistema širdies ir kraujagyslių procedūroms. Tačiau jų galimybės paprastai apsiriboja tik tam tikrais operacijų, kurias jie padeda, etapais.
Be to, Kriegeris atkreipė dėmesį, kad kiekvieno roboto sistemos žingsnio kodavimas gali būti siaubingai lėtas. „Kažkas gali praleisti dešimtmetį bandydamas modeliuoti siuvimą“, – sakė jis. „Ir tai siuvimas tik vienos rūšies operacijai.”
Kriegeris taip pat anksčiau dirbo prie kitokio požiūrio į chirurginių užduočių automatizavimą. 2022 m. jo tyrėjų komanda JHU sukūrė išmaniųjų audinių autonominį robotą arba STAR. Vadovaudamasis struktūriniu šviesos pagrindu veikiančiu trimačiu endoskopu ir mašininiu mokymusi pagrįstu sekimo algoritmu, robotas be žmogaus įsikišimo sudėtingai susiuvo du kiaulės žarnyno galus.
JHU mokslininkai šiuo metu treniruoja robotą su imitaciniu mokymosi metodu, kad būtų galima atlikti visą operaciją. Tikriausiai prireiks metų, kol robotai visiškai perims chirurgus, tačiau tokios naujovės gali padaryti sudėtingą gydymą saugesnį ir prieinamesnį pacientams visame pasaulyje.
Šaltinis: Johns Hopkins universitetas