En un avance revolucionario para la tecnología médica, investigadores de la Universidad Johns Hopkins han creado un robot capaz de realizar cirugías complejas sin intervención humana.
El Surgical Robot Transformer-Hierarchy (SRT-H) completó con éxito procedimientos de extirpación de vesícula biliar en modelos realistas con un 100% de precisión en ocho ensayos diferentes. A diferencia de robots quirúrgicos anteriores, que requerían tejidos pre-marcados y entornos controlados, el SRT-H demostró tanto una precisión mecánica como una adaptabilidad similar a la humana en situaciones impredecibles.
El robot se adapta en tiempo real a las características anatómicas individuales, toma decisiones sobre la marcha y se autocorrige cuando las cosas no salen como se espera. Construido con la misma arquitectura de aprendizaje automático que impulsa ChatGPT, el SRT-H es interactivo y responde a órdenes habladas como "agarra la cabeza de la vesícula biliar" y a correcciones como "mueve el brazo izquierdo un poco a la izquierda". El robot aprende de este tipo de retroalimentación.
El procedimiento de extirpación de la vesícula biliar implica una secuencia compleja de 17 tareas. El robot tuvo que identificar conductos y arterias específicos y agarrarlos con precisión, colocar clips estratégicamente y seccionar partes con tijeras. El SRT-H aprendió estas tareas viendo vídeos de cirujanos de Johns Hopkins realizando la intervención en cadáveres de cerdo. El equipo reforzó el entrenamiento visual con subtítulos que describían cada tarea. Tras este entrenamiento, el robot realizó la cirugía con un 100% de precisión.
Aunque el robot tardó más que un cirujano humano, los resultados fueron comparables a los de un experto. "Al igual que los residentes quirúrgicos suelen dominar distintas partes de una operación a ritmos diferentes, este trabajo ilustra el potencial de desarrollar sistemas robóticos autónomos de manera modular y progresiva", afirma Jeff Jopling, cirujano de Johns Hopkins y coautor del estudio.
El robot funcionó a la perfección incluso cuando los investigadores introdujeron desafíos imprevistos, como cambiar la posición inicial del robot o añadir tintes similares a la sangre que alteraban el aspecto de los tejidos. "Para mí, esto demuestra realmente que es posible realizar procedimientos quirúrgicos complejos de forma autónoma", declaró Axel Krieger, investigador principal. "Es una prueba de concepto de que es posible y que este marco de aprendizaje por imitación puede automatizar procedimientos tan complejos con un grado de robustez tan alto".
Aunque esto supone un avance importante, el investigador principal Axel Krieger estima que podrían pasar entre cinco y diez años antes de que un sistema robótico autónomo llegue a los ensayos en humanos, ya que quedan importantes retos regulatorios por superar. El siguiente paso del equipo será entrenar y probar el sistema en más tipos de cirugías y ampliar sus capacidades para realizar operaciones autónomas completas.