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 exitosamente procedimientos de extracción de vesícula biliar en modelos realistas con un 100% de precisión en ocho pruebas diferentes. A diferencia de robots quirúrgicos anteriores que requerían tejidos pre-marcados y ambientes controlados, el SRT-H demostró tanto precisión mecánica como 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 esperaba. Construido con la misma arquitectura de aprendizaje automático que impulsa a ChatGPT, el SRT-H es interactivo, respondiendo a comandos hablados como "toma la cabeza de la vesícula" y correcciones como "mueve el brazo izquierdo un poco a la izquierda". El robot aprende de esta retroalimentación.
El procedimiento de extracción de vesícula biliar implica una secuencia compleja de 17 tareas. El robot tuvo que identificar conductos y arterias específicos y sujetarlos con precisión, colocar clips estratégicamente y cortar partes con tijeras. El SRT-H aprendió estas tareas observando videos de cirujanos de Johns Hopkins realizando el procedimiento 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. "Así como los residentes quirúrgicos suelen dominar diferentes partes de una operación a ritmos distintos, este trabajo ilustra el potencial de desarrollar sistemas robóticos autónomos de manera modular y progresiva", señala Jeff Jopling, cirujano de Johns Hopkins y coautor del estudio.
El robot funcionó perfectamente incluso cuando los investigadores introdujeron desafíos inesperados, como cambiar la posición inicial del robot o agregar tintes similares a la sangre que alteraban la apariencia de los tejidos. "Para mí, realmente demuestra que es posible realizar procedimientos quirúrgicos complejos de forma autónoma", dijo Axel Krieger, el investigador principal. "Esto es una prueba de concepto de que es posible y que este marco de aprendizaje por imitación puede automatizar procedimientos tan complejos con un alto grado de robustez".
Si bien esto representa un gran avance, el investigador principal Axel Krieger estima que podrían pasar de cinco a diez años antes de que un sistema robótico autónomo llegue a las pruebas en humanos, con importantes obstáculos regulatorios por superar. El siguiente paso del equipo es entrenar y probar el sistema en más tipos de cirugías y expandir sus capacidades para realizar operaciones autónomas completas.