चिकित्सा तकनीक के क्षेत्र में एक क्रांतिकारी विकास के तहत, जॉन्स हॉपकिन्स विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक ऐसा रोबोट तैयार किया है, जो बिना मानवीय हस्तक्षेप के जटिल सर्जरी कर सकता है।
सर्जिकल रोबोट ट्रांसफॉर्मर-हायरेरकी (SRT-H) ने आठ अलग-अलग परीक्षणों में 100% सटीकता के साथ जीवंत मॉडल्स पर पित्ताशय हटाने की प्रक्रिया सफलतापूर्वक पूरी की। पहले के सर्जिकल रोबोट्स को पूर्व-चिह्नित ऊतकों और नियंत्रित वातावरण की आवश्यकता होती थी, लेकिन SRT-H ने अप्रत्याशित परिस्थितियों में भी यांत्रिक सटीकता और मानवीय अनुकूलनशीलता दोनों का प्रदर्शन किया।
यह रोबोट वास्तविक समय में व्यक्तिगत शारीरिक संरचनाओं के अनुसार खुद को ढालता है, तुरंत निर्णय लेता है और जब कुछ अपेक्षा के अनुसार नहीं होता तो खुद को सुधारता है। ChatGPT को शक्ति देने वाली मशीन लर्निंग आर्किटेक्चर के साथ निर्मित SRT-H संवादात्मक है, जो "गॉलब्लैडर का सिर पकड़ो" जैसी बोली गई कमांड्स और "बायां हाथ थोड़ा बाईं ओर ले जाओ" जैसी सुधारात्मक कमांड्स का जवाब देता है। रोबोट इस फीडबैक से सीखता है।
पित्ताशय हटाने की प्रक्रिया में 17 जटिल कार्यों का क्रम होता है। रोबोट को विशिष्ट नलिकाओं और धमनियों की पहचान करनी होती है, उन्हें सटीकता से पकड़ना होता है, क्लिप्स को रणनीतिक रूप से लगाना होता है और कैंची से हिस्सों को काटना होता है। SRT-H ने ये कार्य जॉन्स हॉपकिन्स के सर्जनों द्वारा सूअर के शवों पर की गई प्रक्रिया के वीडियो देखकर सीखे। टीम ने प्रत्येक कार्य का वर्णन करने वाले कैप्शन के साथ दृश्य प्रशिक्षण को मजबूत किया। इस प्रशिक्षण के बाद, रोबोट ने 100% सटीकता के साथ सर्जरी की।
हालांकि रोबोट को मानव सर्जन की तुलना में अधिक समय लगा, लेकिन परिणाम विशेषज्ञ के समान ही थे। "जैसे सर्जिकल रेजिडेंट्स अक्सर ऑपरेशन के विभिन्न हिस्सों में अलग-अलग गति से निपुणता प्राप्त करते हैं, वैसे ही यह कार्य दिखाता है कि स्वायत्त रोबोटिक सिस्टम को भी इसी तरह मॉड्यूलर और प्रगतिशील तरीके से विकसित किया जा सकता है," अध्ययन के सह-लेखक और जॉन्स हॉपकिन्स के सर्जन जेफ जोप्लिंग कहते हैं।
यह रोबोट तब भी त्रुटिहीन रहा जब शोधकर्ताओं ने अप्रत्याशित चुनौतियाँ पेश कीं, जैसे कि रोबोट की प्रारंभिक स्थिति बदलना या ऊतकों की बनावट बदलने के लिए रक्त जैसे रंगों का उपयोग करना। प्रमुख शोधकर्ता एक्सेल क्रिगर ने कहा, "मेरे लिए यह वास्तव में दिखाता है कि जटिल सर्जिकल प्रक्रियाएं स्वायत्त रूप से करना संभव है। यह एक प्रमाण है कि यह संभव है और यह इमिटेशन लर्निंग फ्रेमवर्क इतनी उच्च मजबूती के साथ ऐसी जटिल प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकता है।"
हालांकि यह एक बड़ी उपलब्धि है, प्रमुख शोधकर्ता एक्सेल क्रिगर का अनुमान है कि स्वायत्त रोबोटिक सिस्टम के मानव परीक्षणों तक पहुंचने में अभी पांच से दस साल और लग सकते हैं, साथ ही कई नियामकीय चुनौतियाँ भी पार करनी होंगी। अगले चरण में, टीम इस सिस्टम को और अधिक प्रकार की सर्जरी पर प्रशिक्षित और परीक्षण करने तथा इसकी क्षमताओं का विस्तार कर पूरी तरह स्वायत्त ऑपरेशन कराने की योजना बना रही है।