U revolucionarnom razvoju medicinske tehnologije, istraživači sa Sveučilišta Johns Hopkins stvorili su robota sposobnog za izvođenje složenih operacija bez ljudske intervencije.
Surgical Robot Transformer-Hierarchy (SRT-H) uspješno je izveo uklanjanje žučnog mjehura na realističnim modelima sa 100% točnošću u osam različitih pokušaja. Za razliku od prijašnjih kirurških robota koji su zahtijevali unaprijed označena tkiva i kontrolirane uvjete, SRT-H je pokazao i mehaničku preciznost i ljudsku prilagodljivost u nepredvidivim situacijama.
Robot se u stvarnom vremenu prilagođava individualnim anatomskim značajkama, donosi odluke u hodu i sam ispravlja pogreške kada stvari ne idu prema planu. Izgrađen na istoj arhitekturi strojnog učenja koja pokreće ChatGPT, SRT-H je interaktivan, odgovara na izgovorene naredbe poput "uhvati glavu žučnog mjehura" i ispravke poput "pomakni lijevu ruku malo ulijevo". Robot uči iz ove povratne informacije.
Postupak uklanjanja žučnog mjehura uključuje složeni slijed od 17 zadataka. Robot je morao precizno identificirati određene kanale i arterije, pravilno ih uhvatiti, strateški postaviti kopče i dijelove prerezati škarama. SRT-H je ove zadatke naučio gledajući videozapise kirurga sa Johns Hopkinsa koji izvode zahvat na svinjskim leševima. Tim je vizualnu obuku pojačao natpisima koji opisuju svaki zadatak. Nakon ovog treninga, robot je operaciju izveo sa 100% točnošću.
Iako je robotu trebalo više vremena nego ljudskom kirurgu, rezultati su bili usporedivi s onima stručnjaka. "Kao što kirurški specijalizanti često različitim tempom svladavaju pojedine dijelove operacije, ovaj rad pokazuje potencijal razvoja autonomnih robotskih sustava na sličan modularan i progresivan način", kaže kirurg Jeff Jopling sa Johns Hopkinsa, suautor studije.
Robot je besprijekorno radio čak i kada su istraživači uveli neočekivane izazove, poput promjene početnog položaja robota ili dodavanja boja nalik krvi koje su mijenjale izgled tkiva. "Za mene to zaista pokazuje da je moguće autonomno izvesti složene kirurške zahvate", rekao je vodeći istraživač Axel Krieger. "Ovo je dokaz koncepta da je to moguće i da ovaj okvir imitacijskog učenja može automatizirati tako složene postupke s iznimnom robusnošću."
Iako ovo predstavlja velik napredak, vodeći istraživač Axel Krieger procjenjuje da bi moglo proći pet do deset godina prije nego što autonomni robotski sustav dosegne fazu ispitivanja na ljudima, uz značajne regulatorne prepreke koje treba savladati. Sljedeći korak tima je trenirati i testirati sustav na više vrsta operacija te proširiti njegove mogućnosti za izvođenje potpuno autonomnih zahvata.