Впервые в истории медицинских технологий исследователи из Университета Джонса Хопкинса создали робота, способного выполнять сложные хирургические операции без участия человека.
Surgical Robot Transformer-Hierarchy (SRT-H) успешно провёл операции по удалению желчного пузыря на реалистичных моделях с точностью 100% в восьми различных испытаниях. В отличие от предыдущих хирургических роботов, требовавших предварительной разметки тканей и строго контролируемых условий, SRT-H продемонстрировал не только механическую точность, но и человеческую адаптивность в непредсказуемых ситуациях.
Робот в реальном времени подстраивается под индивидуальные анатомические особенности, принимает решения на ходу и самостоятельно корректирует действия, если что-то идёт не по плану. Построенный на той же архитектуре машинного обучения, что и ChatGPT, SRT-H интерактивен: он реагирует на голосовые команды вроде «возьми головку желчного пузыря» и на корректировки, например, «сдвинь левую руку немного влево». Робот учится на этой обратной связи.
Процедура удаления желчного пузыря включает сложную последовательность из 17 задач. Роботу необходимо было точно определить определённые протоки и артерии, захватить их, стратегически разместить клипсы и разрезать части ножницами. SRT-H изучил эти задачи, просматривая видео с операциями хирургов Университета Джонса Хопкинса на свиных трупах. Команда усилила визуальное обучение подписями, описывающими каждое действие. После такого обучения робот выполнил операцию с точностью 100%.
Хотя робот работал медленнее человека-хирурга, результаты были сопоставимы с работой эксперта. «Точно так же, как хирург-ординатор осваивает разные этапы операции с разной скоростью, эта работа демонстрирует перспективу развития автономных роботизированных систем по модульному и поэтапному принципу», — говорит хирург Джефф Джоплинг, соавтор исследования.
Робот работал безупречно даже тогда, когда исследователи создавали непредвиденные трудности — например, меняли исходное положение робота или добавляли краски, имитирующие кровь, чтобы изменить внешний вид тканей. «Для меня это действительно доказывает, что выполнение сложных хирургических процедур автономно возможно», — отметил ведущий исследователь Аксель Кригер. «Это доказательство концепции: такая система и структура имитационного обучения позволяют автоматизировать столь сложные процедуры с высокой степенью надёжности».
Хотя это и является значительным достижением, по оценке Акселя Кригера, потребуется ещё от пяти до десяти лет, прежде чем автономная роботизированная система дойдёт до испытаний на людях — предстоит преодолеть серьёзные регуляторные барьеры. Следующим шагом команда планирует обучить и протестировать систему на других видах операций и расширить её возможности для проведения полностью автономных хирургических вмешательств.