ロボット手術は、自律的な胆嚢除去を伴う「マイルストーン」を打ちます

st。ミネソタ州ポール、7月9日（UPI） – 人間の助けを借りずに特定の種類の外科的処置を実行するためにロボットを訓練する努力は、リアルな環境で胆嚢除去手順が成功した「重要なマイルストーン」に達したと、研究者は水曜日に報告した。

医療ロボット工学の専門家 ジョンズ・ホプキンス そして、スタンフォード大学は、新しい研究で、彼らが「大幅に」封筒を押し出したことを明らかにしました。ロボットは、人工知能を使用して、外科的処置中に予期せぬ障害を克服する方法を教えるために人工知能を使用して、ロボットが手術室で何をすることができるかを推進しました。

研究、 水曜日に公開 ジャーナルScience Roboticsでは、Surgical Robot Transformer-HierarchyまたはSRT-Hと呼ばれる新しく開発されたAIプラットフォームを使用することにより、科学者はロボットアームに「100％精度で」8つのEx Vivo胆嚢手順を実行するように指示する方法を説明しました。

SRT-Hは、「コンピュータービジョン」の最新の進歩であり、AIの分野であり、ロボットが人間と同じように画像やビデオを「見て」、解釈できるようにします。このシステムは、豚について同じ手順を実行し、タスクを説明する自然言語のキャプションで強化された人間の外科医のビデオを示しました。また、手順中に人間の音声コマンドに応答することもできます。

最も重要なことは、SRT-Hは、科学者が胆嚢や周囲の組織の外観を変えた血液様染料を追加するなど、科学者がそれをカーブボールを投げたときに自己修正する能力を示したことです。彼らは、クリップを戦略的に配置したり、ハサミで部品を切断したりするなどのタスクを正確に実行できると報告しました。

結果は、医学科学を「外科的自律性」に十分に信頼できるAI駆動型ロボット、特に毎年数十万回の時間を実行する胆嚢除去などの日常的な手順において、AIを搭載したロボットを「外科的自律」に十分に信頼できるようにするという目標に近づくように見えるため、重要であると考えられていました。

https://www.youtube.com/watch?v=c1e170xr6bm

この研究は、2022年に以前のAIベースのシステムを使用したJHUのホワイティングスクールオブエンジニアリングの准教授である医療ロボット科学者のAxel Kriegerが主導しました。 自律的に実行します 豚の軟部組織に関する最初の小切開、カメラ誘導外科手術。

SRT-H “は、特定の手術タスクを実行できるロボットから外科的処置を理解するロボットへの根本的なシフトを表しています」と、Kreigerは電子メールでのコメントでUPIに語りました。

ロボットが高度に制御された環境内で特別にマークされた組織でのみ動作するという要件を排除するなど、いくつかの重要な技術的進歩をもたらします。

「SRT-Hは、個々の解剖学的特徴にリアルタイムで適応し、その場で決定を下し、物事が予想どおりに進まないときに自己修正することができます。

また、システムはChatGptを強化する同じ機械学習アーキテクチャを使用して構築されたため、ロボットをインタラクティブにすることができます。

「「胆嚢の頭をつかむ」などの音声コマンドや、「左腕を少し左に移動する」などの修正に応答し、手順中にこのフィードバックから実際に学ぶことができます」とKrieger氏は言います。

研究者は、学習フレームワークを追加しました。「医学生の学習方法と同様に、手術のビデオを視聴することでロボットを訓練します。このアプローチは、実際の手術で典型的な予期しないシナリオであっても、熟練した人間の外科医の専門知識で試験を控えめに実行したほど堅牢であることが証明されています。

UPIが連絡した他の医療用ロボット工学の専門家は、結果が外科ロボット工学分野の顕著な成果であることに同意したが、マシンが人間の患者に自律的に動作するほど安全であると見なされる日まで、まだ長い道のりであると警告した。

ハンガリーのブダペストにあるオブダ大学の教授であるタマス・ハイデガー、およびインテリジェントロボット工学のアンタルベジュジーセンターの医療ロボット研究の技術的リードは、この結果は「ランドマークの進歩が自律外科システムで現れた」ことを示していると述べた。

自律的な介入の場合は、実際には「強化」ですが、私たちは自律的なロボット手術の突破口に至っていますか？はい、いいえ、彼は答えました。

「採用されたSRT-Hシステムは、エラー修正と一般化の能力を提示しました。これはスケーラビリティにつながる可能性があります」 「これはメジャーです。最初のベビーステップ。」

しかし、現在の実験は、「人間の手術の超複雑なドメインにおける胚の進歩のみを表している」と彼は述べ、自律的なロボット手術の開発を自動運転車の開発と比較した。

「2004年、すべての参加者は最初のDARPAチャレンジでモハーブ砂漠を横断することに失敗しましたが、2007年までに、シミュレートされた都市環境でさえほとんどのシステムで管理しやすくなりました。しかし、このテクノロジーが道路に衝突したとき、大幅な欠点が明らかになりました。

「個々の解剖学と病理学、出血、生理学的組織の動き、モデルのない組織特性など、生きた人間の手術のばらつきは、自律系の即時の臨床展開を制限します。」

一方、新しい研究に関連していなかった英国の専門家は、「AIと外科ロボット工学の可能性の芸術を本当に強調する」ことに同意しました。

ロンドン大学ロンドン大学のコンピューターサイエンス学科とUCLホークス研究所の共同ディレクターのロボットビジョンの教授であるDanail Stoyanovは、コンピュータービジョンの分野は外科的ビデオの「信じられないほどの進歩」を行っており、そのような研究のためのオープンロボットプラットフォームの利用可能性は「外科的自動化を実証することができる」と付け加えた。

しかし、彼は、「実際の臨床使用においてこれを実用的にするために他の多くの課題が残っている。技術的に臨床状態に一般化することは非常に困難であり、医療機器の検証、安全性、有効性、そしてもちろん、コストと責任を備えた追加のハードルがある」と警告した。

JHUのKriegerは同様に、現在の研究は単に「概念の証明を提供している」と述べた。臨床応用の前に、患者の安全性が最優先事項であることを保証するために、広範なテストと規制当局の承認が必要だ」。

そうは言っても、次の次のステップは「より多くのタイプの手術でシステムを訓練およびテストし、その能力を拡大して、完全な自律的な手術を最初から最後まで実行することです。

「現在、胆嚢除去の長い段階で成功を実証していますが、システムの外科的レパートリーを広げて、ロボットの「一貫した精度と疲労や振戦などの人間の要因が制限要因である可能性のある挑戦的な条件で動作する能力を含める手順を含めたい」とクリーガーは述べた。