Мир хирургии стоит на пороге революции. Группа ученых из Университета Джонса Хопкинса и Стэнфордского университета разработала систему, позволяющую хирургическим роботам выполнять операции с невероятной точностью, сравнимой с опытом лучших хирургов. Эта инновация, основанная на принципах машинного обучения, аналогичных тем, что лежат в основе ChatGPT, обещает перевернуть представления о роботоассистированных операциях.
В отличие от традиционных программируемых роботов, эта система использует подход имитационного обучения. Вместо того, чтобы программировать каждое движение робота вручную, что является невероятно сложной и трудоемкой задачей, исследователи обучили систему на основе сотен часов видеозаписей реальных операций, выполненных опытными хирургами. Эти записи были сделаны с помощью широко распространенных хирургических роботов da Vinci, что делает технологию потенциально доступной для многих медицинских учреждений.
Сердцем системы является архитектура, схожая с архитектурой больших языковых моделей, таких как ChatGPT. Однако вместо обработки текстовой информации, эта система «говорит» на «языке роботов», обрабатывая сложные видеоданные и математические модели, описывающие кинематику роботов. Система анализирует последовательность движений хирурга, распознавая инструменты, ткани и другие важные элементы операционного поля. На основе этого анализа, искусственный интеллект самостоятельно определяет оптимальную траекторию движения инструментов робота для достижения желаемого результата.
Ключевое отличие от традиционных подходов заключается в том, что система обучается не конкретным операциям, а принципам выполнения хирургических манипуляций. Как отмечает Джи Вун «Брайан» Ким, один из авторов исследования, фокус сделан на понимании *последовательности* движений, а не на запоминании строго определенных действий. Это позволяет роботу адаптироваться к небольшим вариациям в условиях операции, что крайне важно в реальной хирургической практике.
Вместо того, чтобы заставлять программистов описывать каждый возможный сценарий операции, система «обучается» на опыте, самостоятельно извлекая правила и закономерности из видеоданных. Это значительно упрощает процесс обучения и позволяет создавать более гибкие и адаптивные роботизированные системы.
Однако, важно отметить несколько моментов. Хотя система демонстрирует впечатляющую точность, она не заменяет хирурга, а выступает в качестве мощного инструмента, повышающего эффективность и точность операций. В настоящее время система находится на стадии разработки, и перед её широким внедрением необходимы тщательные клинические испытания для подтверждения её безопасности и эффективности.
Дальнейшие исследования направлены на расширение возможностей системы, включая обучение на более разнообразных операциях и интеграцию с другими медицинскими системами, такими как системы визуализации и мониторинга состояния пациента. Развитие данной технологии сулит революционные изменения в хирургии, обеспечивая более точные, безопасные и доступные операции для большего количества пациентов.
Фото: создано с помощью нейросетей
