Стало известно, что ученые из Университета Джонса Хопкинса и Стэнфорда представили систему, которая способна осваивать хирургические манипуляции, просто просматривая видеоролики операций. Этот подход кардинально меняет представление о том, как можно обучать роботов выполнять сложные задачи.
Команда использовала роботизированную систему da Vinci, известную своим высоким уровнем точности и контролем. Ранее для обучения хирургии требовались годы практики, но теперь всё изменилось. Исследователи применили метод имитационного обучения, который позволяет системе самостоятельно выполнять такие операции, как манипуляция иглой, поднятие тканей и наложение швов. Интересно, что робот не просто повторяет действия, он учится исправлять свои ошибки. Если он уронит иглу, то поднимет ее и продолжит работу, демонстрируя уровень адаптивности, который ранее казался недостижимым.
Уникальность этой разработки заключается в том, что команда объединила имитационное обучение с продвинутыми алгоритмами машинного обучения, использующимися в чат-ботах, таких как ChatGPT. Однако вместо работы с текстом, система генерирует кинематику — математический язык, который описывает движения. Это позволяет точно управлять манипуляциями хирургической системы.
Обучение происходило на основе сотен видеозаписей, сделанных с запястных камер, установленных на руках робота во время реальных операций. Этот метод значительно упрощает процесс, позволяя обучать робота выполнять любые хирургические процедуры за считанные дни, в отличие от традиционного подхода, требующего ручного кодирования каждого шага.
По словам Акселя Кригера, одного из авторов исследования, такой подход может сократить время на обучение и снизить вероятность врачебных ошибок. Он также отметил, что внедрение автоматизированной хирургии может произойти быстрее, чем ожидалось.
Несмотря на существование некоторых автоматизированных устройств, таких как Corindus CorPath для сердечно-сосудистых процедур, их функции ограничены. Новый подход, предложенный исследователями, может стать настоящим прорывом в области хирургии. Кригер подчеркнул, что традиционное кодирование каждого шага занимает много времени, и его команда стремится изменить этот процесс.
Кроме этого, Кригер ранее работал над проектом, в котором робот сшил два конца кишки свиньи без вмешательства человека, используя трехмерный эндоскоп и алгоритмы машинного обучения. Теперь ученые стремятся обучить робота с помощью имитационного обучения для выполнения полноценной операции. Этот новый метод может радикально изменить подход к хирургии, открывая новые возможности для медицины и улучшая качество жизни пациентов.