Ученые разработалиробота, который на основе видеозаписей опытных хирургов достиг уровня мастерства, сопоставимого с врачами. Этот прорыв в области обучения хирургических роботов означает, что теперь не нужно заранее программировать каждое отдельное действие. Вместо этого машины могут обучаться, наблюдая за другими. В будущем сложные операции можно будет проводить без человеческого вмешательства.
Исследовательская группа ученых Стэнфордского университета разработала метод имитационного обучения, который был применен для робота хирургической системы da Vinci, способного выполнять основные операции. В том числе — манипуляции с иглой, поднятие тканей и наложение швов.
Модель сочетает имитационное обучение с передовой архитектурой ИИ, которая использовалась в ChatGPT. Однако в отличие от ChatGPT, работающего с текстом, эта роботизированная система использует математический язык, позволяющий преобразовывать действия робота в конкретные движения и маневры.
Для обучения модели были использованы сотни видеозаписей, снятых наручными камерами и помещенных на роботы da Vinci во время хирургических операций. Эти видео, записанные хирургами со всего мира, подвергаются тщательному анализу после каждой операции и сохраняются в архивах. Более 50 тыс. хирургов проходят обучение по работе с системой.
Хотя da Vinci уже широко используется, исследователи утверждают, что модель известна своей неточностью. Тем не менее ученым удалось найти способ улучшить ее работу. Ключевым моментом стало обучение робота выполнению относительных движений вместо абсолютных действий, которые часто неточны.
«Все, что нам нужно, — это ввести изображение, и тогда эта ИИ-система определяет нужное действие», — отметил главный автор исследования Джи Унг Ким. Ученые выяснили, что на основе нескольких сотен демонстраций модель способна изучить процедуру и применить свои знания в новых условиях, с которыми она ранее не сталкивалась.
«Модель также осваивает задачи, которые не были частью ее обучения, — подчеркнул Кригер. — Например, если она уронит иглу, то сможет самостоятельно поднять ее и продолжить работу. Такому ее не обучали». В настоящее время команда планирует научить робота не только справляться с небольшими задачами, но и выполнять полноценные операции.
Ранее программирование робота требовало ручного кодирования на каждом шагу. Например, на моделирование наложения швов для одного вида операции могло уходить до десяти лет. «Сейчас нам нужно всего лишь собрать данные об имитационном обучении различным процедурам, и мы сможем обучить робота за считанные дни. Это позволяет нам ускорить переход к автономии и снизить количество медицинских ошибок, достигая большей точности во время операций», — отметил Кригер.
Ранее нью-йоркская компания Aescape создаларобота с искусственным интеллектом, который способен делать медицинский массаж. Новая модель работает в одном из Spa-отелей города и применяет индивидуальный подход к каждому посетителю.
