Um robô treinado com vídeos de cirurgias realizou uma longa fase de remoção da vesícula biliar sem ajuda humana. O robô operou pela primeira vez um paciente real e, durante a operação, respondeu e aprendeu com comandos de voz da equipe — como um cirurgião iniciante trabalhando com um mentor.

Juo-Tung Chen/Universidade Johns Hopkins

O robô teve um desempenho impecável durante os testes e com a perícia de um cirurgião humano habilidoso, mesmo durante cenários inesperados típicos de emergências médicas da vida real.

O trabalho financiado pelo governo federal, liderado por pesquisadores da Universidade Johns Hopkins, é um avanço transformador na robótica cirúrgica, onde robôs podem atuar tanto com precisão mecânica quanto com adaptabilidade e compreensão semelhantes às humanas.

"Este avanço nos leva de robôs que podem executar tarefas cirúrgicas específicas para robôs que realmente entendem procedimentos cirúrgicos", disse o especialista em robótica médica Axel Krieger . "Esta é uma distinção crucial que nos aproxima significativamente de sistemas cirúrgicos autônomos clinicamente viáveis, capazes de funcionar na realidade confusa e imprevisível do atendimento real ao paciente".

As descobertas foram publicadas hoje na Science Robotics. Em 2022, o robô autônomo de tecido inteligente STAR, da Krieger, realizou a primeira cirurgia robótica autônoma em um animal vivo — uma cirurgia laparoscópica em um porco. Mas esse robô exigiu tecido especialmente marcado, foi operado em um ambiente altamente controlado e seguiu um plano cirúrgico rígido e pré-determinado. Krieger disse que foi como ensinar um robô a dirigir por uma rota cuidadosamente mapeada.

Mas seu novo sistema, ele diz, "é como ensinar um robô a navegar em qualquer estrada, em qualquer condição, respondendo de forma inteligente a tudo o que encontrar".

O transformador robótico cirúrgico hierárquico, SRT-H , realmente realiza cirurgias, adaptando-se às características anatômicas individuais em tempo real, tomando decisões rapidamente e se autocorrigindo quando as coisas não saem como esperado.

Construído com a mesma arquitetura de aprendizado de máquina que alimenta o ChatGPT, o SRT-H também é interativo, capaz de responder a comandos de voz ("agarrar a cabeça da vesícula biliar") e correções ("mover o braço esquerdo um pouco para a esquerda"). O robô aprende com esse feedback.

"Este trabalho representa um grande avanço em relação aos esforços anteriores, pois aborda algumas das barreiras fundamentais à implantação de robôs cirúrgicos autônomos no mundo real", disse o autor principal, Ji Woong "Brian" Kim , ex-pesquisador de pós-doutorado na Johns Hopkins e agora na Universidade Stanford. "Nosso trabalho mostra que modelos de IA podem ser confiáveis ​​o suficiente para a autonomia cirúrgica — algo que antes parecia distante, mas agora é comprovadamente viável".

No ano passado, a equipe de Krieger usou o sistema para treinar um robô a realizar três tarefas cirúrgicas fundamentais: manipular uma agulha, levantar tecido corporal e suturar. Essas tarefas levavam apenas alguns segundos cada.

O procedimento de remoção da vesícula biliar é muito mais complexo, uma sequência de 17 tarefas, com duração de alguns minutos. O robô precisava identificar certos ductos e artérias e agarrá-los com precisão, posicionar clipes estrategicamente e cortar partes com tesouras.

O SRT-H aprendeu a realizar o trabalho da vesícula biliar assistindo a vídeos de cirurgiões da Johns Hopkins realizando o procedimento em cadáveres de porcos. A equipe reforçou o treinamento visual com legendas descrevendo as tarefas. Após assistir aos vídeos, o robô realizou a cirurgia com 100% de precisão.

Embora o robô tenha demorado mais para realizar o trabalho do que um cirurgião humano, os resultados foram comparáveis ​​aos de um cirurgião especialista. "Assim como os residentes cirúrgicos frequentemente dominam diferentes partes de uma operação em ritmos diferentes, este trabalho ilustra a promessa de desenvolver sistemas robóticos autônomos de maneira igualmente modular e progressiva", afirma Jeff Jopling , cirurgião da Johns Hopkins e coautor.

O robô teve um desempenho impecável em condições anatômicas que não eram uniformes e durante desvios inesperados, como quando os pesquisadores mudaram a posição inicial do robô e quando adicionaram corantes semelhantes ao sangue que mudaram a aparência da vesícula biliar e dos tecidos ao redor.

"Para mim, isso realmente demonstra que é possível realizar procedimentos cirúrgicos complexos de forma autônoma", disse Krieger. "Esta é uma prova de conceito de que é possível, e esta estrutura de aprendizagem por imitação pode automatizar procedimentos tão complexos com um alto grau de robustez".

Em seguida, a equipe gostaria de treinar e testar o sistema em mais tipos de cirurgias e expandir suas capacidades para realizar uma cirurgia autônoma completa.

Os autores incluem o aluno de doutorado da Johns Hopkins, Juo-Tung Chen; o aluno de pós-graduação visitante da Johns Hopkins, Pascal Hansen; a aluna de doutorado da Universidade de Stanford, Lucy X. Shi; o aluno de graduação da Johns Hopkins, Antony Goldenberg; o aluno de doutorado da Johns Hopkins, Samuel Schmidgall; o ex-bolsista de pós-doutorado da Johns Hopkins, Paul Maria Scheikl; o engenheiro de pesquisa da Johns Hopkins, Anton Deguet; o colega cirurgião Brandon M. White, a professora assistente da Universidade de Stanford, Chelsea Finn; e De Ru Tsai e Richard Cha da Optosurgical.

Fonte: Universidade Johns Hopkins