W „Science Magazine” z 2024 r. eksperci przewidują, że roboty same będą wykonywać zabiegi – do tego zaprowadzi je stosowana w nich na coraz szerszą skalę sztuczna inteligencja. Już teraz roboty dzieli się wg możliwości działania autonomicznego, w 6-punktowej skali. Od 0 – braku jakiejkolwiek autonomii, do 5 – pełnej autonomii. Według „Science Magazine” obecnie roboty działają na poziomie 3 – warunkowej autonomii: przygotowują strategię do wykonania zadania i wykonują je, ale człowiek ciągle akceptuje te pomysły lub wybiera najwłaściwsze działania na każdym etapie. Na tym poziomie pracuje np. STAR (Smart Tissue Autonomous Robot) – maszyna rozwijana przez naukowców z John Hopkins University. W 2022 r. wykonała ona pierwszą operację laparoskopową z minimalną ingerencją człowieka.
Według ubiegłorocznej publikacji „PubMed Central” większość autonomicznych systemów robotycznych jest w fazie eksperymentalnej, ale pewne zabiegi, wykonywane autonomicznie, przeszły już do zastosowań klinicznych. Autorzy publikacji wymieniają tutaj: wenipunkcję, implantację włosów, zespolenie jelitowe, całkowitą wymianę stawu kolanowego, radiochirurgię czy wiązanie węzłów. Podkreślają też, że ogromne postępy to zasługa nie tylko AI, ale też uczenia maszynowego (ML).
Wpływ AI na rozwój robotów chirurgicznych jest na tyle intensywny, że „International Journal of Surgery” publikuje systematyczne przeglądy publikacji nt. sztucznej inteligencji w chirurgii robotycznej. Autorzy tych raportów opisują poprawę skuteczności i bezpieczeństwa zastosowania robotów wspomaganych AI, ale też występujące nadal ograniczenia i czekające branżę wyzwania.
Z kolei wg tegorocznego, styczniowego wydania „Journal of Surgery”, kluczowe obecnie zastosowania sztucznej inteligencji w uczeniu się chirurgii wspomaganej robotycznie (RAS) obejmują:
- przekazywanie informacji zwrotnej chirurgom za pomocą algorytmów, które pomagają w ulepszaniu procedury chirurgicznej – np. oferują wirtualnym asystentom rekomendacje, wskazują typowe błędy,
- zwiększanie realizmu tekstur symulacji,
- planowanie optymalnych trajektorii do nauki w czynnościach laparoskopowych,
- adaptację i optymalizację procesu uczenia się poprzez samodzielną regulację na podstawie postępów chirurga, typowych błędów, mocnych i słabych stron.
Wnioski z tych analiz „Journal of Surgery” są proste: stosowanie AI w uczeniu się w chirurgii robotycznej jest nadal „rozwijającą się dziedziną badań ze znacznym potencjałem przyszłych postępów”.
Jednym z przykładów zastosowania AI w usprawnianiu nauki chirurgów może być wykorzystywany w Polsce od grudnia 2024 r. robot Hugo RAS. Zastosowano w nim TouchSurgery – innowacyjną platformę z AI, która wspiera lekarzy w doskonaleniu umiejętności chirurgicznych na każdym etapie kariery. Dzięki technologii opartej na rzeczywistości wirtualnej (VR) i symulacjach, TouchSurgery umożliwia chirurgom udoskonalanie procedur w kontrolowanym środowisku, bez potrzeby wykorzystywania sali operacyjnej – nawet najbardziej skomplikowane procedury można ćwiczyć w wirtualnej rzeczywistości. Platforma pozwala też na analizę nagrań z operacji, oznaczanie kluczowych momentów, analizę ruchów narzędzi i dokładne przeglądanie poszczególnych etapów procedur.
Inny przykład uczenia się robotów został opisany w listopadzie 2024 r. Wyposażonej w AI platformie da Vinci najpierw pokazano, jak chirurg wykonuje wymagające dużej sprawności szycie igłą tkanek ciała. Po pokazie szkoleniowym robot wykonywał te zabiegi tak sprawnie, jak lekarze. Zaś gdy robot obejrzał setki filmów takich samych operacji, był w stanie prowadzić je w innym, nowym środowisku - tak dobrze nauczył się procedury. Naukowcy John Hopkins University zastosowali tutaj podobną architekturę uczenia maszynowego, jak w ChatGPT, jednak ludzką mowę zastąpiono kinematyką.
Takie poprawianie możliwości systemów robotycznych oraz umiejętności korzystających z nich chirurgów przynosi ogromne korzyści. Czas hospitalizacji pacjentów po prostatektomii robotycznej skrócił się o około 30%, ubytek krwi pacjentów – zmniejszył o 40%, zaś powikłania pooperacyjne po zabiegach wspomaganych robotycznie – spadły o 25%.
W ub.r. grupa hinduskich naukowców przeanalizowała, jak AI i systemy wspomagania decyzji klinicznych ograniczyły ilość problemów we wszystkich dziedzinach chirurgicznych. Okazało się, że o 14,36%. Wyniki zaprezentowano podczas 9. Międzynarodowej Konferencji Nauki, Technologii, Inżynierii i Matematyki (ICONSTEM). W konkluzjach badacze napisali: „Połączenie RAS i AI ma potencjał zrewolucjonizowania procedur chirurgicznych. I poprawy wyników zdrowotnych dla ludzi na całym świecie”.
