Investigadores de la Universidad Johns Hopkins (JHU) y de Stanford, demostraron cómo se pueden entrenar una serie de robots a partir de videos de otras operaciones, para realizar “los mismos procedimientos quirúrgicos con tanta destreza como los médicos humanos”. 

“Es realmente mágico tener este modelo y que todo lo que hagamos sea introducirle datos de la cámara y que pueda predecir los movimientos robóticos necesarios para la cirugía”, señaló Axel Krieger, autor de la investigación y profesor del Departamento de Ingeniería Mecánica de la JHU. “Creemos que supone un importante paso adelante hacia una nueva frontera en la robótica médica”, agregó.

El autor y sus colegas demostraron con éxito la posibilidad del aprendizaje por imitación, sin requerir correcciones posteriores. Así, a través de varios experimentos, consiguieron que los sistemas Da Vinci aprendan tareas quirúrgicas complejas y se adapten a escenarios no previstos.

La empresa Intuitive Surgical introdujo en el mercado estos robots por primera vez en el año 2000 y desde entonces lanzaron distintas versiones y actualizaciones. La mayoría cuentan con una consola quirúrgica central desde la que el cirujano obtiene imágenes detalladas de la zona a operar y controla el robot, equipado con varios brazos y herramientas.

En este caso, los investigadores utilizaron dos brazos terminados en pequeñas pinzas, que se utilizan para realizar suturas. Mediante un método de aprendizaje automático, Krieg y su equipo consiguieron entrenar el sistema para que realizara de forma autónoma en un abdomen simulado (muestras de carne de cerdo y pollo) tareas habituales de intervenciones quirúrgicas: manipular una aguja, levantar tejido corporal y suturar.

Hasta la fecha, este tipo de “programación” de funciones autónomas de los robots quirúrgicos se basaba en el entrenamiento individual de las acciones, algo que lleva una cantidad de tiempo inasumible y con resultados imprecisos. “Alguien podría pasarse una década intentando modelar la sutura. Y eso solo para un tipo de cirugía”, aseguró a los medios Krieger.

Para solventar el problema y reducir errores médicos, estos ingenieros combinaron el aprendizaje por imitación con la arquitectura de aprendizaje automático en la que se basan IAs como ChatGPT. 

Si la inteligencia artificial generativa de OpenAI trabaja con palabras y texto, el modelo de los ingenieros lo hace con cinemática, descomponiendo en fórmulas matemáticas los ángulos en los que los robots pueden mover sus brazos y herramientas, logrando el objetivo.

Para que el sistema Da Vinci ejecutara las tareas a la perfección por sí mismo, con una destreza y soltura similar a la de los médicos humanos, la Inteligencia Artificial fue alimentada con cerca de 1.000 videos de las diferentes tareas que se realizaron en los últimos años.

Este material “quirúrgico”, que se suele utilizar para el análisis postoperatorio y fue grabado con diminutas cámaras de muñeca instaladas en los brazos robóticos, sirvió como una valiosa base de datos con la que alimentar el modelo innovador.  “Todo lo que necesitamos es una imagen y este sistema de inteligencia artificial encuentra la acción correcta”, explicó otro de los autores principales del estudio, Ji Woong Kim.