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机器人在没有人类帮助的情况下进行首次逼真的手术

2025-07-09 18:00:00 英文原文

作者:Jill Rosen

对手术视频进行培训的系统表现像专家外科医生

经过

出版

2025年7月9日

接受过手术视频的机器人在没有人类帮助的情况下进行了胆囊去除的漫长阶段。该机器人第一次在救生的患者身上操作,在手术过程中,他从团队的语音命令中做出了回应,就像新手外科医生与导师一起工作。

该机器人在试验中以及熟练的人类外科医生的专业知识中表现出色,即使在现实生活中典型的医疗紧急情况下也是如此。

“这一进步使我们从可以执行特定的手术任务的机器人转移到真正了解手术程序的机器人。”

阿克塞尔·克里格(Axel Krieger)。

约翰·霍普金斯医疗机器人

由约翰·霍普金斯大学(John Hopkins University)研究人员领导的联邦资助的工作是手术机器人技术的变革性进步,机器人可以在机械精度和类似人类的适应性和理解力方面执行。

医疗机器人主义者说:“这种进步使我们从可以执行特定的手术任务的机器人转移到了真正了解手术程序的机器人。”阿克塞尔·克里格(Axel Krieger)。“这是一个关键的区别,它使我们更加接近临床上可行的自主手术系统,可以在凌乱,不可预测的实际患者护理现实中起作用。”

这些发现今天在科学机器人技术

2022年,克里格(Krieger)的智能纸巾自主机器人Star表演了现场动物的首次自主机器人手术猪进行腹腔镜手术。但是该机器人需要在高度控制的环境中进行特殊标记的组织,并遵循刚性,预定的手术计划。克里格说,这就像教机器人沿着一条精心映射的路线行驶。

他说,但是他的新系统“就像教机器人在任何情况下都在任何道路上驾驶任何道路,对遇到的一切都聪明地做出回应。”

分层手术机器人变压器SRT-H,真正地进行手术,实时适应单个解剖特征,即时做出决定,并在事情不按预期进行时进行自我纠正。

SRT-H也是由供电的机器学习体系结构构建的,也是互动的,能够响应口语命令(“抓住胆囊头”)和校正(“将左臂向左移动一点”)。机器人从此反馈中学习。

首席作家说:“这项工作是先前努力的重大飞跃,因为它解决了在现实世界中部署自动手术机器人的一些基本障碍。”Ji Woong“ Brian” Kim是约翰·霍普金斯(Johns Hopkins)的前博士后研究员,现任斯坦福大学(Stanford University)。“我们的工作表明,AI模型可以使手术自治变得足够可靠。

图像标题:SRT-H:通过语言模仿学习的自主手术的分层框架

视频信用:Juo-tung Chen / Johns Hopkins大学

去年,克里格(Krieger)的团队使用该系统训练机器人要执行三项基础手术任务:操纵针头,抬起身体组织和缝合。这些任务只花了几秒钟。

胆囊拆卸程序要复杂得多,长达一分钟的17个任务。机器人必须识别某些管道和动脉,并精确地抓住它们,从战略上放置夹子,并用剪刀切断零件。

SRT-H通过观看Johns Hopkins外科医生在Pig Cadavers上进行的视频来学习胆囊工作。团队通过描述任务的字幕加强了视觉培训。观看视频后,机器人精确地进行了手术。

尽管机器人比人类外科医生花费的时间更长,但结果与专家外科医生相当。约翰·霍普金斯外科医生说:“正如外科手术居民经常以不同的速度掌握操作的不同部分一样,这项工作说明了以类似模块化和进步的方式开发自主机器人系统的希望。”杰夫·乔普林,合着者。

机器人在不统一的解剖条件下完美地表现出色,在意外的弯路期间,例如研究人员改变机器人的起始位置以及添加类似血液的染料以改变胆囊和周围组织的外观时。

克里格说:“对我来说,这确实表明可以自主执行复杂的手术程序。”“这是一种概念证明,这是可能的,而这种模仿学习框架可以以如此高的鲁棒性自动化这种复杂的程序。”

接下来,该团队希望训练和测试系统的更多类型的手术,并扩大其完成自主手术的能力。

作者包括约翰·霍普金斯(John Hopkins)博士生Juo-tung Chen;约翰·霍普金斯(Johns Hopkins)访问研究生帕斯卡·汉森(Pascal Hansen);斯坦福大学博士学生露西·X.史;约翰·霍普金斯大学本科安东尼·戈登伯格(Antony Goldenberg);约翰·霍普金斯(Johns Hopkins)博士学生塞缪尔·施密德加尔(Samuel Schmidgall);前约翰·霍普金斯(John Hopkins)博士后研究员Paul Maria Scheikl;约翰·霍普金斯研究工程师Anton Deguet;斯坦福大学助理教授切尔西·芬恩(Chelsea Finn)手术研究员布兰登·怀特(Brandon M. White);以及Optosurgical的De Ru Tsai和Richard Cha。

这项工作得到了高级研究项目署(ARPA-H)的支持。内容仅是作者的责任,不一定代表ARPA-H的官方观点。提供的其他支持:机器人技术2144348的国家科学基金会/基础研究;国立卫生研究院R56EB033807;和国家科学基金会研究生教育部2139757。

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