Desarrollado por la Universidad Johns Hopkins, el robot realizó una cirugía compleja y autónoma. Aprendió observando videos y respondió a órdenes verbales.
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Gentileza Universidad John HopkinsEn un hecho sin precedentes para la medicina y la inteligencia artificial, un robot quirúrgico entrenado con IA realizó por primera vez una extirpación de vesícula biliar sin intervención humana directa. El procedimiento marcó un hito en la evolución de la cirugía robótica y fue desarrollado por científicos de la Universidad Johns Hopkins, en EE.UU.
El robot, llamado SRT-H, fue entrenado mediante aprendizaje automático a partir de videos de cirugías realizadas por expertos en cadáveres de cerdos. Estos registros incluían subtítulos que describían cada paso del procedimiento quirúrgico, lo que permitió al sistema interpretar, memorizar y ejecutar las tareas con una precisión del 100%. Además, durante la operación, el robot respondió de forma interactiva a órdenes verbales del equipo médico, comportándose como un residente bajo supervisión directa.
Este avance representa una evolución del proyecto STAR (Robot Autónomo de Tejidos Inteligentes), presentado en 2022 por el investigador Axel Krieger, que había logrado realizar una cirugía laparoscópica en un cerdo vivo. A diferencia de STAR, que requería condiciones controladas y seguía un plan fijo, el nuevo SRT-H puede adaptarse en tiempo real a la anatomía del paciente, tomar decisiones quirúrgicas autónomas y corregir errores sobre la marcha.
El equipo de Johns Hopkins explicó que el sistema se entrenó en tareas básicas como manipular agujas, levantar tejido y suturar. Luego, el desafío fue escalar a un procedimiento complejo como la colecistectomía, que implica 17 pasos quirúrgicos precisos y una identificación milimétrica de conductos y arterias. En pruebas con tejidos porcinos, el robot logró realizar la operación con resultados comparables a los de un cirujano experto, aunque con mayor tiempo de ejecución.
“Esto demuestra que es posible automatizar procedimientos quirúrgicos complejos con un alto grado de precisión y robustez”, destacó Axel Krieger, quien lideró la investigación publicada en la revista Science Robotics. El robot, además, funciona con una arquitectura de aprendizaje similar a la de modelos como ChatGPT, permitiéndole recibir instrucciones, aprender de errores y mejorar continuamente.