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人類進(jìn)行手術(shù)需要多年的深入研究和穩(wěn)定的手，但使用當(dāng)今的 AI 技術(shù)，機(jī)器人可能更容易掌握它。

約翰霍普金斯大學(xué) （JHU） 和斯坦福大學(xué)的研究人員已經(jīng)教會了一個機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)，只需用這些手術(shù)的視頻對其進(jìn)行訓(xùn)練，就可以像人類醫(yī)生一樣熟練地執(zhí)行一系列手術(shù)任務(wù)。

該團(tuán)隊(duì)在這項(xiàng)研究中使用了達(dá)芬奇手術(shù)系統(tǒng)。這是一個機(jī)器人系統(tǒng)，通常由外科醫(yī)生遠(yuǎn)程控制，外科醫(yī)生的手臂可以操縱器械進(jìn)行解剖、抽吸以及切割和密封血管等任務(wù)。像這樣的系統(tǒng)為外科醫(yī)生提供了更大的控制力、精度，并可以更仔細(xì)地觀察手術(shù)臺上的患者。最新版本的成本估計(jì)超過 200 萬美元，這還不包括配件、消毒設(shè)備或培訓(xùn)。

該團(tuán)隊(duì)使用一種稱為模仿學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，訓(xùn)練了達(dá)芬奇手術(shù)系統(tǒng)自行執(zhí)行外科手術(shù)中涉及的三項(xiàng)任務(wù)：操作針頭、提升身體組織和縫合。

約翰霍普金斯大學(xué)助理教授阿克塞爾·克里格 （Axel Krieger） 說：“手術(shù)系統(tǒng)不僅像人類一樣執(zhí)行這些任務(wù)，而且還學(xué)會了糾正自己的錯誤。“就像如果它掉了針，它會自動撿起來并繼續(xù)。這不是我教它做的事情”。

研究人員通過將模仿學(xué)習(xí)與 ChatGPT 等流行聊天機(jī)器人構(gòu)建的機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)相結(jié)合來訓(xùn)練 AI 模型。然而，雖然這些聊天機(jī)器人旨在處理文本，但該模型會使用一種用于用數(shù)字和方程等數(shù)學(xué)元素描述運(yùn)動的語言來指導(dǎo)手術(shù)系統(tǒng)的手臂。

該模型是在外科手術(shù)過程中使用放置在達(dá)芬奇機(jī)器人手臂上的手腕攝像頭錄制的數(shù)百個視頻進(jìn)行訓(xùn)練的。

該團(tuán)隊(duì)相信，其模型可以訓(xùn)練機(jī)器人快速執(zhí)行任何類型的外科手術(shù)，而且比手動編碼指導(dǎo)手術(shù)機(jī)器人動作所需的每個步驟的傳統(tǒng)方法要容易得多。

根據(jù) Krieger 的說法，這可能有助于比我們以前想象的更快地使自動化手術(shù)成為現(xiàn)實(shí)。“這里的新情況是，我們只需要收集不同程序的模仿學(xué)習(xí)，我們可以訓(xùn)練機(jī)器人在幾天內(nèi)學(xué)會它，”他說：“它使我們能夠加速實(shí)現(xiàn)自主目標(biāo)，同時減少醫(yī)療錯誤并實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的手術(shù)。”

這可能是近年來機(jī)器人輔助手術(shù)領(lǐng)域最大的突破之一。市面上有一些用于復(fù)雜手術(shù)的自動化設(shè)備，例如用于心血管手術(shù)的 Corindus CorPath 系統(tǒng)。但是，他們的能力通常僅限于他們幫助的手術(shù)的某些步驟。

此外，Krieger 指出，為機(jī)器人系統(tǒng)編寫每個步驟的編碼可能會非常緩慢。“有人可能會花十年時間試圖模擬縫合，”他說。“而且這只是一種手術(shù)的縫合。”

Krieger 之前還研究過一種不同的方法來自動化手術(shù)任務(wù)。2022 年，他的研究團(tuán)隊(duì)在 JHU 開發(fā)了智能組織自主機(jī)器人 （STAR）。在基于結(jié)構(gòu)光的三維內(nèi)窺鏡和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的跟蹤算法的引導(dǎo)下，機(jī)器人在沒有人工干預(yù)的情況下，將豬腸道的兩端錯綜復(fù)雜地縫合在一起。

JHU 的研究人員現(xiàn)在正在努力訓(xùn)練一個機(jī)器人，用他們的模仿學(xué)習(xí)方法進(jìn)行完整的手術(shù)。我們可能需要數(shù)年時間才能看到機(jī)器人完全取代外科醫(yī)生，但像這樣的創(chuàng)新可以使復(fù)雜的治療更安全，全球患者更容易獲得。