¿El cirujano del futuro? Este robot ha extirpado una vesícula de forma autónoma y con total precisión
SRT-H utiliza una arquitectura de aprendizaje automático similar a la que impulsa modelos como ChatGPT, lo que le permite aprender mediante retroalimentación, interactuar de forma dinámica y responder a comandos de voz o correcciones en tiempo real.
Para entrenarlo, los investigadores alimentaron el algoritmo con videos de cirujanos de Johns Hopkins realizando el procedimiento en cadáveres de cerdos. Además, complementaron el entrenamiento visual con subtítulos que describían detalladamente cada etapa de la cirugía.
Gracias a este enfoque, el robot fue capaz de extraer ocho vesículas biliares ex vivo de un modelo anatómico realista con una tasa de éxito del 100%. En total, completó sin inconvenientes una secuencia de 17 tareas quirúrgicas, que incluían la identificación de conductos y arterias, el manejo cuidadoso de tejidos blandos, la colocación precisa de grapas y el corte quirúrgico con tijeras especializadas.
Robots tan precisos como los cirujanos humanos
Los investigadores subrayan que el robot mantuvo un desempeño óptimo incluso ante variaciones anatómicas o situaciones inesperadas. Para probar su capacidad de adaptación, simularon alteraciones en el entorno quirúrgico añadiendo tintes similares a la sangre, lo que modificó la apariencia visual de la vesícula y los tejidos adyacentes. Pese a estos cambios, SRT-H logró identificar cada estructura y completar la intervención sin errores.
«Este trabajo representa un avance significativo respecto a esfuerzos previos, ya que supera varias de las barreras clave para la implementación de robots quirúrgicos autónomos en escenarios reales. Nuestra investigación demuestra que los modelos de IA pueden alcanzar un nivel de confiabilidad suficiente para la autonomía quirúrgica, algo que antes parecía lejano, pero que ahora es una posibilidad tangible», afirmó Ji Woong «Brian» Kim, científico de Stanford y autor principal del estudio.
Si bien el procedimiento realizado por el robot tomó más tiempo que el de un cirujano humano experimentado, los resultados fueron comparables en calidad y precisión. «Así como los residentes en formación dominan distintas etapas de una operación a ritmos diferentes, este estudio muestra el potencial de desarrollar sistemas robóticos autónomos de manera modular y progresiva», explicó Jeffrey Jopling, cirujano de Johns Hopkins y coautor del trabajo.
Los autores señalan que su enfoque demuestra que es posible realizar cirugías completas mediante técnicas de aprendizaje por imitación. A diferencia de otros estudios centrados en automatizar acciones simples dentro de entornos altamente controlados, esta investigación aborda el desafío real de las cirugías clínicas, que requieren una manipulación prolongada, adaptable y sensible a la diversidad anatómica de cada paciente y a las condiciones cambiantes de los tejidos.
El sistema está basado en un marco jerárquico que opera en un “espacio de lenguaje”, lo que le permite generar instrucciones a nivel de tarea y planificar la operación quirúrgica. Posteriormente, estas instrucciones son traducidas en trayectorias precisas de movimiento mediante un modelo especializado de generación de trayectorias.
«Este avance marca el paso de robots capaces de ejecutar tareas específicas a sistemas que realmente comprenden el procedimiento quirúrgico en su conjunto. Esta diferencia es crucial, ya que nos acerca a robots clínicamente viables, capaces de desenvolverse en la compleja e impredecible realidad de la atención médica«, concluyó Krieger.