Onderzoekers van Johns Hopkins University hebben een nieuwe AI ontwikkeld die autonoom complexe chirurgische stappen kan uitvoeren, een mijlpaal die de grenzen van automatisering in de geneeskunde verlegt. Het systeem, de hiërarchische chirurgische robottransformator (SRT-H) genoemd, leidde met succes een standaard da vinci chirurgical robot door een gallblade removal-procedure in laboratorium. href=”https://arxiv.org/abs/2505.10251v3″target=”_ blank”> gedetailleerd in een paper van juli 2025 Gepubliceerd in Science Robotics, behaalde de AI een 100% succespercentage over acht niet-geziene porcine galbladen. In tegenstelling tot zijn voorgangers, leert SRT-H door menselijke experts te observeren en kan hij zijn eigen fouten in realtime corrigeren, een belangrijke sprong van rigide, voorgeprogrammeerde robotachtige systemen.
De prestaties duiden op een verschuiving naar intelligenter en aanpasbare chirurgische tools. Het ultieme doel, zeggen onderzoekers, is niet om chirurgen te vervangen, maar om hun vaardigheden te vergroten, de procedurele consistentie te verbeteren en mogelijk expand toegang tot hoogwaardig”> expand toegang tot hoge enhque- src=”https://winbuzzer.com/wp-content/uploads/2025/07/Surgical-Robot-Transformer-SRT-H-AI-robot-surgery-Johns-Hopkins.jpg”>
From Rigid Programs to Flexible Learning
The new system represents a clear evolution in surgical robotics, Beslissend verder gaan dan de beperkingen van zijn voorgangers. Eerdere pogingen tot automatisering, zoals de eigen van de universiteit Smart Tissue autonome robot (ster) in 2022 , toonde veelbelovend door een operatie op een levende varken. Deze systemen opereerden echter onder sterk gecontroleerde omstandigheden, die vaak speciale fluorescerende markers vereisen voor het volgen en vertrouwen op rigide, voorgeprogrammeerde plannen die aanpassingsvermogen misten.
Ji Woong Kim, een robotica-onderzoeker bij Johns Hopkins, benadrukte de inflexibiliteit van deze oudere, logische methoden.”Het programma vertelde de robot precies hoe hij moest bewegen en wat te doen. Het werkte zoals in deze kuka-robotarmen, lasauto’s op fabrieksvloeren.”
Deze benadering, die afhankelijk was van handgemaakte staat-machines, ontbrak de expressiviteit om de onvoorspelbare aard van chirurgie aan te kunnen. In schril contrast is SRT-H gebouwd voor een meer dynamische omgeving.”Ons huidige werk is veel flexibeler. Het is een AI die leert van demonstraties,”voegde Kim eraan toe.
Deze verschuiving naar imitatie leren is de kerninnovatie van het systeem. In plaats van expliciet te worden geprogrammeerd voor elke onvoorziene gebeurtenis, verwerft SRT-H zijn geavanceerde manipulatievaardigheden door menselijke demonstraties te observeren.
Dientengevolge vereist het geen speciale armaturen, trackingmarkers of aangepaste chirurgische apparaten. This allows the AI to handle natural variations in anatomy and tissue that would confound a pre-programmed machine, representing a fundamental move from simple automation to genuine machine intelligence in the operating room.
Inside the AI Surgeon: A Hierarchical Approach
The SRT-H system’s success lies in its geavanceerde, tweeledige architectuur , dat een samenwerkingsteam nabootst. Het maakt gebruik van een taalbeleid op hoog niveau, gebouwd op een transformatiemodel, dat fungeert als het’brein’. Deze planner analyseert videofeeds om een strategie te bedenken, en geeft instructies op taakniveau in natuurlijke taal. Dit wordt gekoppeld aan een beleid op laag niveau dat die opdrachten vertaalt in precieze, fysieke bewegingen voor de armen van de robot.
Dit hiërarchische ontwerp is cruciaal voor het aanpakken van lange en complexe procedures. Hiermee kan het systeem een 17-stappen cholecystectomie afbreken in beheersbare taken zoals grijpen, knippen en snijden. Wat nog belangrijker is, het maakt een essentieel vermogen mogelijk: zelfcorrectie. Als het beleid op laag niveau een fout maakt, zoals het missen van een greep, detecteert de planner op hoog niveau de fout en geeft hij een corrigerende instructie om te herstellen, een vaardigheid die is geleerd uit gespecialiseerde trainingsgegevens . In proeven was het gemiddeld zes van dergelijke correcties per procedure, met robuuste prestaties zonder menselijke hulp.
Axel Krieger, een professor in werktuigbouwkunde aan Johns Hopkins, benadrukte de unieke positie van het systeem in het veld.”Wat speciaal is aan de SRT-H is dat het het eerste robotchirurgische systeem is dat deze autonoom is terwijl hij nog steeds een standaard chirurgische robot gebruikt, de Da Vinci.”This ability to operate on a widely deployed platform, with over 10,000 units in hospitals, could significantly accelerate its path toward clinical relevance and adoption.
A Surgical Milestone in the Broader Medical AI Race
This surgical breakthrough arrives amidst a wider explosion of AI in healthcare, where the focus is rapidly shifting from automating Administratieve taken voor het aanpakken van klinische kernproblemen. Technische reuzen concurreren steeds meer om systemen te ontwikkelen voor geavanceerde diagnostiek en behandeling, waardoor een rijke en competitieve context voor de SRT-H-prestatie ontstaat. Geëvalueerd tegen uitdagende casestudy’s, behaalde het systeem een nauwkeurigheidspercentage van 85,5%, vergeleken met slechts 20% voor een panel van artsen. De CEO van Microsoft AI, Mustafa Suleyman, verklaarde moedig:”Microsoft heeft een echte stap gezet in de richting van medische superintelligence.”
Dit diagnostische hulpmiddel maakt deel uit van een bredere strategische push door Microsoft, met platforms zoals Gigapath voor pathologie en Dragon Copilot voor klinische documentatie. Microsoft is echter niet alleen. Google streeft de fundamentele wetenschap na met zijn Alphafold-project en werkt samen met HCA Healthcare on Workflow Automation, terwijl OpenAI de FDA betrekt bij het gebruik van AI om de evaluatie van drugs te stroomlijnen.
te midden van deze ambitieuze claims, een maart 2025 meta-analyse van Osaka University, een meer sober beoordeling van de huidige landschap. Gepubliceerd in Nature, de beoordeling van 83 studies wees uit dat hoewel diagnostische AI krachtig wordt, het nog steeds aanzienlijk achterblijft achter de menselijke specialisten. Zoals hoofdonderzoeker Dr. Hirotaka Takita opmerkte:”Dit onderzoek toont aan dat de diagnostische capaciteiten van generatieve AI vergelijkbaar zijn met niet-specialistische artsen.”
