Studiuesit në Universitetin Johns Hopkins kanë zhvilluar një AI të re që mund të kryejë në mënyrë autonome hapa komplekse kirurgjikale, një moment historik që shtyn kufijtë e automatizmit në mjekësi. Sistemi, i quajtur transformatori hierarkik i robotit kirurgjikal (SRT-h), udhëzoi me sukses një standard da vinci robot kirurgjikale përmes një procedure të gallës së gallës në laboratorë. href=”https://arxiv.org/abs/2505.10251v3″target=”_ bosh”> e detajuar në një letër korriku 2025 Botuar në Science Robotics, AI arriti një normë 100% të suksesit në tetë banorë të parregullt të derrit. Për dallim nga paraardhësit e tij, SRT-H mëson duke vëzhguar ekspertë njerëzorë dhe mund të korrigjojë gabimet e veta në kohë reale, një kërcim domethënës nga sistemet robotike të ngurta, të para-programuara. Qëllimi përfundimtar, thonë studiuesit, nuk është të zëvendësojnë kirurgët, por të rritin aftësitë e tyre, të përmirësojnë qëndrueshmërinë procedurale, dhe potencialisht
nga programet e ngurta për të mësuar fleksibël
Robotika, duke lëvizur me vendosmëri përtej kufizimeve të paraardhësve të saj. Përpjekjet e mëparshme për automatizim, të tilla si vetë universiteti Robot autonome të indeve të zgjuara (yll) në 2022 , tregoi premtime në një kirurgji të gjallë”Target=”_ Blank”> Smart Tisonous Robot (Star) në 2022 , tregoi premtimin e kirurgjisë në një piggim të gjallë. Sidoqoftë, këto sisteme funksionuan në kushte shumë të kontrolluara, shpesh që kërkojnë shënues të veçantë fluoreshente për ndjekje dhe mbështetje në planet e ngurta, të programuara të para-programuara, të cilat i mungonin përshtatshmëria.”Programi i tha robotit saktësisht se si të lëvizte dhe çfarë të bënte. Ajo funksionoi si në këto krahë robotikë kuka, duke bashkuar makina në dyshemetë e fabrikës.”Në kontrast të ashpër, SRT-H është ndërtuar për një mjedis më dinamik.”Puna jonë e tanishme është shumë më fleksibël. Isshtë një AI që mëson nga demonstrimet,”shtoi Kim. Në vend që të programohet në mënyrë të qartë për çdo kontigjent, SRT-H fiton aftësitë e saj të sofistikuara të manipulimit duke vëzhguar demonstrimet njerëzore. Kjo i lejon AI të trajtojë ndryshime natyrore në anatomi dhe inde që do të ngatërronin një makinë të para-programuar, duke përfaqësuar një veprim themelor nga automatizimi i thjeshtë në inteligjencën e makinerisë origjinale në dhomën e operacionit. href=”https://h-surgical-robot-transformer.github.io/”target=”_ bosh”> arkitekturë e sofistikuar, me dy nivele , e cila imiton një ekip bashkëpunues. Ajo përdor një politikë gjuhësore të nivelit të lartë, i ndërtuar në një model transformatori, që vepron si”truri”. Ky planifikues analizon burimet e videos për të hartuar një strategji, duke lëshuar udhëzime të nivelit të detyrave në gjuhën natyrore. Kjo është çiftuar me një politikë të nivelit të ulët që i përkthen ato komanda në lëvizje të sakta, fizike për krahët e robotit.
Ky dizajn hierarkik është thelbësor për trajtimin e procedurave të gjata dhe komplekse. Ai lejon që sistemi të prishë një kolecistektomi me 17 hapa në detyra të menaxhueshme si kapja, prerja dhe prerja. Më e rëndësishmja, mundëson një aftësi jetësore: vetë-korrigjimin. Nëse politika e nivelit të ulët bën një gabim, si mungesa e një kuptimi, planifikuesi i nivelit të lartë zbulon gabimin dhe lëshon një udhëzim korrigjues për tu rikuperuar, një aftësi e mësuar nga të dhëna të specializuara të trajnimit . Në prova, ajo mesatarisht gjashtë korrigjime të tilla për procedurë, duke demonstruar performancë të fortë pa ndihmë njerëzore.”Ajo që është e veçantë për SRT-H është se është sistemi i parë i kirurgjisë robotike që është ky autonome ndërsa ende përdor një robot standard kirurgjikal, da Vinci”. Kjo aftësi për të operuar në një platformë të vendosur gjerësisht, me mbi 10,000 njësi në spitale, mund të përshpejtojë ndjeshëm rrugën e saj drejt rëndësisë klinike dhe adoptimit. Automatizimi i detyrave administrative për të trajtuar problemet thelbësore klinike. Gjigantët e teknologjisë po konkurrojnë gjithnjë e më shumë për të zhvilluar sisteme për diagnostikim dhe trajtim të përparuar, duke krijuar një kontekst të pasur dhe konkurrues për arritjen e SRT-H. Vlerësuar kundër studimeve të rasteve sfiduese, sistemi arriti një normë saktësie 85.5%, krahasuar me vetëm 20% për një panel mjekësh. Drejtori i Përgjithshëm i Microsoft AI, Mustafa Suleyman, deklaroi me guxim,”Microsoft ka ndërmarrë një hap të mirëfilltë drejt mbikëqyrjes mjekësore.”Sidoqoftë, Microsoft nuk është vetëm. Google po ndjek shkencën themelore me projektin e tij Alphafold dhe partneritet me HCA Healthcare në Automatizimin e Rrjetit të Punës, ndërsa Openai po angazhon FDA për përdorimin e AI për të thjeshtuar vlerësimin e drogës. Botuar në natyrë, rishikimi i 83 studimeve zbuloi se ndërsa diagnostikimi AI po bëhet i fuqishëm, ajo ende mbetet ndjeshëm pas specialistëve njerëzorë. Siç vuri në dukje studiuesi kryesor Dr. Hirotaka Takita,”Ky hulumtim tregon se aftësitë diagnostikuese të AI-së gjeneruese janë të krahasueshme me mjekët jo-specialistë.”
shtegu nga laboratori në dhomën e operacionit Kirurgjia e botës reale përfshin komplekse si gjakderdhje, lëvizje të paparashikueshme të indeve dhe lëvizje të frymëmarrjes, të cilat nuk u përsëritën plotësisht në testet ex vivo. Për më tepër, konfigurimi aktual i harduerit, veçanërisht kamerat e kyçeve, ka të ngjarë të mos përshtatet përmes porteve standarde laparoskopike, një kërkesë kryesore për procedurat minimale invazive.
studiuesit i pranojnë këto sfida dhe propozojnë një shteg përpara. Ata besojnë se sistemi mund të përshtatet me lëvizjen dhe gjakun nëse këto ndryshore përfshihen në të dhënat e ardhshme të trajnimit. Për çështjet e harduerit, ata vërejnë se kamerat moderne, nën-milimetër mund të integrohen në mjete kirurgjikale. Për të adresuar okluzionet e mundshme të lenteve nga mjegulla ose gjaku, ata sugjerojnë miratimin e zgjidhjeve ekzistuese si agjentët kundër fogging ose pastruesit e fushëveprimit robotik. Të dhënat e mëdha të kërkuara për të trajnuar AI mjekësore janë një burim i shqetësimit të rëndësishëm të publikut, siç theksohet nga polemikat mbi përdorimin e të dhënave të pacientëve NHS për modelet e trajnimit. Ndërsa këto sisteme bëhen më autonome, duke siguruar që veprimet e tyre të jenë transparente, të shpjegueshme dhe të sigurta është parësore. Studiuesit theksojnë se qëllimi i tyre është të rritin kirurgët, jo t’i zëvendësojnë ata. Sistemi është krijuar për të mbështetur ndërhyrjet gjuhësore në kohë reale nga ekspertët njerëzorë, duke e përshtatur atë si një mjet për të zvogëluar lodhjen dhe për të standardizuar kujdesin, një hap thelbësor për të fituar pranimin nga klinikët dhe pacientët njësoj.