Các nhà nghiên cứu tại Đại học Johns Hopkins đã phát triển một AI mới có thể tự chủ thực hiện các bước phẫu thuật phức tạp, một cột mốc quan trọng đẩy ranh giới tự động hóa trong y học. Hệ thống, được gọi là máy biến áp robot phẫu thuật phân cấp (SRT-H), đã hướng dẫn thành công một tiêu chuẩn được nêu chi tiết trong một bài báo tháng 7 năm 2025 được xuất bản trong khoa học robot, AI đã đạt được tỷ lệ thành công 100% trên tám máy hút thuốc không nhìn thấy. Không giống như những người tiền nhiệm của nó, SRT-H học bằng cách quan sát các chuyên gia của con người và có thể sửa chữa những sai lầm của chính nó trong thời gian thực, một bước nhảy vọt đáng kể từ các hệ thống robot cứng nhắc, được lập trình sẵn. Mục tiêu cuối cùng, các nhà nghiên cứu cho biết, không phải là để thay thế các bác sĩ phẫu thuật mà là tăng cường khả năng của họ, cải thiện tính nhất quán về thủ tục và có khả năng Tuy nhiên, các hệ thống này hoạt động trong các điều kiện được kiểm soát cao, thường yêu cầu các dấu hiệu huỳnh quang đặc biệt để theo dõi và dựa vào các kế hoạch cứng nhắc, được lập trình sẵn thiếu khả năng thích ứng. Chương trình nói với robot chính xác cách di chuyển và phải làm gì. Nó hoạt động như trong các cánh tay robot kuka này, những chiếc xe hàn trên sàn nhà máy.”Ngược lại, SRT-H được xây dựng cho một môi trường năng động hơn. Công việc hiện tại của chúng tôi linh hoạt hơn nhiều. Đây là một AI học hỏi từ các cuộc biểu tình”, Kim nói thêm. Thay vì được lập trình rõ ràng cho mọi dự phòng, SRT-H có được các kỹ năng thao tác tinh vi của mình bằng cách quan sát các cuộc biểu tình của con người. Điều này cho phép AI xử lý các biến thể tự nhiên trong giải phẫu và mô sẽ gây nhiễu một máy được lập trình sẵn, đại diện cho một động thái cơ bản từ tự động hóa đơn giản sang trí thông minh máy chính hãng trong phòng phẫu thuật. href=”https://h-surgical-robot-transformer.github.io/”Target=”_ Blank”> Kiến trúc hai tầng tinh vi, hai tầng , bắt chước một nhóm hợp tác. Nó sử dụng một chính sách ngôn ngữ cấp cao, được xây dựng trên một mô hình máy biến áp, hoạt động như bộ não của người Hồi giáo.”Người lập kế hoạch này phân tích các nguồn cấp dữ liệu video để đưa ra một chiến lược, ban hành các hướng dẫn cấp nhiệm vụ bằng ngôn ngữ tự nhiên. Điều này được kết hợp với chính sách cấp thấp, chuyển các lệnh đó thành các chuyển động vật lý chính xác cho các cánh tay robot.
Thiết kế phân cấp này là rất quan trọng để giải quyết các thủ tục dài và phức tạp. Nó cho phép hệ thống phá vỡ phẫu thuật cắt túi mật 17 bước thành các nhiệm vụ có thể quản lý như nắm, cắt và cắt. Quan trọng hơn, nó cho phép một khả năng quan trọng: tự điều chỉnh. Nếu chính sách cấp thấp mắc lỗi, như bỏ lỡ một nắm bắt, trình lập kế hoạch cấp cao phát hiện lỗi và đưa ra một hướng dẫn khắc phục để phục hồi, Trong các thử nghiệm, nó trung bình sáu điều chỉnh như vậy cho mỗi quy trình, thể hiện hiệu suất mạnh mẽ mà không cần sự giúp đỡ của con người. Một số điều đặc biệt về SRT-H là nó là hệ thống phẫu thuật robot đầu tiên là tự trị trong khi vẫn sử dụng robot phẫu thuật tiêu chuẩn, da Vinci.”Khả năng hoạt động trên một nền tảng được triển khai rộng rãi, với hơn 10.000 đơn vị trong bệnh viện, có thể tăng tốc đáng kể con đường của nó đối với mức độ phù hợp và áp dụng lâm sàng. Nhiệm vụ hành chính để giải quyết các vấn đề lâm sàng cốt lõi. Những người khổng lồ công nghệ đang ngày càng cạnh tranh để phát triển các hệ thống để chẩn đoán và điều trị tiên tiến, tạo ra bối cảnh phong phú và cạnh tranh cho thành tích SRT-H.
chỉ tháng trước, Microsoft tuyên bố hệ thống MAI-DXO của họ có thể chẩn đoán các trường hợp y tế phức tạp với độ chính xác cao hơn nhiều so với các bác sĩ người. Được đánh giá dựa trên các nghiên cứu trường hợp đầy thách thức, hệ thống đạt được tỷ lệ chính xác 85,5%, so với chỉ 20% cho một nhóm bác sĩ. Giám đốc điều hành của Microsoft AI, Mustafa Suleyman, đã mạnh dạn tuyên bố, ông Microsoft đã có một bước tiến chính hãng hướng tới giám thị y tế.”Tuy nhiên, Microsoft không đơn độc. Google đang theo đuổi khoa học nền tảng với dự án alphafold của mình và hợp tác với HCA Health trên tự động hóa quy trình công việc, trong khi OpenAI đang tham gia FDA về việc sử dụng AI để hợp lý hóa đánh giá thuốc. Được công bố trong tự nhiên, việc xem xét 83 nghiên cứu cho thấy rằng trong khi AI chẩn đoán đang trở nên mạnh mẽ, nó vẫn tụt lại đáng kể sau các chuyên gia của con người. Như nhà nghiên cứu chính, Tiến sĩ Hirotaka Takita đã lưu ý, nghiên cứu này cho thấy khả năng chẩn đoán AI của AI, có thể so sánh với các bác sĩ không chuyên khoa.”Phẫu thuật trong thế giới thực liên quan đến sự phức tạp như chảy máu, chuyển động mô không thể đoán trước và chuyển động thở, không được sao chép hoàn toàn trong các xét nghiệm ex vivo. Hơn nữa, cấu hình phần cứng hiện tại, đặc biệt là các camera cổ tay, có thể sẽ không phù hợp thông qua các cổng nội soi tiêu chuẩn, một yêu cầu chính cho các quy trình xâm lấn tối thiểu. Họ tin rằng hệ thống có thể thích ứng với chuyển động và máu nếu các biến này được kết hợp vào dữ liệu đào tạo trong tương lai. Đối với các vấn đề phần cứng, họ lưu ý rằng các máy ảnh hiện đại, millimet có thể được tích hợp vào các công cụ phẫu thuật. Để giải quyết các loại ống kính tiềm năng từ sương mù hoặc máu, họ đề nghị áp dụng các giải pháp hiện có như tác nhân chống rung hoặc chất tẩy rửa phạm vi robot. Các bộ dữ liệu to lớn cần thiết để đào tạo AI y tế là một nguồn quan tâm đáng kể của công chúng, như được nhấn mạnh bởi các tranh cãi về việc sử dụng dữ liệu bệnh nhân NHS cho các mô hình đào tạo. Khi các hệ thống này trở nên tự chủ hơn, việc đảm bảo hành động của họ là minh bạch, có thể giải thích và an toàn là điều tối quan trọng. Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng mục tiêu của họ là tăng cường các bác sĩ phẫu thuật, không thay thế chúng. Hệ thống này được thiết kế để hỗ trợ các can thiệp ngôn ngữ thời gian thực từ các chuyên gia của con người, đóng khung nó như một công cụ để giảm mệt mỏi và tiêu chuẩn hóa chăm sóc, một bước quan trọng để được chấp nhận từ các bác sĩ lâm sàng và bệnh nhân.