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Por Jill Rosen / Publicado há 20 horas
Um robô treinado com vídeos de cirurgias conseguiu realizar, sem assistência humana, uma fase prolongada de uma cirurgia de remoção da vesícula biliar. Pela primeira vez, o robô operou um paciente com características realistas e, durante o procedimento, respondeu e aprendeu com comandos de voz da equipe — como um cirurgião iniciante guiado por um mentor.
O robô atuou com segurança durante os testes, demonstrando a expertise de um cirurgião humano experiente, mesmo em cenários inesperados típicos de emergências médicas reais.
“Esse avanço nos leva de robôs que executam tarefas cirúrgicas específicas para robôs que realmente compreendem os procedimentos cirúrgicos.”
— Axel Krieger, especialista em robótica médica da Universidade Johns Hopkins
O trabalho, financiado pelo governo federal e liderado por pesquisadores da Universidade Johns Hopkins, representa um avanço transformador na robótica cirúrgica, permitindo que robôs atuem com precisão mecânica aliada à adaptabilidade e compreensão semelhantes às humanas.
“Esse é um avanço fundamental que nos aproxima de sistemas autônomos clinicamente viáveis, capazes de operar na realidade bagunçada e imprevisível do cuidado com pacientes reais”, afirmou Axel Krieger.
Os resultados foram publicados hoje na revista Science Robotics.
Em 2022, o robô Smart Tissue Autonomous Robot (STAR), de Krieger, realizou a primeira cirurgia robótica autônoma em um animal vivo — uma cirurgia laparoscópica em um porco. No entanto, esse robô anterior dependia de tecidos especialmente marcados, operava em ambiente altamente controlado e seguia um plano cirúrgico rígido e pré-determinado. Krieger compara com ensinar um robô a dirigir por uma rota cuidadosamente mapeada.
Já o novo sistema, segundo ele, “é como ensinar um robô a dirigir em qualquer estrada, em qualquer condição, respondendo de forma inteligente ao que encontrar pelo caminho”.
Chamado SRT-H (Hierarchical Surgical Robot Transformer), o novo robô realiza de fato a cirurgia, adaptando-se em tempo real às características anatômicas individuais, tomando decisões de forma autônoma e se corrigindo quando algo não sai como o esperado.
Baseado na mesma arquitetura de aprendizado de máquina que sustenta o ChatGPT, o SRT-H também é interativo, sendo capaz de responder a comandos falados (“agarre a cabeça da vesícula”) e correções (“mova o braço esquerdo um pouco para a esquerda”). O robô aprende com esse tipo de feedback.
“Este trabalho representa um grande salto em relação aos esforços anteriores, pois aborda obstáculos fundamentais para o uso de robôs cirúrgicos autônomos no mundo real”, disse Ji Woong "Brian" Kim, autor principal do estudo e ex-pesquisador da Johns Hopkins, agora na Universidade Stanford. “Nosso estudo mostra que modelos de IA podem ser confiáveis o suficiente para a autonomia cirúrgica — algo que antes parecia distante, mas agora é viável.”
Imagem: SRT-H: estrutura hierárquica para cirurgia autônoma com aprendizado por imitação orientado por linguagem
Crédito do vídeo: Juo-Tung Chen / Universidade Johns Hopkins
No ano passado, a equipe de Krieger treinou o sistema para realizar três tarefas cirúrgicas fundamentais: manipular uma agulha, levantar tecido corporal e suturar. Cada uma dessas tarefas levava apenas alguns segundos.
A remoção da vesícula biliar é muito mais complexa: trata-se de uma sequência de 17 etapas que leva vários minutos. O robô precisou identificar com precisão ductos e artérias, posicionar clipes estrategicamente e cortar partes com tesouras.
O SRT-H aprendeu a realizar esse procedimento assistindo a vídeos de cirurgiões da Johns Hopkins operando em cadáveres de porcos. O treinamento visual foi reforçado com legendas descritivas das tarefas. Após assistir aos vídeos, o robô executou a cirurgia com 100% de precisão.
Embora tenha levado mais tempo do que um cirurgião humano para completar a cirurgia, o desempenho do robô foi comparável ao de um cirurgião especialista. “Assim como residentes de cirurgia dominam diferentes partes de um procedimento em ritmos variados, este trabalho ilustra o potencial de desenvolver sistemas robóticos autônomos de maneira modular e progressiva”, afirmou o cirurgião Jeff Jopling, coautor do estudo.
O robô operou com sucesso mesmo em condições anatômicas não padronizadas e diante de imprevistos — como quando os pesquisadores mudaram sua posição inicial ou adicionaram corantes semelhantes a sangue que alteraram a aparência da vesícula e dos tecidos ao redor.
“Para mim, isso mostra realmente que é possível realizar procedimentos cirúrgicos complexos de forma autônoma”, disse Krieger. “É uma prova de conceito de que esse modelo de aprendizado por imitação pode automatizar procedimentos complexos com um alto grau de robustez.”
O próximo passo da equipe é treinar e testar o sistema em outros tipos de cirurgias e expandir suas capacidades até conseguir realizar uma cirurgia autônoma completa.
Entre os autores do estudo estão:
Juo-Tung Chen (doutorando da Johns Hopkins), Pascal Hansen (estudante visitante de pós-graduação), Lucy X. Shi (doutoranda da Universidade Stanford), Antony Goldenberg (graduando da Johns Hopkins), Samuel Schmidgall (doutorando), Paul Maria Scheikl (ex-pesquisador de pós-doutorado), Anton Deguet (engenheiro de pesquisa), Brandon M. White (cirurgião residente), Chelsea Finn (professora assistente de Stanford), e De Ru Tsai e Richard Cha (da Optosurgical).
O trabalho foi financiado pela ARPA-H (Agência de Projetos de Pesquisa Avançada em Saúde). O conteúdo é de responsabilidade exclusiva dos autores e não representa necessariamente a opinião oficial da ARPA-H. Outros apoios vieram da National Science Foundation (NSF) e dos National Institutes of Health (NIH).
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