Thành tựu này, được thực hiện bởi các nhà nghiên cứu từ Đại học Johns Hopkins, đánh dấu một cột mốc quan trọng hướng tới phẫu thuật tự động hoàn toàn, mở ra kỷ nguyên mới cho y học.
Robot bắt đầu đưa ra quyết định phẫu thuật
SRT-H, được phát triển bởi nhà nghiên cứu chính Axel Krieger của Đại học Johns Hopkins, là bước tiến vượt bậc từ công trình trước đó của nhóm (robot STAR năm 2022).
Nền tảng mới kết hợp nguồn cấp dữ liệu camera với một hệ thống phân cấp có điều kiện ngôn ngữ, cho phép mỗi động cơ biết chính xác vị trí cần di chuyển. SRT-H sẽ tự đưa ra quyết định phẫu thuật bằng cách phân tích những gì nó nhìn thấy bên trong bệnh nhân và phản ứng với các lệnh bằng giọng nói.
Robot đã hoàn thành 17 nhiệm vụ liên tiếp với độ chính xác cao, hiệu suất của SRT-H tương đương với một bác sĩ phẫu thuật chuyên nghiệp, mặc dù nó cần thêm vài phút để hoàn tất quy trình.
SRT-H học bằng cách quan sát và lắng nghe
SRT-H có khả năng học hỏi từ các đoạn video về phẫu thuật do chuyên gia thực hiện, kèm theo phụ đề dễ hiểu. "Sự tiến bộ này đưa chúng ta từ những robot chỉ thực hiện các nhiệm vụ phẫu thuật cụ thể sang những robot thực sự hiểu được các quy trình phẫu thuật," Krieger cho biết. Robot có thể phản ứng với các lệnh nhắc nhở bằng giọng nói, điều chỉnh chuyển động theo thời gian thực.
Khả năng nhận diện động mạch nang của SRT-H ngay cả khi mô bị nhuộm đỏ (thường gây nhầm lẫn cho thị giác máy tính) cho thấy sự linh hoạt đáng kinh ngạc, rất quan trọng trong môi trường phẫu thuật thực tế vốn phức tạp hơn sơ đồ sách giáo khoa.
Tương lai của phẫu thuật với robot
Dù hiệu suất trong phòng thí nghiệm rất ấn tượng, robot SRT-H vẫn cần được xác nhận từ các cơ quan quản lý trước khi được ứng dụng trên người. Nhóm nghiên cứu dự kiến tiến hành thử nghiệm trên xác chết và động vật sống trong các điều kiện mô phỏng khẩn cấp, đồng thời xây dựng các mô-đun giám sát để ngắt hoạt động của robot nếu phát hiện lỗi.
Các bản cập nhật tiếp theo sẽ cho phép SRT-H thực hiện toàn bộ ca cắt túi mật, và mở rộng sang các loại phẫu thuật khác. Axel Krieger hy vọng trong tương lai, công nghệ đào tạo dựa trên đám mây sẽ giúp robot ở các phòng khám vùng nông thôn cũng có thể học hỏi từ video của các trung tâm lớn.
Thành tựu này cho thấy tính tự chủ trong phẫu thuật không còn là khoa học viễn tưởng mà đã trở thành một mục tiêu kỹ thuật. Dù bệnh nhân có thể không nhìn thấy khuôn mặt của robot, nhưng "đôi tay vững chắc" của SRT-H có thể giúp rút ngắn thời gian chờ đợi cho các ca phẫu thuật, đảm bảo độ an toàn và đáng tin cậy.
