Robot học phẫu thuật từ video và thực hiện thành thạo như bác sĩ

Nguồn: Johns Hopkins University

Lần đầu tiên, một robot được huấn luyện bằng cách xem video các ca phẫu thuật do bác sĩ giàu kinh nghiệm thực hiện. Kết quả, robot này có thể thực hiện các thủ thuật y khoa với độ chính xác ngang ngửa bác sĩ.

Việc ứng dụng thành công học bắt chước (imitation learning) vào đào tạo robot phẫu thuật giúp loại bỏ nhu cầu lập trình từng chuyển động riêng lẻ trong quá trình mổ, đồng thời đưa lĩnh vực phẫu thuật bằng robot tiến gần hơn đến tự động hóa thực sự – nơi robot có thể thực hiện các ca phẫu thuật phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người.

“Thật kỳ diệu khi chúng tôi chỉ cần cung cấp đầu vào từ camera, và hệ thống này có thể tự dự đoán các chuyển động cần thiết cho phẫu thuật,” Axel Krieger, tác giả chính của nghiên cứu, chia sẻ và cho biết họ tin đây là một bước tiến lớn trong lĩnh vực robot y tế.

Những phát hiện này do nhóm nghiên cứu của Đại học Johns Hopkins dẫn đầu và đang được trình bày tại Hội nghị Robot Learning ở Munich – một trong những sự kiện hàng đầu về trí tuệ nhân tạo và robot.

Học từ video để phẫu thuật như con người

Nhóm nghiên cứu, bao gồm các nhà khoa học từ Đại học Stanford, đã sử dụng kỹ thuật học bắt chước để huấn luyện robot phẫu thuật da Vinci Surgical System thực hiện các thao tác cơ bản như: điều khiển kim, nâng mô cơ thể, và khâu vết thương.

Mô hình này kết hợp học máy với kiến trúc học máy tương tự như công nghệ đứng sau ChatGPT. Tuy nhiên, thay vì làm việc với ngôn ngữ và văn bản, mô hình này giao tiếp bằng “ngôn ngữ robot” – tức là động học học máy (kinemtics), chuyển đổi các góc chuyển động của robot thành các phép toán.

Nhóm nghiên cứu đã cung cấp cho mô hình hàng trăm video được ghi lại từ camera gắn trên cánh tay của robot da Vinci trong các ca phẫu thuật thực tế. Những video này thường được sử dụng để phân tích sau phẫu thuật và sau đó được lưu trữ. Hiện nay, có gần 7.000 robot da Vinci trên toàn thế giới và hơn 50.000 bác sĩ phẫu thuật đã được đào tạo trên hệ thống này, tạo ra kho dữ liệu khổng lồ để robot có thể học theo.

Mặc dù hệ thống da Vinci được sử dụng rộng rãi, các nhà nghiên cứu cho rằng nó vẫn có nhiều điểm thiếu chính xác. Nhưng nhóm đã tìm ra cách để khắc phục điều này. Chìa khóa nằm ở việc đào tạo mô hình chuyển động tương đối thay vì hành động tuyệt đối, giúp giảm sai sót.

“Tất cả những gì chúng tôi cần chỉ là hình ảnh đầu vào, sau đó hệ thống AI sẽ tự động xác định hành động phù hợp" , tác giả chính của nghiên cứu, nói và cho biết: “Ngay cả khi chỉ huấn luyện trên vài trăm video, mô hình này vẫn có thể học được quy trình và áp dụng vào môi trường hoàn toàn mới mà nó chưa từng gặp trước đây.”

Robot tự động sửa sai, tiến tới phẫu thuật hoàn chỉnh

Nhóm nghiên cứu đã huấn luyện robot thực hiện ba nhiệm vụ chính: điều khiển kim, nâng mô cơ thể và khâu vết thương. Trong mọi thử nghiệm, robot sử dụng mô hình AI đều thực hiện thành công với độ khéo léo tương đương bác sĩ con người.

“Điều tuyệt vời nhất là robot có thể tự học những điều chúng tôi không dạy,” Krieger chia sẻ và cho biết: “Chẳng hạn, nếu nó vô tình làm rơi kim, nó có thể tự động nhặt lên và tiếp tục mà không cần chúng tôi lập trình trước hành động đó.”

Theo các nhà nghiên cứu, mô hình này có thể nhanh chóng huấn luyện robot thực hiện bất kỳ quy trình phẫu thuật nào. Nhóm hiện đang mở rộng ứng dụng học bắt chước để robot không chỉ thực hiện những thao tác nhỏ mà còn có thể thực hiện cả một ca phẫu thuật hoàn chỉnh.

Trước đây, để lập trình một robot thực hiện một thao tác đơn giản trong phẫu thuật, kỹ sư phải mất hàng năm trời để viết mã cho từng bước. “Có khi phải mất cả thập kỷ chỉ để lập trình một thao tác khâu vết thương,” Krieger nói. Và đó mới chỉ là khâu vết thương cho một loại phẫu thuật mà thôi.

“Đây chính là điểm đột phá,” ông nhấn mạnh và khẳng định: “Giờ đây, chúng tôi chỉ cần thu thập video từ các ca phẫu thuật khác nhau, và robot có thể học được trong vài ngày. Điều này không chỉ giúp đẩy nhanh quá trình tự động hóa mà còn giúp giảm lỗi y khoa và nâng cao độ chính xác của phẫu thuật.”

Minh Thành (Theo IEN)