一款手術機器人成功在無人協助的情況下執行了膽囊切除手術的關鍵階段，這標誌著全自動手術操作的重要進展。
該系統由約翰霍普金斯大學的研究人員開發，並獲得美國政府的資助，展示了專業級的表現，能夠適應不可預測的情況並響應語音指令，類似人類實習醫生的反應。
這一成就將手術機器人的應用從工具輔助的精確性轉變為智能互動的執行方式。這是機器人首次真正理解手術流程並能夠即時調整。
早期的手術機器人只能在嚴格控制的環境中運作，例如該團隊在 2022 年開發的 STAR 模型。STAR 只能在組織預先標記的情況下執行任務，並遵循固定的步驟計劃，更多地充當機械助手，而非獨立外科醫生。
新系統 SRT-H（分層手術機器人變壓器）則屬於不同類型的機器人。它在一個真實的解剖模型上完成了 17 步的膽囊手術程序，包括識別管道和動脈、施加夾子以及使用手術剪進行切割。該機器人需要處理解剖變異、應對併發症，並僅依賴視覺線索而無需標記或固定路徑進行操作。
研究人員並未預先編程每一步，而是像訓練初級醫生那樣訓練 SRT-H：通過展示實際手術來進行學習。該機器人學習了在豬屍體上進行的膽囊切除手術的視頻，每一步都附有任務描述，幫助它將動作與目的連接起來。
在練習過程中，研究人員也提供了口頭反饋，例如「抓住膽囊頭」或「將左臂稍微向左移動」。該機器人能夠做出反應並進行調整，從這種互動中學習。基於與 ChatGPT 相同的機器學習架構，SRT-H 利用這種視覺和口頭學習的組合來完善其表現。
經過多次測試，該機器人在條件變化的情況下仍然以 100% 的準確率執行手術。即使血液樣的染料改變了組織的外觀，且其起始位置隨機化，機器人仍能順利適應。
與過去在不熟悉情況下會停滯的系統不同，SRT-H 能夠精確處理真實手術中的混亂場景。除了執行手術程序外，它還能夠以往常見於資深外科醫生的精確度應對意外情況。
約翰霍普金斯大學的首席研究員及醫療機器人專家 Axel Krieger 表示：「這一進展使我們從能執行特定手術任務的機器人，轉變為真正理解手術程序的機器人。」他指出，這一重要區別使我們更接近於臨床可行的自動化手術系統，這些系統能在實際患者護理中應對混亂和不可預測的現實。
該團隊計劃在其他類型的手術中測試 SRT-H，目標是開發一個能夠獨立執行整個手術的全自動系統，將機器人手術的未來日益接近當今的醫院。
該研究已發表於《科學機器人學》期刊。
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