En un salto cualitativo, investigadores de la Universidad Johns Hopkins enseñaron al robot quirúrgico “da Vinci”, impulsado por un modelo similar a ChatGPT, cómo realizar con éxito una colecistectomía en órganos de cerdo. Sin embargo, un obstáculo inesperado se interpone en su camino: la confidencialidad de los datos corporativos.
Contenido del artículo:
- Introducción: cuando ChatGPT se encuentra con el bisturí del cirujano
- De STAR a SRT-H: la evolución de los robots quirúrgicos
- Aprendizaje por imitación: ¿cómo se convirtió el robot en cirujano?
- Resultados impresionantes: precisión comparable a la humana
- Secretos robóticos: el obstáculo de los datos corporativos
- La solución alternativa y el futuro: de los sensores a los robots humanoides
- Conclusión: un potencial enorme a la espera de datos para liberarse
Introducción: cuando ChatGPT se encuentra con el bisturí del cirujano
A finales de los años 90, Intuitive Surgical revolucionó el mundo médico al introducir los robots quirúrgicos “da Vinci”, que permitieron a los cirujanos expertos realizar operaciones a distancia con una precisión sin precedentes. Ahora, los investigadores de la Universidad Johns Hopkins llevan esta tecnología a un nivel completamente nuevo al colocar una inteligencia artificial similar a ChatGPT en el asiento del conductor y enseñarle a realizar una cirugía compleja por sí misma.
De STAR a SRT-H: la evolución de los robots quirúrgicos
La idea de poner un ordenador al volante de un robot quirúrgico no es completamente nueva, pero dependía principalmente de procedimientos preprogramados. En 2022, un equipo liderado por Axel Krieger, profesor asistente de ingeniería mecánica en Johns Hopkins, construyó STAR (Robot Inteligente Autónomo de Tejidos), que realizó con éxito una cirugía en un cerdo vivo. Pero incluso STAR necesitaba tejidos etiquetados específicamente y un plan predeterminado.
El nuevo robot, desarrollado por Ji Woong Kim, un investigador de robótica que dirigió el estudio, es mucho más flexible. El nuevo sistema, llamado SRT-H (Transformador de Robots Quirúrgicos), se basa en el robot da Vinci estándar y en un software basado en dos modelos de “transformadores” (Transformers), la misma arquitectura que impulsa a ChatGPT. Un modelo se encarga de la planificación de la tarea, mientras que el otro se encarga de ejecutarla con precisión.
Aprendizaje por imitación: ¿cómo se convirtió el robot en cirujano?
Kim y su equipo eligieron la colecistectomía para que el robot la aprendiera. Dividieron el procedimiento en 17 pasos y obtuvieron muestras de vesículas biliares e hígados de cadáveres de cerdo para experimentar con ellas. A continuación, un asistente de investigación capacitado operó el robot da Vinci y realizó la operación repetidamente para construir un conjunto de datos de entrenamiento para el robot.
Los algoritmos que impulsan SRT-H fueron entrenados con más de 17 horas de vídeo capturado desde el endoscopio de da Vinci y cámaras montadas en sus brazos robóticos. Este vídeo se complementó con datos de cinemática —los movimientos precisos realizados por los brazos robóticos— y comentarios en lenguaje natural.
Resultados impresionantes: precisión comparable a la humana
Basándose en estos datos, el robot de Kim aprendió a realizar la colecistectomía con una tasa de éxito del 100% al trabajar en muestras en las que no había sido entrenado. También pudo aceptar comentarios humanos en lenguaje natural, consejos sencillos como “mueve tu brazo un poco hacia la izquierda” o “coloca el clip un poco más alto”. En comparación con un cirujano humano experto que realizaba el mismo procedimiento, el robot fue igual de preciso, aunque un poco más lento.
Secretos robóticos: el obstáculo de los datos corporativos
Pero el robot no era inmune a los asuntos corporativos. Para pasar de trabajar en muestras de cadáveres de cerdos a cerdos vivos y, posteriormente, a humanos, los robots como SRT-H necesitan datos de entrenamiento que son extremadamente difíciles de conseguir. Intuitive Surgical parece estar dispuesta a ceder los datos de vídeo de los robots da Vinci, pero la empresa no publica los datos de cinemática. Y estos son los datos que Kim afirma son esenciales para entrenar los algoritmos.
Kim dijo: “Conozco gente en la sede central de Intuitive Surgical y estuve hablando con ellos. Les he estado rogando que nos den los datos. No han querido”. La explicación ofrecida por la dirección de Intuitive Surgical es que les preocupa que los competidores hagan ingeniería inversa de la mecánica de su robot. Kim argumentó: “Es la alta dirección la que no se mantiene al día con la inteligencia artificial. No se dan cuenta del potencial de estas cosas”.
La solución alternativa y el futuro: de los sensores a los robots humanoides
Sin embargo, Kim ya ve una forma de superar este problema. Dijo: “Podemos empezar conectando sensores de seguimiento de movimiento a herramientas quirúrgicas manuales y obtener datos de cinemática de esa manera”. Después, los movimientos de estas herramientas guiadas por manos de cirujanos humanos expertos podrían ser recreados por brazos robóticos tradicionales.
Y más allá de eso, cree Kim, podemos ir aún más lejos, hacia la ciencia ficción. Dijo: “Actualmente estoy en Stanford y estoy muy involucrado en un proyecto de robots humanoides, construyendo un modelo de propósito general. Y una posible aplicación es en el quirófano”.
Conclusión: un potencial enorme a la espera de datos para liberarse
Esta investigación demuestra el enorme potencial de la inteligencia artificial para revolucionar la cirugía, haciéndola más precisa, segura y accesible para todos. Sin embargo, también destaca el gran desafío de acceder a los datos necesarios para entrenar estos sistemas. El futuro de la cirugía autónoma puede depender no sólo del ingenio de los ingenieros, sino también de la disposición de las empresas a compartir sus datos por el bien común.
Preguntas frecuentes
¿Reemplazará el robot a los cirujanos humanos?
Es poco probable que eso ocurra en el futuro cercano. El objetivo actual es crear un sistema que pueda ayudar a los cirujanos y realizar tareas repetitivas con precisión, permitiendo que el cirujano humano se concentre en los aspectos más importantes y complejos de la operación.
¿Qué son los datos de “cinemática” y por qué son importantes?
Los datos de cinemática son un registro de los movimientos precisos realizados por los brazos del robot. Son esenciales para enseñar a la inteligencia artificial “cómo” realizar una tarea, y no solo “qué” hacer. Sin ellos, es como ver el vídeo de un coche de carreras sin saber cómo el conductor mueve el volante y los pedales.
¿Qué tan segura es esta tecnología?
La tecnología aún se encuentra en una etapa muy experimental y requiere muchos años de pruebas y validación antes de considerar su uso en humanos. La seguridad es la máxima prioridad y se están desarrollando múltiples sistemas para garantizar que no ocurra ningún error.
