Yu Ki San
Moderator
Các nhà nghiên cứu tại Đại học Johns Hopkins (JHU) và Đại học Stanford đã tạo ra bước đột phá trong lĩnh vực phẫu thuật robot khi phát triển một hệ thống robot có khả năng học các nhiệm vụ phẫu thuật chỉ bằng cách quan sát video. Dự án này mở ra triển vọng về một kỷ nguyên phẫu thuật tự động với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI).
Hệ thống này, mang tên "Hệ thống phẫu thuật da Vinci," vốn là một robot phẫu thuật cao cấp được sử dụng để thực hiện các thao tác phức tạp như cắt, khâu, và hút máu với sự điều khiển từ xa của các bác sĩ. Nhờ ứng dụng phương pháp học bắt chước (imitation learning), hệ thống robot hiện có thể tự học cách thực hiện các thao tác phẫu thuật thông qua video mà không cần mã hóa từng bước như trước đây.
Thông qua AI và học máy, nhóm nghiên cứu đã giúp Hệ thống phẫu thuật da Vinci thực hiện thành công ba nhiệm vụ cơ bản: thao tác với kim, nâng mô và khâu. Đáng chú ý, robot có khả năng tự điều chỉnh khi gặp lỗi, giúp nâng cao độ chính xác và giảm thiểu sai sót. Giáo sư Axel Krieger từ JHU cho biết robot có thể tự nhặt kim khi bị rơi mà không cần sự can thiệp của con người—một khả năng chưa từng có ở các hệ thống phẫu thuật trước đây.
Để đạt được điều này, nhóm nghiên cứu đã ứng dụng các mô hình AI tương tự như trong các chatbot, nhưng tập trung vào ngôn ngữ động học để mô phỏng chuyển động chính xác của cánh tay robot. Hệ thống robot được huấn luyện qua hàng trăm video phẫu thuật, từ đó học cách tái tạo các thao tác phẫu thuật và tự động điều chỉnh khi cần thiết, giúp nâng cao tính chính xác và hiệu quả trong quá trình phẫu thuật.
Phương pháp này cũng mở ra khả năng huấn luyện robot thực hiện nhiều loại phẫu thuật khác nhau trong thời gian ngắn. Thay vì cần nhiều năm để lập trình, robot có thể học chỉ trong vài ngày, giúp tiết kiệm thời gian và nhanh chóng tiến đến mục tiêu tự động hóa trong phẫu thuật.
Dù đạt được nhiều thành tựu đáng kể, phẫu thuật tự động vẫn còn nhiều thách thức. Hiện nay, các hệ thống như CorPath của Corindus đã hỗ trợ các thủ thuật tim mạch phức tạp, nhưng khả năng của chúng vẫn hạn chế trong một số giai đoạn nhất định của quy trình phẫu thuật. Theo ông Krieger, việc lập trình robot thực hiện từng bước trong phẫu thuật là một quá trình phức tạp và mất nhiều thời gian. Ông cho rằng robot có thể hỗ trợ chứ không thay thế hoàn toàn vai trò của bác sĩ, giúp họ thực hiện các nhiệm vụ khó khăn với độ chính xác cao hơn.
Trong năm 2022, nhóm của Krieger cũng phát triển Smart Tissue Autonomous Robot (STAR), một hệ thống robot tự động có khả năng khâu các mô ruột phức tạp của lợn mà không cần sự can thiệp từ con người. Hệ thống này sử dụng camera 3D và thuật toán học máy để xử lý các thao tác phẫu thuật phức tạp, đánh dấu một bước tiến lớn trong lĩnh vực robot phẫu thuật.
Nhóm nghiên cứu tại JHU vẫn đang tiếp tục hoàn thiện hệ thống nhằm hướng đến một tương lai phẫu thuật tự động toàn diện. Sự tiến bộ trong AI và học máy có thể làm cho phẫu thuật phức tạp trở nên dễ tiếp cận hơn đối với nhiều bệnh nhân trên toàn cầu. Tuy nhiên, ông Krieger nhấn mạnh, phẫu thuật robot không phải là giải pháp thay thế con người mà là một công cụ giúp bác sĩ tăng cường hiệu quả và độ chính xác trong công việc.
Hệ thống này, mang tên "Hệ thống phẫu thuật da Vinci," vốn là một robot phẫu thuật cao cấp được sử dụng để thực hiện các thao tác phức tạp như cắt, khâu, và hút máu với sự điều khiển từ xa của các bác sĩ. Nhờ ứng dụng phương pháp học bắt chước (imitation learning), hệ thống robot hiện có thể tự học cách thực hiện các thao tác phẫu thuật thông qua video mà không cần mã hóa từng bước như trước đây.
Thông qua AI và học máy, nhóm nghiên cứu đã giúp Hệ thống phẫu thuật da Vinci thực hiện thành công ba nhiệm vụ cơ bản: thao tác với kim, nâng mô và khâu. Đáng chú ý, robot có khả năng tự điều chỉnh khi gặp lỗi, giúp nâng cao độ chính xác và giảm thiểu sai sót. Giáo sư Axel Krieger từ JHU cho biết robot có thể tự nhặt kim khi bị rơi mà không cần sự can thiệp của con người—một khả năng chưa từng có ở các hệ thống phẫu thuật trước đây.
Để đạt được điều này, nhóm nghiên cứu đã ứng dụng các mô hình AI tương tự như trong các chatbot, nhưng tập trung vào ngôn ngữ động học để mô phỏng chuyển động chính xác của cánh tay robot. Hệ thống robot được huấn luyện qua hàng trăm video phẫu thuật, từ đó học cách tái tạo các thao tác phẫu thuật và tự động điều chỉnh khi cần thiết, giúp nâng cao tính chính xác và hiệu quả trong quá trình phẫu thuật.
Phương pháp này cũng mở ra khả năng huấn luyện robot thực hiện nhiều loại phẫu thuật khác nhau trong thời gian ngắn. Thay vì cần nhiều năm để lập trình, robot có thể học chỉ trong vài ngày, giúp tiết kiệm thời gian và nhanh chóng tiến đến mục tiêu tự động hóa trong phẫu thuật.
Dù đạt được nhiều thành tựu đáng kể, phẫu thuật tự động vẫn còn nhiều thách thức. Hiện nay, các hệ thống như CorPath của Corindus đã hỗ trợ các thủ thuật tim mạch phức tạp, nhưng khả năng của chúng vẫn hạn chế trong một số giai đoạn nhất định của quy trình phẫu thuật. Theo ông Krieger, việc lập trình robot thực hiện từng bước trong phẫu thuật là một quá trình phức tạp và mất nhiều thời gian. Ông cho rằng robot có thể hỗ trợ chứ không thay thế hoàn toàn vai trò của bác sĩ, giúp họ thực hiện các nhiệm vụ khó khăn với độ chính xác cao hơn.
Trong năm 2022, nhóm của Krieger cũng phát triển Smart Tissue Autonomous Robot (STAR), một hệ thống robot tự động có khả năng khâu các mô ruột phức tạp của lợn mà không cần sự can thiệp từ con người. Hệ thống này sử dụng camera 3D và thuật toán học máy để xử lý các thao tác phẫu thuật phức tạp, đánh dấu một bước tiến lớn trong lĩnh vực robot phẫu thuật.
Nhóm nghiên cứu tại JHU vẫn đang tiếp tục hoàn thiện hệ thống nhằm hướng đến một tương lai phẫu thuật tự động toàn diện. Sự tiến bộ trong AI và học máy có thể làm cho phẫu thuật phức tạp trở nên dễ tiếp cận hơn đối với nhiều bệnh nhân trên toàn cầu. Tuy nhiên, ông Krieger nhấn mạnh, phẫu thuật robot không phải là giải pháp thay thế con người mà là một công cụ giúp bác sĩ tăng cường hiệu quả và độ chính xác trong công việc.
