AI機器人掌握手術任務：約翰霍普金斯大學揭示機器人輔助手術的未來

November 13, 2024

在人工智慧重新定義醫學可能性的時代，約翰霍普金斯大學的研究人員突破了界限，讓一台手術機器人掌握複雜的醫療程序。值得注意的是，這台機器人僅僅透過觀察人類外科醫生的視頻便達到了專業水準——這種方法有可能重塑手術訓練、精準度以及全球獲得熟練醫療照護的途徑。

這一突破是通過使用達文西外科系統實現的，這是一個廣泛使用的機器人外科平台，已幫助無數外科醫生進行微創手術。但這一次，達文西機器人不是被人類操作，而是承擔了學習的角色。通過分析數百個透過其自身手腕相機拍攝的視頻，該系統觀察並內化了諸如針頭操作、組織處理和縫合等任務的機制和複雜性。

與傳統訓練方法不同，傳統方法常常依賴於仔細編寫的逐步命令，這台機器人是通過一種稱為模仿學習的過程來學習的。憑藉大量的手術視頻，機器人的 AI模型逐步建立了對手術的物理和認知維度的理解，使用數學算法來複製螢幕上所見的精細運動技能。

在這個項目中使用的AI模型受到像ChatGPT這樣的語言處理架構的啟發，旨在理解和預測數據中的模式。對於手術機器人來說，這些模式藏於人類外科醫生的微小、精確動作中。通過整合這些視覺與運動學的觀察，該系統學會了在某種意義上「講外科」，將運動的科學與細緻操作的藝術相結合。

這台機器人甚至展示了令人印象深刻的適應能力。例如，當一根針脫手時，它會自動撿回來——這是一個復雜的反應，並不是由任何人明確編程。這展現了內在的學習靈活性，使其能夠進行錯誤修正和恢復，這是一個關鍵特徵，可能使手術中的機器人系統更加自主和韌性。

約翰霍普金斯的大學這一成就凸顯了AI驅動機器人克服傳統手術限制的潛力。目前，機器人系統通常由外科醫生操作，需要廣泛的培訓和專門技能。然而，通過這一模型，未來機器人可以自主協助甚至執行例行手術任務的明確途徑隨之而來，從而釋放人類外科醫生去處理更為複雜、高風險的程序。

使用視頻訓練的方法有可能像大型語言模型革新AI那樣改變這一領域。想像一個系統，其不再是編碼每個動作和反應，而是通過「觀看」並練習來自全球無盡的手術視頻庫中的程序而獲得熟練。這種適應性可能允許跨專業培訓，使得一台機器人僅需通過觀看相關訓練視頻便能協助不同類型的手術。

這一發展的更廣泛影響深遠。隨著機器人系統學會執行越來越多的醫療程序，醫療獲得的機會可能會改善，特別是在熟練外科醫生稀缺的地區。醫院可能很快會部署能夠獨立進行如活檢、器官修復和其他常規程序的機器人系統，有可能減少等待時間並提高精確性。

此外，這一創新為經濟實惠的培訓解決方案鋪平了道路。醫學學生和外科醫生可以從模擬學習和視頻訓練機器人中受益，建立一個人機合作的生態系統，將推動外科能力的極限。

隨著約翰霍普金斯大學的AI模型不斷精進其能力，我們可能正站在機器人輔助手術新時代的曙光下。通過持續的研究與改進，這些系統可能很快會整合其他感測數據，如觸覺反饋，以進一步提高它們在手術中的準確性和效能。此外，這一突破強調了AI和機器人重塑患者照護每一個階段的潛力，從診斷到康復。

約翰霍普金斯的實驗代表了醫療機器人學的一次重大變革，開創了一個科技與人類智慧攜手並進的未來，為所有人提供更快、更安全和更可及的醫療照護。

Reference: 約翰霍普金斯大學 - Hub