De volgende stap op het gebied van chirurgische robotica zou wel eens autonoom kunnen zijn – of in ieder geval veel meer zelfsturend dan de huidige systemen. Traditionele platforms vertrouwen op joystickachtige handcontrollers, waardoor chirurgen elke beweging stevig onder controle houden. Toch wijzen recente experimenten bij Johns Hopkins en Stanford op een belangrijke verschuiving: geavanceerde imitatieleermethoden die robots in staat stellen fundamentele chirurgische taken uit te voeren met minimale menselijke tussenkomst. Het onderzoeksteam demonstreerde dit vermogen door te laten zien dat robots complexe manoeuvres kunnen leren na analyse van video-opnames van ervaren chirurgen. Door zowel visuele input als geschatte kinematische referenties te integreren, bouwen de robots vervolgens geavanceerde procedurele modellen die een reeks delicate operaties kunnen uitvoeren. Voorbeelden zijn onder meer weefselmanipulatie, het hanteren van naalden en het leggen van knopen.
De Washingtonpost heeft onlangs het onderzoek onder de aandacht gebracht (paywalled), dat wacht op publicatie in de Proceedings of Machine Learning Research.
In abstracte zin spreken de onderzoekers ook over de belofte om gebruik te maken van de ‘grote opslagplaats van klinische gegevens, die geschatte kinematica bevat’ bij het leren van robots ‘zonder verdere correcties’.
In onderzoeken waarbij de da Vinci Research Kit (dVRK) werd gebruikt, slaagde beleid gebaseerd op camera-centrische, absolute positionering er herhaaldelijk niet in om weefsel te manipuleren of hechtingen te hanteren wanneer ze werden geconfronteerd met de bekende kinematische hindernissen van het systeem. Dit resulteerde in bijna nul succes voor sommige taken. Formuleringen voor relatieve actie, waarbij bewegingen worden gedefinieerd ten opzichte van de huidige eindeffector of het cameraframe van de robot, leverden daarentegen aanzienlijk betere resultaten op. In feite slaagden bepaalde subtaken, zoals het optillen van weefsel en het oppakken van naalden, vaak in alle onderzoeken, terwijl het volledig knopen van de knopen een succes van 90% benaderde (18/20).
Deze demonstratie onderstreept hoe ver chirurgische robotica is gekomen – en illustreert de sprong van eenvoudige, teleoperatieve hulp naar een meer autonoom systeem dat zijn eigen bewegingen snel kan aanpassen en corrigeren. Uitgerust met relatieve actiemogelijkheden, vermijdt de op dVRK gebaseerde opstelling het vertrouwen op absolute positiegegevens die vaak afwijken of de nauwkeurigheid verliezen. In plaats daarvan heroriënteert hij elke beweging op basis van de huidige locatie van zijn eindeffector of cameraframe, waardoor de robot de finesse krijgt om gevoelige weefsels en delicate instrumenten te hanteren.
Ondertussen heeft Intuitive – de ontwikkelaar van het da Vinci Surgical System – gewerkt aan meer geavanceerde benaderingen van controle, waarbij CEO Gary Guthart en UC Berkeley-professor Ken Goldberg het concept van ‘vergrote behendigheid’ introduceerden. Binnen dit raamwerk kan een chirurgische robot specifieke subtaken autonoom uitvoeren (bijvoorbeeld hechten, debridement), terwijl hij de chirurg binnen handbereik houdt voor kritische beslissingen of complexe manoeuvres. Door geavanceerde beeldvorming en AI-gestuurde begeleiding te koppelen aan realtime menselijk toezicht, wil Intuitive de kloof overbruggen tussen pure teleoperatie en volledig geautomatiseerde functionaliteit. Deze inspanning omvat voortdurende hardware- en softwareverfijningen (zoals 3D-modellering, het in kaart brengen van procedures en op AI gebaseerde weefselherkenning) die chirurgen kunnen bevrijden van routinematige elementen van een procedure, waardoor de efficiëntie en consistentie in operatiekamers verder worden vergroot.
De vooruitgang op het gebied van chirurgische robotica komt in een tijd van aanzienlijke groei van de robotica in het algemeen. Gedurende 2024 zag het veld grote vooruitgang in de ontwikkeling van humanoïde robots, waarbij bedrijven als Boston Dynamics een verbeterde elektrische Atlas introduceerden en Tesla de tweede generatie versie van zijn Optimus-robot benadrukte. Ondertussen hebben startups zoals Figure eenheden geïntroduceerd die arbeidsintensieve taken in de productie en logistiek kunnen uitvoeren. Daarnaast heeft NVIDIA Jetson Thor aangekondigd: een compacte computer die is ontworpen om mensachtige robots te ondersteunen.
