ロボットはすでにある程度外科医の真似をすることができるが、そうするための訓練には複雑なプログラミングと時間のかかる試行錯誤が必要になることが多い。今回、初めて、機械が医療専門家のビデオ映像を分析するだけで、基本的な手術作業を再現することに成功した。しかし、人間の患者に手術を施す前に、この小さなロボットアームは豚ロース肉で練習した。 2000 年にこの装置が発表されて以来、医師たちはダヴィンチ手術システムをさまざまな手術に取り入れるようになっている。先端がピンセットのような把持部を持つこの小さなロボットアームは、すでに前立腺切除術、心臓弁修復術、腎臓手術や婦人科手術に使用されている。しかし、この装置には限界があり、特に新しいタスクを教える際には限界がある。 「非常に制限が多かった」とジョンズ・ホプキンス大学機械工学科助教授のアクセル・クリーガー氏は11月11日のプロフィールで説明した。クリーガー氏はさらに、プログラミングでは以前の手術のすべてのステップを専門家が手作業でコーディングする必要があり、手術縫合の1つの形式を完成させるのに10年もかかることがあったと付け加えた。 ドイツのミュンヘンで今年開かれたロボット学習に関する会議でクリーガー氏とその同僚が説明したように、その骨の折れる時代は終わりに近づいているかもしれない。クリーガー氏のチームは、ChatGPT などの強化学習モデルの背後にある同様の機械学習原理を使用して、最近、運動学に基づく新しいモデルを開発した。大規模な言語モデルの単語ベースのデータセットの代わりに、この新しいダヴィンチ手術システムのトレーニング プログラムは、ロボットの動作と角度を数学的計算に変換する運動学に依存している。研究者は、何千人もの人間の外科医がダヴィンチ ロボットを監督している様子を映した数百本のビデオを収集した後、正しい動作を最もよく模倣するために、システムにアーカイブの宝庫を分析するように指示した。その結果はプログラマーさえも驚かせた。 [関連:地球から国際宇宙ステーションで行われた初の遠隔無重力手術(ゴムの上) ] 「必要なのは画像入力だけです。このAIシステムは適切な行動を見つけます」と博士研究員のキム・ジウン氏は言う。「数百回のデモでも、モデルは手順を学習し、遭遇したことのない新しい環境を一般化できることがわかりました。」 クリーガー氏は、彼らのモデルは、人間がビデオで実際に実演したことのないようなことを学習するのも得意だと付け加えた。「たとえば、針を落としたら、自動的に拾って作業を続けます。これは私が教えたことではありません。」 システムのアップグレードをテストするため、クレイガー氏のチームは、新たに訓練したダヴィンチ ロボットに、人間の組織と生物学的に類似している豚ロース肉でさまざまな作業を行うよう指示しました。すると、この小さなグリッパーは、落ちた針を拾い上げ、結び目を結び、外科手術の縫合を完了する能力を、人間のトレーナーとほぼ同じように示しました。さらに、最初にシリコン製の皮膚代替品を使用して訓練した後でさえ、この作業を実行しました。つまり、追加の作業なしで、そのスキルを生物組織に簡単に移行できたということです。 クリーガー氏は、ロボットが新しい手術戦略を学習するまで何年も待つ代わりに、新しい学習モデルによってダヴィンチ・システムズは「数日」で手術を完璧にできるようになると考えている。自律型ロボットシステムは現在、人間よりも14~18倍遅い速度で動作しているが、研究者たちは、彼らの機械もその速度に追いつくまでそう長くはかからないと考えている。 「このモデルは本当に魔法のようで、カメラからの入力だけで、手術に必要なロボットの動きを予測することができます」とクリーガー氏は語った。 |
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