Después de la irrupción de la inteligencia artificial en los últimos años, la robótica se postula como la próxima revolución a escala global. La conjunción de ambas tecnologías puede suponer un antes y un después en la medicina, como demuestra el robot cirujano español con cuatro brazos capaces de sostener diferentes herramientas y girarlas 360 grados. El dispositivo más avanzado a nivel mundial en ese sentido es el sistema quirúrgico da Vinci, diseñado para que un cirujano lo controle a distancia y llevar a cabo tareas muy precisas como la disección, la succión, el corte y el sellado de vasos sanguíneos. 

Estos robots no son infalibles, pero siguen teniendo un inmenso potencial en el sector, pese a su elevado precio, que puede alcanzar los 2 millones de euros en su versión más actualizada. Hasta la fecha se han realizado más de 10 millones de cirugías con los 7.000 sistemas da Vinci distribuidos en todo el mundo, y 55.000 cirujanos han recibido formación para operarlos. Sin embargo, hay quien busca dar un paso más hacia la automatización: quieren entrenarlos para que puedan operar de forma autónoma y ahorrar trabajo a los médicos (cuando no jubilarlos directamente) para que ellos se encarguen de las tareas más delicadas.

Es lo que propone un equipo de investigadores de la Universidad Johns Hopkins (JHU) en Maryland (EEUU) y la Universidad de Stanford, que ha demostrado cómo se pueden entrenar estos dispositivos a partir de vídeos de otras operaciones para realizar "los mismos procedimientos quirúrgicos con tanta destreza como los médicos humanos", según el comunicado de prensa de la universidad.

"Es realmente mágico tener este modelo y que todo lo que hagamos sea introducirle datos de la cámara y que pueda predecir los movimientos robóticos necesarios para la cirugía", señaló Axel Krieger, autor principal de la investigación y profesor adjunto del Departamento de Ingeniería Mecánica de la JHU. "Creemos que supone un importante paso adelante hacia una nueva frontera en la robótica médica".

Krieger y sus colegas han demostrado con éxito la posibilidad del aprendizaje por imitación, sin requerir correcciones posteriores. Así, a través de varios experimentos, han conseguido que los sistemas da Vinci aprendan eficazmente tareas quirúrgicas complejas y sean capaces de adaptarse a escenarios no previstos.

Aprendizaje por imitación

La empresa Intuitive Surgical introdujo en el mercado estos robots por primera vez en el año 2000 y desde entonces ha lanzado distintas versiones y actualizaciones. La mayoría cuentan con una consola quirúrgica central desde la que el cirujano obtiene imágenes detalladas de la zona a operar y controla el robot, equipado con varios brazos y herramientas.

En este caso, los investigadores de la JHU y Stanford utilizaron dos brazos terminados en pequeñas pinzas, que se utilizan habitualmente para realizar suturas. Mediante un método de aprendizaje automático, Krieg y su equipo consiguieron entrenar el sistema para que realizara de forma autónoma en un abdomen simulado (con muestras de carne de cerdo y de pollo) tres tareas habituales de las intervenciones quirúrgicas: manipular una aguja, levantar tejido corporal y suturar.

Hasta la fecha, este tipo de 'programación' de funciones autónomas de los robots quirúgicos se basaba en el entrenamiento individual de las acciones, algo que puede llevar una cantidad de tiempo inasumible y con resultados bastante imprecisos. "Alguien podría pasarse una década intentando modelar la sutura. Y eso sólo para un tipo de cirugía", asegura Krieger.

Para solventar el problema y reducir los errores médicos, estos ingenieros han combinado el aprendizaje por imitación con la arquitectura de aprendizaje automático en la que se basan IAs como ChatGPT. Si la inteligencia artificial generativa de OpenAI trabaja con palabras y texto, el modelo de los ingenieros de la Johns Hopkins lo hace con cinemática, descomponiendo en fórmulas matemáticas los ángulos en los que los robots pueden mover sus brazos y herramientas.

Cámaras de muñeca

Para que el sistema da Vinci ejecutara las tareas a la perfección por sí mismo, con una destreza y soltura similar a la de los médicos humanos, la IA fue alimentada con cerca de 1.000 vídeos de las diferentes tareas. Este material, que se suele utilizar para el análisis postoperatorio y fue grabado con diminutas cámaras de muñeca instaladas en los brazos robóticos, ha servido ahora como valiosa base de datos con la que alimentar el modelo. 

"Todo lo que necesitamos es una imagen y este sistema de inteligencia artificial encuentra la acción correcta", explica otro de los autores principales del estudio, Ji Woong 'Brian' Kim. "Comprobamos que incluso con unos cientos de demostraciones, el modelo es capaz de aprender el procedimiento y generalizar nuevos entornos que no ha encontrado".

De hecho, a lo largo de los experimentos el sistema demostró ser capaz de corregir sus propios errores sobre la marcha. "Por ejemplo, si se le cae la aguja, la recoge automáticamente y continúa. No es algo que yo le haya enseñado a hacer", sostiene Krieger.

Las conclusiones, presentadas durante la prestigiosa Conferencia sobre Aprendizaje de Robots que ha tenido lugar esta semana en Múnich, llevan a pensar que el aprendizaje por imitación permitirá entrenar a estos robots quirúrgicos en cuestión de días (en lugar de meses o años) para que en un futuro puedan realizar cirugías complejas sin intervención humana.