Các nhà nghiên cứu tại Đại học Johns Hopkins (JHU) và Đại học Stanford đã làm nên đột phá mới trong lĩnh vực phẫu thuật robot. Họ đã dạy một hệ thống robot có tên "Hệ thống phẫu thuật da Vinci" thực hiện một loạt các nhiệm vụ phẫu thuật bằng cách đào tạo nó qua video. Da Vinci là một hệ thống robot tiên tiến thường được các bác sĩ điều khiển từ xa để thực hiện các thao tác chính xác như mổ xẻ, hút máu, cắt và khâu. Các hệ thống như vậy thường có giá thành cao, lên đến hơn 2 triệu đô la, và không bao gồm chi phí phụ kiện, thiết bị khử trùng hay chi phí đào tạo.
Tuy nhiên, nghiên cứu của JHU đã cho thấy khả năng tiềm tàng của việc học bắt chước (imitation learning), một phương pháp học máy mới. Nhờ vào phương pháp này, hệ thống robot có thể tự học cách thực hiện các nhiệm vụ phẫu thuật thông qua việc xem các đoạn video của những ca phẫu thuật mẫu.
Với sự trợ giúp của mô hình AI được đào tạo trên video video phẫu thuật, một hệ thống robot đã thực hiện thành công các nhiệm vụ phẫu thuật khó khăn một cách khéo léo như con người.
Thông qua phương pháp học bắt chước, nhóm nghiên cứu đã giúp Hệ thống phẫu thuật da Vinci học cách thực hiện ba nhiệm vụ phẫu thuật điển hình: thao tác với kim, nâng mô cơ thể và khâu vết thương. Điều đặc biệt là robot không chỉ thực hiện được các nhiệm vụ này với độ chính xác cao mà còn có khả năng tự điều chỉnh lỗi phát sinh trong quá trình thực hiện.
Axel Krieger, trợ lý giáo sư tại JHU và là đồng tác giả của nghiên cứu, chia sẻ rằng hệ thống đã có thể tự động nhặt kim khi vô tình đánh rơi, một thao tác mà nhóm nghiên cứu chưa hề lập trình. Khả năng này đánh dấu một bước tiến vượt bậc, bởi vì trước đây, các hệ thống robot thường yêu cầu sự can thiệp của con người khi mắc lỗi.
Hệ thống phẫu thuật da Vinci tại nơi làm việc.
Để điều khiển Hệ thống phẫu thuật da Vinci, nhóm nghiên cứu đã áp dụng một mô hình AI tiên tiến tương tự như những gì được sử dụng trong các chatbot như ChatGPT. Tuy nhiên, thay vì xử lý văn bản, hệ thống robot xử lý thông tin động học – một ngôn ngữ chuyên biệt để mô tả chuyển động. Với các yếu tố toán học phức tạp như số liệu và phương trình, ngôn ngữ này giúp mô phỏng và điều khiển chuyển động chính xác của cánh tay robot trong các thao tác phẫu thuật.
Hệ thống được đào tạo thông qua hàng trăm video ghi lại các ca phẫu thuật từ góc nhìn của camera gắn trên cánh tay robot. Thông qua phương pháp học bắt chước, robot có thể học cách tái tạo các thao tác của bác sĩ và thậm chí phát triển khả năng tự điều chỉnh khi gặp lỗi. Khả năng này giúp giảm thiểu sai sót và nâng cao tính chính xác trong quá trình phẫu thuật.
Krieger và nhóm nghiên cứu của ông kỳ vọng rằng phương pháp này có thể mở ra khả năng huấn luyện robot thực hiện bất kỳ loại phẫu thuật nào với tốc độ nhanh chóng và hiệu quả cao hơn nhiều so với phương pháp mã hóa tay từng bước truyền thống. Thay vì dành nhiều năm để lập trình từng hành động, hệ thống AI giờ đây có thể nhanh chóng học hỏi thông qua dữ liệu video. Điều này có thể giúp hiện thực hóa mục tiêu phẫu thuật tự động nhanh hơn dự kiến.
Krieger cho biết: "Điều mới ở đây là chúng tôi chỉ cần thu thập dữ liệu từ các quy trình khác nhau, và có thể huấn luyện robot học trong vòng vài ngày. Điều này cho phép chúng tôi tiến tới mục tiêu tự động hóa phẫu thuật, giúp giảm thiểu sai sót y tế và cải thiện độ chính xác".
Hệ thống phẫu thuật robot sẽ đi kèm với một bác sĩ phẫu thuật con người để hướng dẫn từng bước, đồng thời cho phép nó thao tác với độ chính xác cao hơn.
Mặc dù đã đạt được những thành tựu đáng kinh ngạc nhưng phẫu thuật tự động vẫn còn gặp nhiều thách thức. Hiện tại, một số hệ thống robot hỗ trợ phẫu thuật tiên tiến như hệ thống CorPath của Corindus đã được sử dụng trong các thủ thuật tim mạch phức tạp. Tuy nhiên, khả năng của những hệ thống này vẫn bị giới hạn trong một số giai đoạn của quy trình phẫu thuật.
Theo Krieger, việc mã hóa từng bước trong phẫu thuật cho một hệ thống robot là quá trình phức tạp và tốn thời gian. "Một người bình thường có thể mất đến một thập kỷ chỉ để mô hình hóa quá trình khâu vết thương cho một loại phẫu thuật duy nhất", ông cho biết. Đây là lý do mà việc phát triển một hệ thống có thể học hỏi qua quan sát đang mở ra hướng đi hoàn toàn mới.
Năm 2022, nhóm của Krieger đã phát triển một hệ thống robot tự trị mang tên Smart Tissue Autonomous Robot (STAR), có khả năng tự khâu các mô ruột phức tạp của lợn mà không cần sự can thiệp của con người. STAR sử dụng một camera 3D và thuật toán theo dõi máy học để hoàn thành các nhiệm vụ phẫu thuật phức tạp.
Các nhà nghiên cứu tại JHU đang tiếp tục phát triển robot để thực hiện các quy trình phẫu thuật toàn diện. Mặc dù phẫu thuật hoàn toàn tự động vẫn còn xa vời, nhưng những tiến bộ này sẽ đóng góp vào việc tăng cường an toàn và độ chính xác của phẫu thuật. Với sự tiến bộ trong AI và học máy, các ca phẫu thuật phức tạp có thể trở nên dễ tiếp cận hơn đối với nhiều bệnh nhân trên toàn cầu.
Tuy nhiên, điều này cũng đặt ra câu hỏi về vai trò của các bác sĩ phẫu thuật trong tương lai. Liệu các robot có thể thay thế hoàn toàn con người trên bàn mổ? Krieger tin rằng con người và robot sẽ cùng tồn tại và hỗ trợ lẫn nhau trong y học. Phẫu thuật robot không phải là thay thế con người mà là giúp đỡ, hỗ trợ các bác sĩ thực hiện các nhiệm vụ khó khăn, chính xác và nhanh chóng hơn.
Đức Khương
