A próxima fronteira da robótica cirúrgica poderá muito bem ser autónoma – ou pelo menos muito mais autodirigida do que os sistemas actuais. As plataformas tradicionais contam com controladores manuais tipo joystick, que mantêm os cirurgiões firmemente no comando de cada movimento. No entanto, experiências recentes na Johns Hopkins e Stanford apontam para uma mudança significativa: métodos avançados de aprendizagem por imitação que permitem aos robôs realizar tarefas cirúrgicas fundamentais com o mínimo de intervenção humana. A equipe de pesquisa demonstrou essa capacidade ao mostrar que os robôs podem aprender manobras complexas após analisar gravações de vídeo de cirurgiões experientes. Ao integrar entradas visuais e referências cinemáticas aproximadas, os robôs constroem modelos processuais sofisticados, capazes de realizar uma série de operações delicadas. Exemplos incluem manipulação de tecidos, manuseio de agulhas e amarração de nós.
O Washington Post destacou recentemente a pesquisa (paywalled), que aguarda publicação no Proceedings of Machine Learning Research.
Em resumo, os pesquisadores também falam da promessa de explorar o “grande repositório de dados clínicos, que contém cinemática aproximada” no aprendizado do robô “sem correções adicionais”.
Em estudos que utilizaram o Da Vinci Research Kit (dVRK), as políticas baseadas no posicionamento absoluto e centrado na câmara falharam repetidamente na manipulação de tecidos ou no manuseamento de suturas quando confrontadas com os conhecidos obstáculos cinemáticos do sistema. Isso resultou em sucesso quase zero para algumas tarefas. Por outro lado, as formulações de ação relativa – onde os movimentos são definidos em relação ao atual efetor final ou quadro da câmera do robô – alcançaram resultados substancialmente melhores. Na verdade, certas subtarefas, como levantamento de tecidos e coleta de agulhas, muitas vezes tiveram sucesso em todas as tentativas, enquanto o atamento completo se aproximou de 90% de sucesso (18/20).
Esta demonstração sublinha o quão longe a robótica cirúrgica chegou – ilustrando o salto da assistência básica e teleoperada para um sistema mais autónomo que pode adaptar e corrigir rapidamente os seus próprios movimentos. Equipada com recursos de ação relativa, a configuração baseada em dVRK evita depender de dados de posição absoluta que muitas vezes se desviam ou perdem a precisão. Em vez disso, ele reorienta cada movimento de acordo com a localização atual do seu efetor final ou quadro da câmera, dando ao robô a delicadeza necessária para manusear tecidos sensíveis e instrumentos delicados.
Enquanto isso, a Intuitive – desenvolvedora do Sistema Cirúrgico da Vinci – tem trabalhado em abordagens mais sofisticadas de controle, com o CEO Gary Guthart e o professor da UC Berkeley, Ken Goldberg, introduzindo o conceito de “destreza aumentada”. Sob esta estrutura, um robô cirúrgico pode lidar com subtarefas específicas de forma autônoma (por exemplo, sutura, desbridamento) enquanto mantém o cirurgião por perto para decisões críticas ou manobras complexas. Ao combinar imagens avançadas e orientação orientada por IA com supervisão humana em tempo real, a Intuitive visa preencher a lacuna entre a teleoperação pura e a funcionalidade totalmente automatizada. Este esforço inclui refinamentos contínuos de hardware e software (como modelagem 3D, mapeamento de procedimentos e reconhecimento de tecidos baseado em IA) que poderiam libertar os cirurgiões dos elementos rotineiros de um procedimento, aumentando ainda mais a eficiência e a consistência nas salas de cirurgia.
Os avanços na robótica cirúrgica ocorrem em um momento de crescimento significativo na robótica em geral. Ao longo de 2024, o campo viu grandes avanços no desenvolvimento de robôs humanóides, com empresas como Boston Dynamics introduzindo um Atlas elétrico atualizado e Tesla destacando a versão de segunda geração de seu robô Optimus. Enquanto isso, startups como a Figure lançaram unidades capazes de lidar com tarefas de mão-de-obra intensiva na produção e na logística. Além disso, a NVIDIA anunciou o Jetson Thor – um computador compacto projetado para capacitar robôs humanóides.
