Robots aprendiendo técnicas quirúrgicas para hacer extracciones más seguras

En cirugía, usar la cantidad correcta de fuerza es super importante para el éxito y la seguridad. Demasiada fuerza puede dañar el tejido y causar problemas. Muchos estudios analizan cuánta fuerza se usa durante la cirugía, pero no hay suficiente investigación que conecte estas fuerzas con las técnicas que utilizan los cirujanos. Preguntas como “¿Pueden los cambios en la técnica reducir las fuerzas y hacer que los procedimientos sean más seguros?” son cruciales para mejorar cómo se realizan las cirugías y asegurar mejores resultados para los pacientes. Sin embargo, estudiar esto efectivamente requeriría muchos ensayos con cirujanos experimentados, lo cual a menudo no es práctico.

En lugar de eso, los investigadores pueden usar robots para aprender diferentes técnicas quirúrgicas a partir de un número reducido de demostraciones de cirujanos expertos. Usando un sistema inteligente, estos robots pueden simular un montón de cirugías y analizar diferentes técnicas para ver cómo afectan al tejido. En este artículo, vamos a presentar un nuevo enfoque para que los robots aprendan a realizar un tipo de cirugía llamada excisión elíptica. Este método combina el aprendizaje robótico con la retroalimentación de expertos para perfeccionar cómo un robot realiza las tareas.

#Entendiendo las Excisiones Quirúrgicas

La excisión quirúrgica implica aplicar fuerzas para cortar a través del tejido. Las fuerzas tienen que ser lo suficientemente fuertes para realizar el corte, pero lo suficientemente suaves para evitar daños. La investigación muestra que la fuerza excesiva puede llevar a errores graves. Las Fuerzas de corte usadas durante las excisiones dependen mucho de cómo está posicionada la hoja y de cómo el cirujano ejecuta la técnica. Para identificar las mejores técnicas quirúrgicas, especialmente para entrenar a nuevos cirujanos o para robots realizando cirugía, es importante estudiar cómo interactúan las herramientas con los tejidos en pruebas controladas.

Desafortunadamente, conseguir suficientes participantes para estos estudios es complicado y lleva tiempo. En vez de necesitar a muchos cirujanos, los investigadores pueden usar menos sujetos para enseñar a los robots cómo realizar excisiones en diferentes niveles de habilidad. El aprendizaje automático puede ayudar a los robots a aprender a interpolar el comportamiento entre varios ejemplos dados por esos sujetos. Con el modelo correcto, un robot puede realizar ensayos de manera eficiente mientras mantiene un control estricto sobre detalles como la velocidad de corte y el ángulo de la hoja.

#Aprendiendo de las Demostraciones

Una forma popular de enseñar a los robots es mediante el Aprendizaje por imitación. Esto implica usar técnicas como los Primitivos de Movimiento Dinámico (DMP), que ayudan a los robots a aprender de las demostraciones. El método DMP usual permite algo de flexibilidad, pero sus políticas a menudo están restringidas a las demostraciones dadas sin ninguna relación entre ellas.

Sin embargo, el DMP también se puede modificar para considerar múltiples demostraciones. Esto permite que el robot aprenda a capturar las diferencias en los estilos de corte. Para las excisiones quirúrgicas, esta capacidad es especialmente valiosa porque ayuda a reconocer varias formas de cortar el tejido. Sin embargo, aprender técnicas que controlen la dirección y orientación puede ser un desafío debido a la naturaleza del movimiento de corte.

Para abordar estos desafíos, el marco propuesto busca generar comportamientos robóticos que imiten las excisiones humanas. Esto implica una función que toma ciertos parámetros y puntúa cuán cercanas son las acciones del robot a las acciones humanas. El marco está diseñado para mejorar el rendimiento del robot a través del aprendizaje y la optimización de sus comportamientos basados en la retroalimentación de expertos.

#Generando Comportamientos Similares a Humanos

El objetivo del método propuesto es producir movimientos realistas para la hoja del robot durante una excisión elíptica. Los investigadores quieren que el robot aprenda el importante movimiento de aserrado, que ayuda a reducir las fuerzas necesarias para ejecutar el corte. La idea principal es que una excisión consta de dos partes: un movimiento de corte suave a lo largo de la elipse deseada y un movimiento de aserrado que apoya el corte.

Para entender cómo funcionan juntos estos dos componentes, los investigadores grabaron numerosos ensayos de excisión. Al observar tanto el movimiento de adelante hacia atrás como las acciones de corte suaves, notaron cómo los cambios en el aserrado afectaban el proceso general de corte. El movimiento no solo se trata de cómo la hoja se mueve hacia adelante y hacia atrás, sino también de cómo cambian el ángulo y la profundidad del corte.

Usando este conocimiento estructurado, los investigadores crearon un modelo para los movimientos del robot. Usaron un movimiento primario que sigue un camino de corte suave deseado y un segundo comportamiento que describe cómo un individuo ejecuta el corte, ya sea con aserrado o con una técnica suave.

#Optimizando el Comportamiento Robótico

Alinear los comportamientos de corte robótico con las características de fuerza correctas es esencial para una cirugía efectiva. Poder replicar las técnicas de cirujanos expertos ofrece oportunidades prometedoras para la cirugía asistida por robots. De manera similar, permite la reconstrucción de técnicas deficientes para analizar errores comunes que se ven en cirujanos menos experimentados.

En este estudio, los investigadores usaron un modelo de fuerzas de excisión para entender cuán bien se alinean diferentes comportamientos con los resultados deseados. Esto implica analizar las mediciones de las fuerzas durante el proceso de corte. Los datos recopilados ayudan a definir las características de las técnicas de corte usadas. Estos hallazgos pueden ser vitales para la formación quirúrgica y la práctica al identificar qué técnicas conducen a un mejor rendimiento y seguridad del paciente.

#Experimentación y Resultados

Los investigadores realizaron varios experimentos para optimizar las formas en que el robot podía realizar excisiones. Buscaban encontrar técnicas que proporcionaran el movimiento de corte más suave y aquellas que recibieron las calificaciones más altas de los expertos. Los resultados confirmaron que las trayectorias más suaves llevaban a una aplicación más suave de las fuerzas de excisión.

Los experimentos mostraron un fuerte vínculo entre la cantidad de aserrado utilizado y la suavidad de las fuerzas de excisión. Los cirujanos experimentados tendían a aplicar movimientos más suaves, mientras que los menos experimentados mostraron más variabilidad en sus movimientos. Esto destacó una perspectiva esencial: a medida que los cirujanos ganan experiencia, sus técnicas se vuelven más eficientes y controladas.

Al observar las fuerzas utilizadas en las excisiones, los investigadores encontraron diferencias entre los desempeños de los estudiantes de medicina y los de los cirujanos profesionales. A menudo se veía a los aprendices usando movimientos de aserrado más pronunciados para completar la tarea, lo que llevaba a una aplicación de fuerza menos controlada y menos consistente.

#Conclusión

Este estudio presenta un nuevo método para generar comportamientos robóticos que reflejan las técnicas quirúrgicas humanas, especialmente en excisiones elípticas. Al emplear un modelo simple, los investigadores mostraron cómo los robots podrían producir movimientos similares a los humanos que se adaptan según la retroalimentación de expertos. Los resultados indican que los comportamientos robóticos óptimos pueden, de hecho, imitar las técnicas de excisión más suaves utilizadas por los cirujanos profesionales.

Los hallazgos enfatizan que los cirujanos experimentados tienen más probabilidades de ejecutar acciones consistentes y suaves, mientras que los aprendices menos experimentados tienden a depender de movimientos de aserrado para lograr sus tareas de corte. La investigación futura puede explorar cómo combinar las técnicas de corte aprendidas con un tensado de tejido conocedor puede mejorar aún más los resultados quirúrgicos.

En general, el marco propuesto abre posibilidades emocionantes para usar robots en la formación y análisis quirúrgico. Al estudiar las sutilezas de las técnicas quirúrgicas en varios niveles de habilidad, los investigadores pueden obtener perspectivas valiosas que, en última instancia, contribuyen a mejores métodos de entrenamiento, prácticas mejoradas y mayor seguridad para los pacientes.