En un hito que marcará un antes y un después en la historia de la medicina, un sistema robótico ha realizado con éxito una compleja cirugía.
La medicina tiene un nuevo aliado gracias a un desarrollo surgido en la Universidad Johns Hopkins, donde un robot realizó con éxito una intervención quirúrgica completamente sin la participación remota o directa de un cirujano humano.
Se trata de la extracción de una vesícula biliar en condiciones realistas, abordando retos impuestos a propósito para simular el entorno dinámico de una sala de operaciones.
Cómo fue la cirugía hecha por un robot
El robot protagonista, llamado Surgical Robot Transformer-Hierarchy (SRT-H), logró ejecutar todas las fases clave de la cirugía de vesícula, adaptándose a la variabilidad anatómica y resolviendo situaciones inesperadas en tiempo real.
Este avance marca la diferencia respecto a intentos anteriores, que dependían de planes quirúrgicos rígidos o rutas prefijadas y, sobre todo, requerían del monitoreo directo de un humano.
“SRT-H funciona exactamente igual que lo haría un joven cirujano aprendiendo de su mentor. Primero observa, aprende y después opera sin ayuda”, explicaron los desarrolladores en la revista Science Robotics.
Durante la cirugía, el equipo expuso al robot a un entorno realista de quirófano, introduciendo desafíos intencionales. Modificaron su posición inicial para obligarlo a recalcular trayectorias y agregaron líquidos que dificultaron la visibilidad de la vesícula, logrando recrear emergencias médicas habituales.
El robot identificó estructuras vitales, cortó tejidos con precisión y colocó grapas, funciones equivalentes a las que desempeña un cirujano experimentado.
Aunque su desempeño requirió más tiempo que el de un profesional humano, SRT-H completó la intervención sin errores, y los resultados fueron equiparables a los de un especialista con amplia experiencia.
“Esta metodología, basada en el aprendizaje modular, podría replicarse en otras intervenciones médicas complejas”, dijo el equipo detrás del proyecto, permitiendo vislumbrar un futuro con menos listas de espera y mejor acceso a la salud, especialmente en contextos de escasez de personal.
Cómo fue el entrenamiento del robot usando IA
The Surgical Robot Transformer-Hierarchy utiliza una arquitectura de inteligencia artificial similar a la que da vida a modelos de lenguaje como ChatGPT.
El proceso de entrenamiento consistió en exponer al robot a numerosos vídeos en los que cirujanos reales de Johns Hopkins practicaban la extracción de vesículas biliares en cadáveres de cerdos. Durante esta etapa, el sistema observó las imágenes e interpretó las indicaciones en voz de los médicos y procesó subtítulos con descripciones detalladas de cada paso quirúrgico.
El procedimiento completo está compuesto por 17 pasos secuenciales, cada uno con una duración de varios minutos. El equipo dividió la cirugía en varias fases y dispuso que el robot entrenara en tres tareas básicas: manipular una aguja, elevar tejido y realizar suturas.
Al dominar cada una individualmente en pocos segundos, estuvo listo para enfrentar la prueba mayor: una colecistectomía realista. Por lo que la clave de su éxito radica en una estructura jerárquica de aprendizaje por imitación condicionada por lenguaje.
Cuál será el futuro del robot en la medicina
Durante las pruebas realizadas por el equipo de la Universidad Johns Hopkins, el robot mantuvo precisión y un desempeño sin errores, pese a cambios en la posición inicial o a variaciones en la visibilidad del área quirúrgica causadas por la adición de líquidos que imitan la sangre.
SRT-H completó ocho procedimientos en modelos realistas con un 100 % de éxito, demostrando su potencial para actuar de manera autónoma frente a la variabilidad humana.
El equipo responsable afirma que este avance permite avanzar de sistemas con rutinas fijas a robots quirúrgicos que se adaptan y aprenden en tiempo real. El futuro, señalan los investigadores, implica ampliar las capacidades de SRT-H para abarcar nuevas cirugías y, eventualmente, pacientes reales.
Esta evolución podría acortar los tiempos de espera y llevar atención médica especializada a regiones con falta de profesionales sanitarios.