Robot autónomo basado en ChatGPT extrae vesícula con precisión del 100 %
Un sistema de inteligencia artificial completó de forma autónoma una fase compleja de extirpación de vesícula
Un equipo de la Universidad Johns Hopkins, con apoyo federal, ha alcanzado un hito en cirugía robótica: el SRT‑H (Surgical Robot Transformer‑Hierarchy) sorprendió al completar de forma totalmente autónoma una fase crítica de una colecistectomía en un modelo anatómico realista, logrando una precisión del 100 %, según publica Science Robotics .
Operación sin intervención humana
El robot, entrenado mediante “imitation learning” con videos subtitulados de cirugías en cadáveres de cerdo, ejecutó los 17 pasos esenciales del procedimiento —identificar vasos, colocar grapas y cortar— en ocho ensayos, demostrando su adaptabilidad a variaciones anatómicas y contingencias inesperadas, como tintes que imitaban sangre.
Adaptación y aprendizaje en tiempo real
Más allá de repetir patrones rígidos, SRT‑H respondió a órdenes de voz del equipo (“agarra la cabeza de la vesícula”, “ajusta el brazo izquierdo”) y corrigió su propia trayectoria sin intervención humana, comportándose como un cirujano novato con mentor.
Según Axel Krieger, experto en robótica médica, este logro convierte a los robots de simples “actuadores programados” en posibles cirujanos inteligentes, capaces de entender procedimientos y tomar decisiones en un entorno clínico real.
Próximos desafíos y pasos
Aunque el experimento se realizó con tejido “ex vivo”, los investigadores planean ampliar las pruebas a cirugías más complejas y, eventualmente, pasar a modelos vivos para abordar retos como el sangrado y la respuesta fisiológica real.
Expertos coinciden en que, si bien los resultados son promisores, aún es necesario demostrar seguridad en escenarios reales —con respiración, flujo sanguíneo, movilidad— antes de contemplar ensayos clínicos humanos, lo que podría tardar una década .
Este avance sitúa a SRT‑H en el punto de partida hacia quirófanos con cirugía autónoma, una tecnología que podría aliviar la presión sobre los sistemas de salud y mejorar resultados en zonas con escasez médica especializada.
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