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El cirujano robot lo verá ahora.

El cirujano robot lo verá ahora.

Sentado en un taburete a varios metros de un robot de brazos largos, el Dr. Danyal Fer envolvió sus dedos en dos manijas de metal cerca de su pecho.

A medida que movía las manijas, arriba y abajo, izquierda y derecha, el robot imitaba cada pequeño movimiento con sus propios dos brazos. Luego, cuando juntó el pulgar y el índice, una de las pequeñas garras del robot hizo lo mismo. Así es como cirujanos como el Dr. Fer han utilizado durante mucho tiempo robots al operar pacientes. Pueden extraer la próstata de un paciente sentado en una consola de computadora al otro lado de la habitación.

Pero después de esta breve demostración, el Dr. Fer y sus colegas investigadores de la Universidad de California, Berkeley, mostraron cómo esperan avanzar en el estado de la técnica. El Dr. Fer soltó las manijas y se hizo cargo de un nuevo tipo de software de computadora. Mientras él y los otros investigadores observaban, el robot comenzó a moverse por sí solo.

Con una garra, la máquina levantó un pequeño anillo de plástico de un alfiler igualmente pequeño en la mesa, pasó el anillo de una garra a la otra, lo movió por la mesa y lo ató con cuidado a un nuevo alfiler. Luego, el robot hizo lo mismo con varios otros anillos, completando la tarea tan rápido como cuando lo guiaba el Dr. Fer.

El ejercicio de entrenamiento fue diseñado originalmente para humanos; mover los anillos de un alfiler a otro es la forma en que los cirujanos aprenden a operar robots como el de Berkeley. Ahora, un robot automatizado que realiza la prueba puede igualar o incluso superar a un humano en destreza, precisión y velocidad, según un nuevo artículo de investigación del equipo de Berkeley.

El proyecto es parte de un esfuerzo mucho más amplio para llevar la inteligencia artificial al quirófano. Utilizando muchas de las mismas tecnologías que sustentan los automóviles autónomos, los drones autónomos y los robots de depósito, los investigadores también están trabajando para automatizar robots quirúrgicos. Estos métodos aún están lejos del uso diario, pero el progreso se está acelerando.

“Es un momento emocionante”, dijo Russell Taylor, profesor de la Universidad Johns Hopkins y ex investigador de IBM conocido en el mundo académico como el padre de la cirugía robótica. “Es donde esperaba que estuviéramos hace 20 años”.

El objetivo no es sacar a los cirujanos de la sala de operaciones, sino aligerar su carga y tal vez incluso aumentar las tasas de éxito, donde hay margen de mejora, automatizando etapas específicas de la cirugía.

Los robots ya pueden superar la precisión humana en algunas tareas quirúrgicas, como colocar un alfiler en un hueso (una tarea particularmente arriesgada durante los reemplazos de rodilla y cadera). La esperanza es que los robots automatizados puedan aportar mayor precisión a otras tareas, como incisiones o suturas, y reducir los riesgos que conllevan los cirujanos sobrecargados.

Durante una llamada telefónica reciente, Greg Hager, un científico informático de Johns Hopkins, dijo que la automatización quirúrgica progresaría de manera muy similar al software del piloto automático que guiaba a su Tesla por la autopista de Nueva Jersey mientras hablaba. El automóvil conducía solo, dijo, pero su esposa aún tenía las manos en el volante en caso de que algo saliera mal. Y ella se haría cargo cuando llegara el momento de salir de la autopista.

“No podemos automatizar todo el proceso, al menos no sin supervisión humana”, dijo. “Pero podemos empezar a crear herramientas de automatización que faciliten un poco la vida del cirujano”.

Hace cinco años, investigadores del Sistema Nacional de Salud Infantil en Washington, DC, diseñaron un robot que podía suturar automáticamente el intestino de un cerdo durante una cirugía. Fue un paso notable hacia el tipo de futuro imaginado por el Dr. Hager. Pero venía con un asterisco: los investigadores implantaron pequeños marcadores en los intestinos del cerdo que emitían luz casi infrarroja y ayudaron a guiar los movimientos del robot.

El método está lejos de ser práctico, ya que los marcadores no se implantan ni se retiran fácilmente. Pero en los últimos años, los investigadores de inteligencia artificial han mejorado significativamente el poder de la visión por computadora, lo que podría permitir a los robots realizar tareas quirúrgicas por sí mismos, sin estos marcadores.

El cambio está impulsado por las llamadas redes neuronales, sistemas matemáticos que pueden aprender habilidades a través del análisis de grandes cantidades de datos. Al analizar miles de imágenes de gatos, por ejemplo, una red neuronal puede aprender a reconocer a un gato. Asimismo, una red neuronal puede aprender de las imágenes capturadas por robots quirúrgicos.

Los robots quirúrgicos están equipados con cámaras que graban videos tridimensionales de cada operación. El video se transmite a un visor que los cirujanos observan mientras guían la operación, observando desde el punto de vista del robot.

Pero más adelante, estas imágenes también proporcionan una hoja de ruta detallada que muestra cómo se realizan las cirugías. Pueden ayudar a los nuevos cirujanos a comprender cómo usar estos robots y pueden ayudar a entrenar a los robots para que realicen tareas por sí mismos. Al analizar imágenes que muestran cómo un cirujano guía al robot, una red neuronal puede aprender las mismas habilidades.

Así es como los investigadores de Berkeley han estado trabajando para automatizar su robot, que se basa en el Sistema quirúrgico da Vinci, una máquina de dos brazos que ayuda a los cirujanos a realizar más de un millón de procedimientos al año. El Dr. Fer y sus colegas recolectan imágenes del robot moviendo los anillos de plástico mientras está bajo control humano. Luego, su sistema aprende de estas imágenes, identificando las mejores formas de agarrar los anillos, pasándolos entre las garras y moviéndolos a nuevos alfileres.

Pero ese proceso vino con su propio asterisco. Cuando el sistema le dijo al robot dónde moverse, el robot a menudo perdía su ubicación por milímetros. Durante meses y años de uso, los muchos cables metálicos dentro de los brazos gemelos del robot se estiraron y plegaron en formas pequeñas, por lo que sus movimientos no fueron tan precisos como deberían ser.

Los operadores humanos podrían compensar este cambio, inconscientemente. Pero el sistema automatizado falló. Este es a menudo el problema de la tecnología automatizada: lucha para hacer frente a los cambios y las incertidumbres. Los vehículos autónomos todavía están lejos de ser ampliamente utilizados porque aún no son lo suficientemente ágiles para hacer frente a todo el caos del mundo cotidiano.

El equipo de Berkeley decidió construir una nueva red neuronal que analizaría los errores del robot y aprendería cuánta precisión estaba perdiendo con cada día que pasaba. “Aprende cómo evolucionan las articulaciones del robot con el tiempo”, dijo Brijen Thananjeyan, estudiante de doctorado del equipo. Dado que el sistema automatizado puede ser responsable de este cambio, el robot puede agarrar y mover los anillos de plástico, igualando el desempeño de los operadores humanos.

Otros laboratorios están probando diferentes enfoques. Axel Krieger, un investigador de Johns Hopkins que formó parte del proyecto de sutura de cerdos en 2016, está trabajando para automatizar un nuevo tipo de brazo robótico, con menos partes móviles y que se comporta de manera más consistente que el tipo de robot utilizado por el equipo de Berkeley. Los investigadores del Instituto Politécnico de Worcester están desarrollando formas para que las máquinas guíen cuidadosamente las manos de los cirujanos mientras realizan tareas específicas, como insertar una aguja para una biopsia de cáncer o quemar el cerebro para extirpar un tumor.

“Es como un automóvil en el que la pista es autónoma, pero aún controlas el acelerador y el freno”, dijo Greg Fischer, uno de los investigadores de Worcester.

Hay muchos obstáculos por delante, señalan los científicos. Mover alfileres de plástico es una cosa; cortar, mover y suturar la carne es otra. “¿Qué sucede cuando cambia el ángulo de la cámara?” dijo Ann Majewicz Fey, profesora asociada de la Universidad de Texas, Austin. “¿Qué pasa cuando el humo se interpone en el camino?”

En el futuro previsible, la automatización será algo que funcionará con los cirujanos en lugar de reemplazarlos. Pero incluso eso puede tener efectos profundos, dijo el Dr. Fer. Por ejemplo, los médicos pueden realizar cirugías a distancias mucho mayores que el ancho de la sala de operaciones, quizás a millas o más de distancia, ayudando a los soldados heridos en campos de batalla distantes.

El retraso de la señal es demasiado largo para que esto sea posible hoy. Pero si un robot pudiera realizar al menos algunas de las tareas por sí solo, la cirugía a larga distancia podría volverse viable, dijo el Dr. Fer: “Podrías enviar un plan de alto nivel y luego el robot podría hacerlo”.

La misma tecnología sería esencial para la cirugía a distancia en distancias aún mayores. “Cuando comencemos a operar personas en la luna”, dijo, “los cirujanos necesitarán herramientas completamente nuevas”.

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