人工智能驱动的机器人手术：自主手术的突破

对于医疗技术来说，这是一个重大进展，来自约翰霍普金斯大学和斯坦福大学的研究人员增强了机器人手术的能力，使得机器人能够自主实施复杂的手术任务。据NVIDIA报道，这一发展标志着手术方式可能会在全球范围内发生变化。

人工智能在机器人手术中的整合

研究团队将从大量手术视频中训练出的视觉语言模型（VLM）与达芬奇机器人手术系统进行了整合。此集成为系统的机器人“手”自主开展重要的手术任务提供了动力，包括组织操作、针具处理和缝合。

传统上，机器人系统需要为每个动作进行详细编程。然而，新模型利用模仿学习，使机器人能够复制手术视频中观察到的行动。正如约翰霍普金斯大学的博士后研究员金智雄（Ji Woong “Brian” Kim）所指出的，这种方法代表了机器人领域的范式转变，他强调了模仿学习在自主手术机器人中的潜力。

技术成就与实验

研究人员使用了NVIDIA GeForce RTX 4090 GPU、PyTorch和CUDA-X库来训练他们的模型。研究成果在慕尼黑的机器人学习会议上进行了展示，突出介绍了被广泛应用于全球腹腔镜手术的达芬奇手术系统的能力。

在训练过程中，微型摄像头被安装在机器人手臂上，以捕捉超过20小时的手术过程。这些数据包括精确的运动学信息，对于训练VLM十分关键。实验使用了动物肉体进行，机器人在“零样本”环境中表现出近乎完美的性能，甚至能够自主解决意想不到的挑战。

未来的影响和发展

这些实验的成功表明，自主机器人手术在未来可能会变得普遍。金及其团队已经在进一步使用动物尸体进行实验，并拓展训练数据，以提升机器人系统的能力。

这些进展可能会影响未来的手术实践，可能提高精度并减少人为错误的风险。有关这项开创性研究的更多细节，请访问NVIDIA博客。