Роботы начинают принимать решения в операционной

Представьте сцену недалёкого будущего. В яркой, высокотехнологичной операционной рядом с хирургическим столом стоит изящная рука робота. Этот автономный робот не будет действовать полностью самостоятельно, но он поможет в предстоящей операции, выполняя ключевые задачи независимо, с повышенной точностью и сниженным риском.

Пациент — один из более чем 150 000 человек, которым ежегодно в одних только США диагностируют рак толстой кишки. Единственное излечение — удалить поражённую часть кишки, желательно с помощью малоинвазивной лапароскопической операции, при которой хирургические инструменты и тонкая камера вводятся через небольшие разрезы. Но такие операции часто сложны. Основными факторами, влияющими на исход и осложнения (которые возникают до 16 % случаев), остаются навыки, опыт ^[1] и техника хирурга. Эти осложнения могут снизить качество жизни пациента и увеличить риск смерти. Надежда заключается в том, что автономный хирургический робот улучшит эти показатели.

Во время операции робот выполнит задачи, требующие предельной точности. Сначала хирург вручную управит движениями робота для удаления раковой ткани, а затем проследит, как робот самостоятельно сошьёт оставшуюся здоровую кишку. Используя несколько видов визуализации и планирование операции в реальном времени, робот наложит каждый шов с субмиллиметровой точностью — такого не достигнут человеческие руки. В итоге линия шва будет прочнее и ровнее, а значит, с меньшей вероятностью разойдётся — опасное осложнение, которое возникает, когда соединение заживает плохо.

Хотя автономные роботы пока ещё не используются для операций на людях в таком виде, как мы описали, сегодня у нас уже есть инструменты, способные обеспечить подобный стиль хирургии, и всё больше автономии — впереди. Наша команда, возглавляемая лабораторией робототехники Акселя Кригера в Университете Джонса Хопкинса в Балтиморе, работает над созданием роботов, которые смогут выполнять сложные, повторяющиеся задачи более точно и последовательно, чем лучшие хирурги. И, возможно, совсем скоро пациент услышит новую версию знакомой фразы: «Сейчас вас осмотрит робот».

История хирургических роботов

Роботизированная хирургия началась в 1985 году, когда команда хирургов в медицинском центре Лонг-Бич Мемориал (Калифорния) использовала модифицированную промышленную руку-робота для наведения иглы в мозг ^[2] для биопсии. Хотя операция прошла успешно, компания Westinghouse — производитель робота — прекратила дальнейшие операции, заявив, что робот был создан для промышленности и не обладает необходимыми средствами безопасности. Несмотря на это, развитие хирургических роботов продолжилось. В 1994 году в США одобрили первого хирургического робота — Automated Endoscopic System for Optimal Positioning (AESOP), голосом управляемую руку для позиционирования лапароскопической камеры. А в 2000 году появился робот da Vinci — телеуправляемая система, позволившая хирургам точно управлять миниатюрными инструментами.

Хирурги всегда были осторожны, поэтому поначалу роботов внедряли медленно. В 2012 году менее 2 % операций в США выполнялись с участием роботов, но уже к 2018 году эта доля выросла примерно до 15 %. Хирурги убедились в явных преимуществах роботов для определённых процедур, например при удалении предстательной железы — сегодня более 90 % таких операций в США проходят с помощью роботов. Но для многих других вмешательств выгоды остаются неочевидными. Роботы дороги, а хирурги требуют специального обучения ^[3], что вызывает вопросы об общей пользе таких систем.

Автономные роботы, способные выполнять отдельные задачи самостоятельно, могут показать ещё лучшие результаты при меньшей необходимости в обучении врачей. Хирургия требует исключительной точности, твёрдой руки и высокой квалификации. Обучение безопасному проведению специализированных операций занимает годы, а места для ошибок почти нет. С автономными роботами требования безопасности и стабильности будут соблюдаться легче. Такие системы смогут брать на себя рутинные задачи, предотвращать ошибки ^[4] и, возможно, даже полностью выполнять операции при минимальном участии человека.

Необходимость в инновациях очевидна: число хирургов во всём мире быстро сокращается, а количество нуждающихся в операциях людей растёт. По прогнозу Ассоциации ^[5] американских медицинских колледжей, в США к 2036 году не будет хватать до 19 900 хирургов. Роботы могут дать миллионам людей доступ к качественной хирургической помощи. Так почему же автономные операции ещё не проводятся?

Обычно, когда мы думаем о роботах на работе, мы представляем их в фабричных цехах, сортирующих посылки или собирающих автомобили. Роботы прекрасно справляются в таких условиях, где всё стабильно и задачи повторяются. Например, на автозаводе роботы всегда устанавливают одинаковые детали на одни и те же места в каждой машине. Но сложность хирургических вмешательств — с их динамичными взаимодействиями с мягкими тканями, сосудами и органами — плохо подходит для автоматизации. Каждая операция уникальна и может потребовать мгновенного принятия решений. По этой же причине мы не видим роботов и в нашей повседневной жизни: мир полон сюрпризов, требующих быстрой адаптации.

Для создания роботов, способных ориентироваться в человеческом теле, требуется сложная механика, инновационные методы визуализации и, самое главное, современные алгоритмы искусственного интеллекта ^[6]. Эти алгоритмы должны обрабатывать данные в реальном времени и адаптироваться к непредсказуемой среде.

STAR: автономный хирургический робот

2016 год стал важной вехой: наша команда создала робота, который впервые в мире выполнил автономную операцию на мягких тканях живого животного. Этот робот, названный Smart Tissue Autonomous Robot (STAR), сшил ткань тонкой кишки свиньи с помощью промышленной руки-робота под присмотром хирурга. Робот сам перемещался вдоль линии шва и ждал одобрения хирурга, прежде чем накладывать стежки. Такой подход, называемый контролируемой автономией, помогает удерживать внимание ^[7] хирурга при автоматизации критичных задач.

STAR стал первым роботом, который продемонстрировал автономное выполнение хирургической задачи, объективно лучшее, чем стандартный уровень. По сравнению с хирургами робот делал более ровные стежки, создавая прочную линию шва. А прочный шов выдерживает большее давление изнутри кишки и реже даёт течь. Это огромное достижение: до 20 % пациентов после операций на толстой кишке сталкиваются с разрывами швов, что вызывает тяжёлые инфекции и может потребовать повторной операции.

До этого момента автономная хирургия на мягких тканях считалась фантастикой. Мягкие ткани постоянно двигаются и меняют форму, и невозможно использовать предоперационные снимки для навигации. Кроме того, существующие тогда камеры для эндоскопов не давали нужной информации о глубине, которую автономные системы требуют для работы.

Успех STAR обеспечили несколько инноваций. Например, система использовала изогнутую иглу, что упростило прохождение сквозь ткань. Специальная конструкция позволила одной руке робота вести иглу и контролировать натяжение нити, исключив риск столкновения инструментов.

Но главное новшество — система двойных камер, позволившая отслеживать движения кишки в реальном времени. Первая камера давала цветное и трёхмерное изображение для составления хирургического плана и выбора мест для стежков. Но скорость работы камеры была лишь 5 кадров в секунду — недостаточно для работы в реальном времени.

Поэтому добавили вторую, ближнеинфракрасную камеру, которая делала около 20 кадров в секунду и отслеживала специальные маркеры на ткани. При резком смещении маркера система останавливалась и обновляла план на основе данных с медленной камеры. Такой подход позволил STAR отслеживать изменения ткани в 2D в реальном времени, а обновлять 3D-план только при необходимости.

В итоге эта версия STAR могла правильно поставить шов с первой попытки чуть больше чем в половине случаев. То есть после каждого 2,37 стежка робот требовал вмешательства хирурга для корректировки, что близко к результату ручного управления: один раз на 2,27 стежка. А чем меньше лишних проколов ткани, тем лучше исход операции.

Для своего времени STAR стал революцией. Но его размер и ограниченная маневренность остудили энтузиазм врачей. Система была слишком велика для лапароскопии, поэтому использовалась лишь в открытых операциях. Чтобы сделать STAR пригодным для малоинвазивных вмешательств, потребовалась новая волна инноваций.

Дальнейшее развитие STAR

В 2020 году (результаты опубликованы в 2022) новая версия STAR установила ещё один рекорд: первая в мире автономная лапароскопическая операция на живом животном. Система получила новый эндоскоп, создающий трёхмерные изображения в реальном времени с помощью проекций узоров света и измерения их искажений. При этом размеры камеры позволили использовать её в лапароскопических операциях.

Чтобы адаптироваться к тесному пространству в животе, STAR получил вторую руку для натяжения нити. Добавили также дополнительный сустав инструментов для «запястья», что позволило манипулировать нитями и избегать их спутывания. Пришлось учитывать и движение кишки от дыхания ^[8], для чего использовали машинное обучение для предсказания этих смещений.

В итоге STAR мог самостоятельно составить план до первого шва, компенсировать движения и выполнить большую часть операции без вмешательства хирурга. Такой подход, называемый task autonomy («автономия задач»), — важный шаг к полной автономии будущего.

Благодаря развитию глубокого обучения STAR больше не требует ИК-маркеров для отслеживания ткани. Улучшенные алгоритмы позволили сделать эндоскоп диаметром всего 10 мм и совмещать 3D-визуализацию с отслеживанием в реальном времени при той же точности.

Все эти достижения снизили число вмешательств хирурга: теперь STAR может сделать почти 6 стежков, прежде чем потребуется корректировка — намного лучше, чем ручное управление роботом или традиционная лапароскопия, где корректируют почти после каждого шва.

Будущее роботизированной хирургии

С каждым техническим достижением автономные роботы всё ближе к операционной. Но для их массового внедрения потребуется, чтобы роботы «видели», «слышали» и «двигались» как человек. С помощью компьютерного зрения ^[9], распознавания речи и продвинутой моторики хирург сможет сказать роботу: «Возьмись за ткань слева» или «Сделай здесь узел». Для современных систем такие команды описываются сложными формулами.

Для этого нужны универсальные контроллеры, обученные на огромных массивах данных операций. Они смогут учиться у лучших хирургов и адаптироваться к непредсказуемым ситуациям, управляя движениями и решениями почти без постоянного контроля человека.

При этом такие роботы будут собирать данные и учиться на новых случаях, постоянно улучшая алгоритмы. Но для этого необходим обмен медицинскими данными между больницами, университетами и компаниями, при строгом соблюдении конфиденциальности.

С развитием автономных роботов возникнут вопросы об ответственности: кто виноват, если робот ошибся — хирург, производитель «железа» или разработчики ПО? Нужно будет чётко определить правила и информировать пациентов о плюсах и рисках.

Сценарий, где пациентов встречает хирург с автономным помощником-роботом, уже не фантастика. А когда пациенты начнут получать от этого выгоду, автономные роботы станут не просто возможностью, а новым стандартом медицины.