Robôs estão aprendendo a fazer cirurgias apenas assistindo a vídeos

A inteligência artificial avança rapidamente na área médica, com novas aplicações emergindo dentro do ramo da robótica. Pesquisadores da Universidade Johns Hopkins e Stanford criaram um modelo de treinamento que permite a robôs aprenderem técnicas cirúrgicas ao observar vídeos de braços robóticos controlados por humanos.

O método impressiona porque dispensa a necessidade de programar cada movimento individualmente, permitindo que os robôs realizem tarefas como manipular agulhas, dar pontos e até corrigir seus próprios erros, como pegar uma agulha caída.

A evolução da robótica na medicina contemporânea

Embora os robôs já sejam utilizados em cirurgias há anos, como no famoso caso da “cirurgia em uma uva” de 2018, a novidade está no grau de autonomia.

Só em 2020, foram realizadas aproximadamente 876.000 cirurgias assistidas por robôs, que conseguem alcançar locais do corpo inacessíveis às mãos humanas e executar movimentos livres de tremores.

Instrumentos robóticos finos e precisos ajudam a evitar danos aos nervos. No entanto, antes os cirurgiões guiavam os robôs com controles precisos, mas sempre mantinham o comando. A nova abordagem, que combina habilidades em procedimentos completos, ainda está em fase experimental e é testada em cadáveres animais.

Os robôs desenvolveram a capacidade de manipular agulhas, fazer nós e realizar suturas de forma independente. O mais notável é que eles demonstraram habilidade em corrigir falhas por conta própria — como pegar uma agulha caída durante o processo

Entretanto, essa autonomia levanta preocupações. Assim como robôs que desafiam a gravidade, como o cão robótico que transporta cargas pesadas em terrenos irregulares, os robôs cirúrgicos precisam lidar com o inesperado. A questão é: o que acontece quando surge uma situação para a qual não foram treinados?

Desafios e riscos da autonomia

Assim como IA pode criar resumos de consultas médicas, a possibilidade de erro sempre existe. Já há casos documentados de bots incluindo informações falsas em registros médicos.

Se em situações de guerra a confiança excessiva em IA pode levar a decisões equivocadas, como discutido pelo The Washington Post, os desafios são ainda maiores na medicina, onde vidas estão em jogo.

Os desafios são significativos, pois envolvem decisões que impactam diretamente a vida dos pacientes. Cada pessoa tem uma anatomia única, e as doenças podem se comportar de maneiras variadas. Atualmente, o processo cirúrgico utiliza imagens de tomografias e ressonâncias magnéticas para orientar o uso de braços robóticos. No entanto, para que robôs realizem cirurgias de forma autônoma, será necessário que eles interpretem essas imagens com precisão e adquiram habilidades avançadas, como executar procedimentos minimamente invasivos, incluindo laparoscopias, que exigem cortes extremamente pequenos

A diversidade de corpos e doenças humanas representa um obstáculo para robôs que se baseiam exclusivamente em treinamento prévio. Assim como o cachorro-robô da Unitree B2 que é capaz de realizar manobras impressionantes, a habilidade de adaptação dos robôs cirúrgicos ainda precisa evoluir para lidar com imprevistos.

O futuro é otimista

A tecnologia autônoma é promissora, mas os desafios éticos e regulatórios são enormes. Afinal, quem é responsabilizado por uma cirurgia mal-sucedida? Se o cansaço dos médicos é uma das justificativas para o desenvolvimento de robôs cirúrgicos, talvez seja mais eficaz investir na formação e retenção de profissionais, enfrentando problemas como a falta de médicos prevista para 2036.

Segundo a Associação Americana de Faculdades de Medicina, os EUA poderão enfrentar uma falta de 10.000 a 20.000 cirurgiões. Isso levanta uma reflexão sobre se a tecnologia deve ser vista como a solução definitiva ou se os problemas sistêmicos precisam ser atacados de forma mais direta.

Enquanto isso, a produção em massa de robôs autônomos, como as baratas-robôs criadas na China, sinaliza o quanto a robótica continua a desafiar limites. Mas a pergunta persiste: até onde confiar em máquinas quando a margem para erros é quase inexistente?

Fonte: Gizmodo

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