Un nuevo avance en la medicina robótica surge desde la Universidad Johns Hopkins, donde un robot llamado Surgical Robot Transformer-Hierarchy (SRT-H) realizó con éxito una cirugía de extracción de vesícula biliar sin la intervención directa o remota de un cirujano humano. Esta operación se llevó a cabo en condiciones que simulan un quirófano real, incluyendo retos intencionales para probar la capacidad de adaptación del robot.
A diferencia de otros sistemas que requieren planes rígidos o supervisión humana constante, el SRT-H aprendió a operar de manera autónoma, imitando la forma en que un joven cirujano aprende de un mentor: observando, entrenando y finalmente ejecutando la cirugía sin ayuda. Durante la intervención, el robot identificó estructuras vitales, cortó tejidos y colocó grapas con precisión, resolviendo problemas imprevistos, como cambios en su posición inicial o la presencia de líquidos que dificultaban la visibilidad.
El entrenamiento del robot se basó en inteligencia artificial, utilizando una arquitectura similar a la de modelos de lenguaje como ChatGPT.
SRT-H estudió videos de cirugías reales realizadas en cadáveres de cerdo, analizando tanto las imágenes como las indicaciones verbales y los subtítulos que describían cada paso. La cirugía completa se dividió en 17 fases, y el robot practicó tareas básicas como manipular una aguja, elevar tejido y suturar hasta dominar cada una. Esta estructura jerárquica de aprendizaje por imitación, condicionada por lenguaje, fue clave para su éxito.
Durante las pruebas, SRT-H completó ocho intervenciones con un 100 % de éxito, demostrando que puede adaptarse a la variabilidad anatómica y a situaciones de emergencia comunes en quirófanos. Los investigadores consideran que este avance puede revolucionar la cirugía robótica, pasando de sistemas con rutinas fijas a robots capaces de aprender y adaptarse en tiempo real.
El futuro de SRT-H apunta a expandir su capacidad para realizar distintos tipos de cirugías y, eventualmente, intervenir en pacientes humanos reales. Este progreso podría reducir listas de espera y mejorar el acceso a atención especializada en regiones con escasez de personal médico, marcando un antes y un después en la medicina moderna.