تمت بنجاح أول جراحة باستخدام روبوتين جراحيين، حيث أزالا غدة البروستاتا لمريض في قسم المسالك البولية في المركز الطبي الجنوبي الغربي بجامعة تكساس، ويجمع هذا الإجراء بين منصة Levita’s Mars الجراحية وروبوت Da Vinci SP (دافينشي)، أحادي المنفذ من Intuitive Surgical .

وقال جيفري كاديدو، طبيب المسالك البولية والأستاذ في مركز UT Southwestern الطبي، في بيان: 'هذه هي المرة الأولى التي يتم فيها استخدام نظامين مختلفين معاً في إجراء آلي واحد، وفي نوفمبر(تشرين الثاني)، قام الباحثون الطبيون بتدريب نظام روبوتي باستخدام التعلم المقلد من مقاطع الفيديو الجراحية وقاموا بإجراء إجراءات معقدة بشكل مستقل، مما أدى إلى تقدم الجراحة الروبوتية نحو عمليات مستقلة دون برمجة مفصلة'، وفق 'إنترستينج إنجينيرينج'.

وأثناء جراحة إزالة البروستاتا، تم استخدام منصة MARS من Levita لمعالجة الأعضاء الداخلية باستخدام نظام تحديد المواقع المغناطيسي الحاصل على براءة اختراع، وسمح ذلك بسحب الأنسجة بدقة بهدف تحسين الرؤية وحماية الأعصاب المرتبطة بالوظيفة الجنسية وسلس البول، وقام روبوت Da Vinci SP بتوفير إمكانات المنفذ الواحد اللازمة لإجراء هذا الإجراء البولي المعقد.

وأظهر الفريق الجراحي معاينة لمستقبل الجراحة بمساعدة الروبوت، حيث تعمل عدة أنظمة جنباً إلى جنب لتحقيق أفضل النتائج الممكنة، من خلال دمج النظامين.

وهذه الجراحة المبتكرة تسلط الضوء على فوائد الجمع بين الأنظمة الروبوتية لرعاية المرضى.

ويوفر روبوت Da Vinci SP وصولاً دقيقاً عبر منفذ واحد، بينما تستخدم منصة MARS التكنولوجيا المغناطيسية لتقليل الشقوق وتعزيز القدرة على المناورة الجراحية.

وقال ألبرتو رودريغيز نافارو، الرئيس التنفيذي ومؤسس شركة ليفيتا ماغنيتيكس، في بيان: 'من خلال الجمع بين التقنيات، نقوم بإنشاء معيار جديد للجراحة يعطي الأولوية لسلامة المرضى وكفاءتهم وتحقيق نتائج أفضل'.

وفي تمرين سابق، قام باحثون من جامعة ستانفورد بتدريب روبوت دافنشي الجراحي على المهام الرئيسية، مثل التعامل مع الإبر، ورفع الأنسجة، والخياطة، باستخدام التعلم بالمحاكاة، وأظهر الروبوت مهارات مماثلة للجراحين البشريين من خلال تحليل البيانات من الكاميرات المثبتة على المعصم على أنظمة دافنشي أثناء العمليات الجراحية، وتوفر هذه التسجيلات، المجمعة عالمياً، مواد تدريبية مكثفة.

ويقوم النموذج، المستوحى من تقنيات التعلم الآلي، بمعالجة الحركات الروبوتية باستخدام الحسابات الحركية بدلاً من الإدخال النصي، ومن خلال التركيز على الحركات النسبية بدلاً من الحركات المطلقة، تغلب الباحثون على عدم الدقة في نظام دافنشي.

ووفقاً للباحثين، فإن هذا النهج مكّن الروبوت من أداء المهام بشكل مستقل، مثل استئناف الإجراء بعد التقاط إبرة سقطت.

ويقلل النموذج بشكل كبير من الوقت اللازم لتدريب الروبوتات الجراحية، والتي كانت تحتاج في السابق إلى سنوات من الترميز الدقيق لكل إجراء، ومن خلال التعلم بالتقليد، يمكن للروبوتات تعميم المهام من إجراءات مختلفة في غضون أيام، مما يؤدي إلى تطوير الجراحة المستقلة مع تعزيز الدقة وتقليل الأخطاء.