Robô está aprendendo a fazer suturas - YouTube
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Após maratonar vídeos de médicos, robô aprende a dar ponto cirúrgico

Pesquisa da Universidade da Califórnia está avançando

Redação Publicado em 22/06/2020, às 09h16

A da equipe do médico Ajay Tanwani, da Universidade da Califórnia em Berkeley, nos Estados Unidos, está perto de alcançar uma evolução gigantesca para as máquinas. E isso significa ter um robô capaz de fechar pontos no corpo de um paciente em uma cirurgia.

Tanwani e seu time desenvolveram um sistema chamado Motion2Vec, criado para aprender a fazer suturas assistindo cirurgias realizadas por médicos de verdade. Trata-se de um sistema de aprendizado semissupervisionado de inteligência artificial que é capaz de imitar movimentos de inserção, extração e transferência de agulhas de um humano na hora de fechar um ponto cirúrgico.



Hoje, a precisão do robô para fazer suturas é de 85,5%, com uma média de 0,94 cm de erro. Para ajudar uma equipe médica em uma cirurgia ainda é pouco. Mas, é importante lembrar, que o sistema precisou de apenas 78 vídeo de médicos realizado o procedimento para aprender a técnica. Será que os robôs iriam gostar de Grey's Anatomy?

"O YouTube recebe 500 horas de material novo a cada minuto. É um repositório incrível. Qualquer humano pode assistir a quase qualquer um desses vídeos e entendê-lo, mas um robô atualmente não pode — eles apenas o veem como um fluxo de pixels", disse, ao site Engadget, Ken Goldberg, o diretor do laboratório da UC Berkeley e membro da equipe de Tanwani.

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"Por isso, o objetivo deste trabalho é tentar entender esses pixels. Isso é, olhar para o vídeo, analisá-lo e poder segmentá-lo em sequências que significam algo", completou.

O famoso robô da UC Berkeley utilizou uma rede neural siamesa para aprender a realizar suturas. A idéia deste algoritmo é classificar o grau de semelhança entre duas entradas de informação.

No caso do Motion2Vec, a equipe especializada usa a rede para comparar o vídeo de um médico humano realizando uma sutura ao vídeo de um braço mecânico tentando repetir os movimentos. Ao final, a rede neural deve aprender com os erros e passar a imitar melhor o humano.

A lógica é a mesma de serviços de reconhecimento de imagem por inteligência artificial, que comparam as imagens de câmeras de vigil ncia com a foto da carteira de motorista de determinada pessoa.

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Tanwani reconhece que ainda irá demorar alguns anos para que um robô de fato consiga participar de uma cirurgia de um humano quase autônoma. De acordo com ele, a ideia é que esse tipo de equipamento ajude um cirurgião real em tarefas menos complicadas. "Acreditamos que isso ajudaria os cirurgiões a concentrar produtivamente seu tempo na execução de tarefas mais complicadas e usar a tecnologia para ajudá-los a cuidar da rotina corriqueira", afirmou o médico.

 

 

 


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