Un estudio de la UMA diseña un sistema para intervenciones quirúrgicas más seguras realizadas por robots autónomos
MÁLAGA 1 Oct. –
Una tesis doctoral de la Universidad de Málaga (UMA) ha desarrollado una arquitectura cognitiva para avanzar hacia intervenciones quirúrgicas autónomas que integra la percepción, el razonamiento lógico y el control del movimiento para que las decisiones del robot sean transparentes y más seguras para el paciente, además de precisar la fuerza necesaria en cirugía mínimamente invasiva.
El sistema ha sido presentado en concreto en una tesis doctoral defendida por el investigador Álvaro Galán en el Programa de Doctorado en Ingeniería Mecatrónica de la UMA, dirigida por el catedrático Víctor Muñoz en el Laboratorio de Robótica Médica y Gemelos Digitales del IMECH.UMA, y que ha obtenido la calificación de sobresaliente ‘cum laude’ y mención internacional.
La investigación plantea una arquitectura unificada para el denominado ‘Nivel 4 de autonomía quirúrgica’, considerado la antesala de la automatización total.
Según han explicado desde la UMA en una nota, hasta ahora, los robots quirúrgicos habían sido capaces de realizar tareas concretas, como cortar o succionar, mediante programas independientes que no se comunicaban de forma continua entre sí.
El sistema desarrollado en la UMA integra estas funciones en un ciclo continuo que combina percepción, razonamiento lógico y control del movimiento para que el robot pueda tomar decisiones autónomas durante una intervención.
Uno de los elementos destacados de la investigación es el sistema empleado para garantizar la seguridad de las decisiones. Frente al uso de modelos de Inteligencia Artificial cuyos procesos internos pueden resultar difíciles de auditar, en lo que el autor denomina ‘caja negra’, la arquitectura utiliza ontologías basadas en ‘lógicas de descripción’, un marco matemático que permite que las decisiones sean transparentes, predecibles y verificables en tiempo finito.
Según la investigación, este planteamiento también evita que el sistema entre en bucles de cálculo infinitos ante situaciones imprevistas, de modo que el equipo médico pueda supervisar y verificar las decisiones adoptadas por el robot.
La tesis aborda asimismo uno de los problemas de la cirugía mínimamente invasiva, como es la dificultad para determinar la fuerza que ejerce el instrumental sobre los órganos internos cuando atraviesa la pared abdominal mediante un trocar.
Para ello, el sistema emplea un modelo matemático viscoelástico de Maxwell que permite procesar la deformación del tejido y separar la resistencia generada por la propia incisión de la fuerza ejercida sobre los órganos internos. Este método permite estimar la fuerza aplicada con un error relativo del nueve por ciento, según los resultados de la investigación.
La validación se ha realizado en una plataforma robótica bimanual formada por dos brazos colaborativos que reproducen las condiciones de una intervención laparoscópica.
En las pruebas de planificación de suturas, el sistema identificó la geometría de las heridas y determinó los puntos de sutura con una tasa de éxito del 85% y un error posicional inferior a 2,5 milímetros.
Además, en la supervisión en tiempo real, el motor de razonamiento identificó las distintas fases de la cirugía con una latencia de 0,75 segundos y respondió ante situaciones de fallo o presiones excesivas.
Por último, el sistema de control de movimiento adaptativo redujo el trauma tisular un 56,5% respecto a otras estrategias de control evaluadas en la plataforma experimental, mediante la reorientación automática del instrumental para mitigar los picos de fuerza sobre la pared abdominal.
CL11
