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2025/07/11
ChatGPTを搭載したロボットが胆嚢摘出手術を成功裏に完了
● ロボットが初めて完全自律手術を行い、模擬胆嚢を人間レベルの精度で切除しました。
● ジョンズ・ホプキンス大学で開発されたSRT-Hロボットは、複雑なタスクを独立して実行し、人間の介入なしに予期しない課題に適応しました。
● 自律型手術は、コストとエラーを削減することで医療に革命をもたらす可能性がありますが、AI主導の意思決定に対する倫理的およびセキュリティ上の懸念を引き起こします。
● 研究者は、手術ビデオとテキストの説明を使用してロボットを訓練し、100%の精度を達成しましたが、人間の外科医よりも作業が遅くなりました。
● 賛成派は効率の向上を強調していますが、懐疑派はハッキングなどのリスクや、人間による試験の前に厳格な安全性試験が必要であると警告しています。
人工知能と医療の画期的な飛躍として、機械学習技術を搭載したロボットが初めて完全自律手術に成功し、模擬胆嚢を人間の外科医に匹敵する精度で切除しました。
ジョンズ・ホプキンス大学の研究者によって開発された外科用ロボットTransformer-Hierarchy(SRT-H)は、繊細なダクトの特定、クリップの配置、正確な切開など、17の複雑なタスクをすべて人間の介入なしに実行しました。このブレークスルーは、AI駆動のロボットが中央集権的な医療に革命をもたらし、コストと人為的ミスを削減しながら、倫理的およびセキュリティ上の懸念を引き起こす未来を示しています。
自律手術の誕生
既存のロボット支援システム(NHSのような)とは異なり、外科医がすべての動きを制御する必要がありますが、SRT-Hは独立して動作し、解剖学的構造の変化や組織の視界を遮る色素などの予期しない課題にリアルタイムで適応します。「この進歩により、私たちは特定の手術を実行できるロボットから、手術を真に理解するロボットへと移行します」と、ジョンズ・ホプキンス大学の主任研究員で医療ロボット工学者のアクセル・クリーガー氏は述べています。「これは、実際の患者ケアの厄介で予測不可能な現実で機能できる、臨床的に実行可能な自律型手術システムに私たちを大幅に近づける重要な違いです。」
このロボットは、人間の外科医が豚の死体に対して胆嚢の除去を行うビデオを分析し、各ステップのテキスト説明を補足して訓練しました。このデータを処理した後、SRT-Hは人間の手よりも遅いものの、100%の精度で手順を再現しました。この試験では非生体組織を使用しましたが、研究者は、同じ原理がすぐに生体手術にも適用できると考えています。
長所と短所を比較検討する
支持者は、自律システムが、人間主導の医療で根強い問題である外科的ミスを劇的に減らすことができると主張しています。「外科研修医が手術のさまざまな部分を異なる速度で習得することが多いのと同様に、この研究は、同様にモジュール式で進歩的な方法で自律型ロボットシステムを開発する可能性を示しています」と、ジョンズホプキンスの外科医である共著者のジェフ・ジョプリングは述べています。近い将来、1人の人間の外科医が複数のAI駆動ロボットを同時に監督し、それぞれが異なる手順を実行するようになり、過負荷の医療システムの効率が向上する可能性があります。
しかし、懐疑論者は、ハッキングの脆弱性、誤動作のリスク、生死の決定から人間の判断を取り除くことの倫理的ジレンマについて警告しています。SRT-Hは手術の途中で自身のミスを修正しましたが、出血、患者の呼吸、器具の故障などの実際の合併症は未検証のままです。英国王立外科医協会は、この結果を有望としながらも、安全性と規制がヒトでの試験に先立って行われなければならないと警告した。
SRT-Hの背後にあるテクノロジーは、ChatGPTのニューラルネットワークを反映しており、口頭でのコマンド(「胆嚢頭をつかむ」)に応答し、フィードバックから学習することを可能にします。クリーガーの 2022 STAR ロボットのような初期のロボット手術の試みでは、事前にマーキングされたティッシュと厳格なプロトコルが必要でした。これは、ロボットに 1 つのマッピングされた道路を運転するように教えるのと似ています。対照的に、SRT-Hは、自動運転車が交通量に適応するように、予測不可能な状況をナビゲートします。
それでも、課題は残っています。自律システムは、静止した死体だけでなく、動的な生物学的環境を処理できることを証明する必要があります。カメラのレンズの曇り、血液、煙などの要因が合併症を引き起こす可能性があります。完全な展開は数年先になるかもしれませんが、基礎が築かれていることは否定できません。
ロボット手術は新しいものではありませんが、真の自律性は、人間の専門知識と機械の精度を融合させた劇的な変化を表しています。低コスト、スケーラビリティ、エラー削減の約束は魅力的ですが、実証されていないAIに過度に依存するリスクは大きいです。医療界は、イノベーションと人と人との触れ合いのかけがえのない価値とのバランスを見つけることができるのでしょうか?
