Teknoloji ve tıp dünyasında çığır açan bir gelişme yaşanıyor. John Hopkins Üniversitesi araştırmacıları, yapay zeka ile donatılmış bir cerrahi robotu kullanarak safra kesesi çıkarma ameliyatını başarıyla gerçekleştirdi. Bu yeni nesil sistem, insan uzmanlığıyla yapay zeka yeteneklerini birleştirerek tıp alanında yeni bir dönemin kapısını aralıyor.
Bu alandaki ilk adımlar, 1990'ların sonunda Intuitive Surgical tarafından geliştirilen DaVinci cerrahi robotlarıyla atılmıştı. Bu robotlar, uzman cerrahların uzaktan, video görüntüleri rehberliğinde robotik kolları ve cerrahi aletleri hassas bir şekilde kontrol etmelerini sağlayarak tıp alanında devrim yarattı.
Önceki Deneyler ve Yeni Yaklaşım
Cerrahi robotlara yapay zeka entegre etme fikri yeni olmasa da, önceki çalışmalar daha çok önceden programlanmış komutlara dayanıyordu. Tıpkı fabrikalarda otomobil kaynağı yapan Kuka robot kolları gibi, bu sistemlerde de her hareket ve işlem bilgisayar tarafından belirleniyordu. Ancak John Hopkins Üniversitesi'nde robotik araştırmacısı Ji Woong Kim liderliğindeki ekip, bu yaklaşımı bir adım öteye taşıdı. Profesör Axel Krieger danışmanlığında geliştirilen STAR (Smart Tissue Autonomous Robot) adlı sistem, 2022'de canlı bir domuz üzerinde başarılı bir ameliyat gerçekleştirmişti. Ancak STAR'ın bu başarısı, özel olarak işaretlenmiş dokulara ve önceden belirlenmiş bir plana bağlıydı. STAR'ın yapay zekası, kameralardan gelen geri bildirimlere göre bu plana uyum sağlayabiliyordu.
Yeni geliştirilen sistem olan SRT-H (Surgical Robot Transformer) ise çok daha esnek bir yapıya sahip. Kim'in belirttiğine göre bu sistem, demansyonlardan (gösterimlerden) öğrenen bir yapay zeka ile çalışıyor. SRT-H'nin en önemli farkı, DaVinci robotunu kullanması. DaVinci, dünya genelinde 10.000'den fazla ünitesiyle hastanelerde yaygın olarak kullanılan bir teleoperasyon standardı haline gelmiş durumda. Sistemin yazılımı ise ChatGPT gibi gelişmiş yapay zeka modellerinin temelini oluşturan iki transformer modelinden oluşuyor. Bu modellerden biri, ameliyat planlaması ve sürecin sorunsuz ilerlemesini sağlayan üst düzey bir politika modülü iken, diğeri ise bu talimatları robotik kollara özel hareket yörüngelerine çeviren düşük seviyeli bir modül olarak görev yapıyor.
İmitasyonla Öğrenme ve Başarı
SRT-H sistemini eğitebilmek için Kim ve ekibi, insan cerrahların bir hastayı ameliyat etme sürecini tekrarlaması prensibinden yola çıktı. Yapay zekanın safra kesesi çıkarma (kolesistektomi) ameliyatını öğrenmesi hedeflendi. Bu ameliyat, ABD'de yılda yaklaşık 700.000 kez gerçekleştirilen rutin bir işlemdir. Ameliyatın temel amacı, safra kesesini diğer organlara bağlayan kanalları, iç sıvıların akışını engellemeden çıkarmaktır. Bunun için cerrahın, safra kanalına üç klips takması, kesmesi ve ardından safra arterini de benzer şekilde klipsleyip kesmesi gerekir.
Kim'in ekibi, bu işlemi 17 adıma böldü ve domuz kadavralarından elde edilen safra kesesi ve karaciğer örnekleri üzerinde çalıştı. Eğitim verisi oluşturmak amacıyla, deneyimli bir araştırma asistanı DaVinci robotunu kullanarak ameliyatı defalarca tekrarladı. SRT-H'yi güçlendiren algoritmalar, DaVinci'nin endoskopundan ve robotik kollardaki kameralardan alınan 17 saatlik video görüntüsü ile beslendi. Bu görüntülere ek olarak, robotik kolların hassas hareketlerini kaydeden kinematik veriler ve doğal dil açıklamaları da kullanıldı.
Bu kapsamlı eğitim süreci sonucunda, SRT-H hiç eğitim almadığı örnekler üzerinde safra kesesi çıkarma ameliyatını %100 başarı oranıyla gerçekleştirmeyi öğrendi. Hatta sistem, "kolunu biraz sola kaydır" veya "klipsi biraz daha yukarı yerleştir" gibi doğal dilde verilen insan geri bildirimlerini de anlayıp uygulayabiliyordu. Bu, bir nevi deneyimli bir cerrahın öğrencisine verdiği yönlendirmelere benziyor ve SRT-H zamanla bu tür geri bildirimlerden de ders çıkarabiliyor. Kim'in belirttiğine göre, bu yöntemle farklı cerrahi operasyonlar da aynı şekilde eğitilerek robotlar tarafından gerçekleştirilebilir hale getirilebilir.
SRT-H, farklı anatomik yapılardaki değişimlere, araya giren diğer dokulara ve kusurlu görüntülere karşı da dirençli çıktı. Eğitim sürecinde yapılan küçük hatalardan bile kurtulmayı başardı. Uzman bir insan cerrahın aynı prosedürü gerçekleştirme hızına yaklaşmasa da, hassasiyet açısından onunla eşdeğer bir performans sergiledi.
Robotik Verilere Erişim Engelleri
SRT-H gibi sistemlerin laboratuvar ortamından çıkıp gerçek hasta üzerinde ameliyat yapabilmesi için büyük miktarda eğitim verisine ihtiyaç duyuluyor. Bu verilerin temin edilmesi ise bazı zorlukları beraberinde getiriyor. Intuitive Surgical, DaVinci robotlarından alınan video görüntülerini paylaşmaya istekli olsa da, kinematik verileri paylaşmaktan kaçınıyor. Kim'e göre bu veriler, algoritmaları eğitmek için kritik öneme sahip. Kim, Intuitive Surgical ile görüşmeler yaptığını ancak şirketin verileri paylaşma konusunda rıza göstermediğini belirtiyor.
Intuitive Surgical'ın kinematik verilere erişimi kısıtlama gerekçesi olarak, robotlarının mekanik özelliklerinin rakipler tarafından tersine mühendislikle çözülmesinden endişe duymaları gösteriliyor. Kim, bu durumu şirketin üst yönetiminin yapay zekanın potansiyelini tam olarak kavrayamamasıyla ilişkilendiriyor. Kim'e göre, mühendisler ve bilim insanları verilerin açık kaynak olarak paylaşılmasını istese de, şirketin hukuk departmanı oldukça muhafazakar davranıyor.
Ancak Kim, bu sorunu aşmak için alternatif yollar da görüyor. Manuel cerrahi aletlere hareket takip sensörleri takarak kinematik verileri bu şekilde elde edebileceklerini ve elde edilen hareketlerin STAR gibi geleneksel robotik kollarla yeniden üretilebileceğini ifade ediyor. Hatta Kim, gelecekte insansı robot projelerinde yer aldığını ve bu robotların ameliyathanelerde kullanılabileceğini de öngörüyor.
