ロボットが人間の助けを借りずに初めてリアルな手術を実行

September, 25, 2025, Baltimore--ジョンズホプキンス大学で、手術のビデオで訓練されたロボットが、人間の助けを借りずに胆嚢摘出の長い段階を実行した。このロボットは初めて本物そっくりの患者を手術し、手術中、メンターと一緒に働く初心者外科医のように、チームからの音声コマンドに応答し、そこから学習した。

このロボットは、実際の医療緊急事態に典型的な予期せぬシナリオでも、熟練した人間の外科医の専門知識を駆使して、試験を通じて動じることなくパフォーマンスを発揮した。

ジョンズ・ホプキンス大学（Johns Hopkins University）の研究者らが主導する連邦政府が資金提供するこの研究は、ロボットが機械的な精度と人間のような適応性と理解力の両方を持って機能できる手術ロボット工学における革新的な進歩である。

「この進歩により、われわれは特定の外科手術を実行できるロボットから、外科手術を真に理解するロボットへと移行した」と医療ロボット学者のAxel Kriegerはコメントしている。「これは、実際の患者ケアの乱雑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われわれを著しく近づける重要な違いである。」

この調査結果は、Science Robotics に掲載された。

2022年、Kriegerのスマート組織自律型ロボット(Smart Tissue Autonomous Robot)STARは、生きた動物に初の自律型ロボット手術、つまりブタの腹腔鏡手術を実施した。しかし、そのロボットには特別にマークされた組織が必要で、高度に制御された環境で動作し、厳格であらかじめ決められた手術計画に従っていた。クKriegerによると、これはロボットに慎重に地図に描かれたルートに沿って運転するように教えているようなものである。

しかし、Kriegerの新しいシステムは、「ロボットに、どんな道路でも、どんな状況でも、遭遇したものにインテリジェントに反応するように教えるようなものだ」（Kriger）。

階層型手術ロボットトランスフォーマSRT-Hは、個々の解剖学的特徴にリアルタイムで適応し、その場で意思決定を行い、物事が期待通りに進まなかった場合には自己修正し、真に手術を行う。

ChatGPT を強化するのと同じ機械学習アーキテクチャで構築された SRT-H はインタラクティブでもあり、音声コマンド (「胆嚢の頭をつかむ」) や修正 (「左腕を少し左に動かす」) に応答できる。ロボットはこのフィードバックから学習する。

「この研究は、自律型手術ロボットを現実世界に導入する際の基本的な障壁のいくつかに取り組むため、これまでの取り組みからの大きな飛躍を表している」と、ジョンズ・ホプキンス大学の元ポスドク研究員、現在はスタンフォード大学に勤務している筆頭著者のJi Woong “Brian” Kimは述べた。「われわれの研究は、AI モデルが手術の自律性を実現するのに十分な信頼性を持たせることが可能であることを示している。かつては遠いと感じられていたが、今では明らかに実行可能になっている。」

昨年、Krigerのチームはこのシステムを使用して、針の操作、体組織の持ち上げ、縫合という 3 つの基本的な外科手術タスクを実行するようにロボットを訓練した。これらのタスクは、それぞれわずか数秒で完了した。

胆嚢摘出手順ははるかに複雑で、17 のタスクからなる数分の長さの一連の作業である。ロボットは、特定の管や動脈を識別して正確につかみ、戦略的にクリップを配置し、ハサミでパーツを切断する必要があった。

SRT-H は、ジョンズ・ホプキンスの外科医が豚の死体で胆嚢手術を行うビデオを見て、胆嚢手術の方法を学んだ。チームは、タスクを説明するキャプションで視覚的なトレーニングを強化した。ビデオを見た後、ロボットは100%の精度で手術を行った。

ロボットは人間の外科医よりも作業に時間がかかったが、結果は専門の外科医に匹敵するものだった。 「外科研修医が手術の多様な部分を様々な速度で習得することが多いのと同じように、この研究は、同様にモジュール化された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る」と、共著者であるジョンズ・ホプキンス大学の外科医Jeff Joplingは話している。

このロボットは、均一ではない解剖学的条件や、研究者がロボットの開始位置を変更したり、胆嚢や周囲の組織の外観を変える血液のような染料を追加したりするなど、予期しない迂回路でも完璧に機能した。

「私にとって、これは複雑な外科手術を自律的に行えることを実際に示している。これはそれが可能であるという概念実証であり、この模倣学習フレームワークは、このような複雑な手順を高度な堅牢性で自動化できる」（Krieger）。

次に、チームはより多くの種類の手術でシステムをトレーニングおよびテストし、完全な自律手術を実行するための機能を拡張したいと考えている。