在Google Brain，英特爾公司和加利福尼亞大學(xué)伯克利分校之間的合作中，研究人員通過(guò)使用教學(xué)視頻對機器人進(jìn)行了“訓練”以模仿手術(shù)過(guò)程。

加州大學(xué)伯克利分校的教授以前曾使用YouTube視頻作為機器人學(xué)習各種動(dòng)作(例如跳躍或跳舞)的指南，而Google訓練了機器人以了解深度和動(dòng)作。該團隊將這些知識應用于他們的最新項目Motion2Vec，其中使用了實(shí)際手術(shù)過(guò)程的視頻進(jìn)行指導。在最近發(fā)布的研究論文中，研究人員概述了他們如何使用YouTube視頻訓練兩臂的達芬奇機器人在織布機上插入針頭并進(jìn)行縫合。

醫療團隊依靠暹羅網(wǎng)絡(luò )，這是一種深度學(xué)習設置，其中包含兩個(gè)或多個(gè)共享相同數據的網(wǎng)絡(luò )。該系統是比較和評估數據集之間關(guān)系的最佳選擇。過(guò)去已經(jīng)將這樣的網(wǎng)絡(luò )用于面部檢測，簽名驗證和語(yǔ)言檢測。

加州大學(xué)伯克利分校實(shí)驗室的負責人肯·戈德堡(Ken Goldberg)表示，YouTube是該深度學(xué)習項目的豐富教學(xué)材料來(lái)源。

他說(shuō)：“ YouTube每分鐘獲得500個(gè)小時(shí)的新資料。這是一個(gè)令人難以置信的資源庫。” “任何人都幾乎可以觀(guān)看這些視頻中的任何一個(gè)并理解它，但是機器人目前無(wú)法—他們只是將其視為像素流。因此，這項工作的目標是嘗試弄清這些像素。就是看視頻，對其進(jìn)行分析，然后……能夠將視頻分割成有意義的序列。”

對于縫合任務(wù)，該團隊僅需要78個(gè)教學(xué)醫學(xué)視頻即可訓練其AI引擎執行該過(guò)程。他們聲稱(chēng)成功率為85%。

這意味著(zhù)機器人最終可以在外科手術(shù)中承擔一些更基本，重復性的任務(wù)，并允許外科醫生將時(shí)間和精力集中在更嚴格的步驟上。

機器人會(huì )盡快替代外科醫生嗎？

戈德堡說(shuō)：“我們還沒(méi)有到那兒。” 戈德伯格說(shuō)：“但是，我們正在走向的是外科醫生能夠監視系統的能力，以表明他們想要在哪里進(jìn)行一排縫合，傳達出他們希望進(jìn)行六次覆膜縫合的能力。” “然后，機器人將基本上開(kāi)始這樣做，外科醫生將能夠……稍微放松一下，以便他們可以更加休息，并能夠專(zhuān)注于手術(shù)中更復雜或更細微的部分。”

機器學(xué)習為生物技術(shù)不雅年做出了巨大貢獻。AI快速處理大量數據的能力已在基于CAT掃描檢測肺癌和中風(fēng)風(fēng)險，基于EKG和MRI圖像計算出的心臟病和心臟驟停風(fēng)險，從照片對皮膚病變進(jìn)行分類(lèi)以及檢測到的跡象方面取得了進(jìn)展眼部圖像中的糖尿病困擾。在大流行期間，人工智能正在幫助科學(xué)家尋找可能抑制COVID-19傳播的藥物，并最終找到治愈方法和疫苗。