Um robô cirurgião aprendeu como costurar tecidos moles em delicados procedimentos cirúrgicos. Usando linha e agulha, ele conseguiu ser mais preciso e confiável do que até mesmo o melhor cirurgião humano.
Desenvolvido por pesquisadores do Sistema Nacional de Saúde Infantil, em Washington, DC, o robô chamado “The Smart Tissue Autonomous Robot – STAR” usa um avançado sistema de imagens 3D e sensoriamento para dar pontos com precisão submilimétrica.
O sistema foi projetado para copiar “o estado da arte” da prática cirúrgica, em testes envolvendo porcos vivos, e acabou superando os seus professores.
Atualmente, a maioria dos robôs cirúrgicos é controlada remotamente. Até então, nenhum sistema automatizado cirúrgico tinha sido usado para manipular tecidos moles. Neste trabalho, descrito ontem (04/05/15) na revista Science Translational Medicine, revela-se o potencial dos instrumentos cirúrgicos automatizados para melhorar os resultados nestas cirurgias de tecidos moles, as quais incluem operações de hérnia e reparações de músculos rasgados.
Cirurgiões humanos, fiquem tranquilos!
Peter Kim, cirurgião pediátrico que conduziu este trabalho, não vê essa tecnologia substituindo os cirurgiões humanos. Ele explica que um cirurgião ainda supervisiona o trabalho do robô e se houver alguma emergência, como uma hemorragia inesperada, é ele quem irá assumir o procedimento.
“Mesmo que tenhamos orgulho do nosso ofício de realizar procedimentos cirúrgicos, podermos contar com uma máquina ou ferramenta no sentido de garantir uma melhor segurança no resultado e reduzindo complicações, para nós seria um grande benefício.” – Peter Kim.
Dr. Azad Shademan e Ryan Decker supervisionando o Smart Tissue Autonomous Robot (STAR). Crédito: Axel Krieger
Para Ken Goldberg, professor da UC Berkeley, e que também está desenvolvendo sistemas cirúrgicos robóticos, isso é um resultado importante. “A inovação em sensoriamento 3D é particularmente interessante.”
A equipe de Goldberg tem desenvolvido robôs cirúrgicos que poderiam ser mais flexíveis do que o STAR porque em vez de serem programados manualmente, eles podem aprender automaticamente, observando cirurgiões experientes. “Copiar a habilidade de especialistas é realmente o próximo passo”, diz ele.
