Assis sur un tabouret à quelques mètres d’un robot aux longs bras, le Dr Danyal Fer a enroulé ses doigts autour de deux poignées métalliques près de sa poitrine.
En déplaçant les poignées – de haut en bas, de gauche et de droite – le robot imitait chaque petit mouvement avec ses propres deux bras. Puis, lorsqu’il a pincé son pouce et son index ensemble, l’une des petites griffes du robot a fait à peu près la même chose. C’est ainsi que des chirurgiens comme le Dr Fer utilisent depuis longtemps des robots lorsqu’ils opèrent sur des patients. Ils peuvent retirer une prostate d’un patient assis devant une console d’ordinateur à travers la pièce.
Mais après cette brève démonstration, le Dr Fer et ses collègues chercheurs de l’Université de Californie à Berkeley ont montré comment ils espèrent faire progresser l’état de l’art. Le Dr Fer lâcha les poignées et un nouveau type de logiciel informatique prit le relais. Alors que lui et les autres chercheurs regardaient, le robot a commencé à se déplacer entièrement de lui-même.
Avec une griffe, la machine a soulevé un petit anneau en plastique d’une cheville tout aussi minuscule sur la table, a passé l’anneau d’une griffe à l’autre, l’a déplacé à travers la table et l’a accroché avec précaution à une nouvelle cheville. Ensuite, le robot a fait de même avec plusieurs autres anneaux, accomplissant la tâche aussi rapidement qu’il l’avait été lorsqu’il était guidé par le Dr Fer.
L’exercice d’entraînement a été conçu à l’origine pour les humains; déplacer les anneaux d’une cheville à l’autre, c’est ainsi que les chirurgiens apprennent à faire fonctionner des robots comme celui de Berkeley. Désormais, un robot automatisé effectuant le test peut égaler ou même dépasser un humain en dextérité, précision et vitesse, selon un nouveau document de recherche de l’équipe de Berkeley.
Le projet fait partie d’un effort beaucoup plus large visant à introduire l’intelligence artificielle dans la salle d’opération. En utilisant bon nombre des mêmes technologies qui sous-tendent les voitures autonomes, les drones autonomes et les robots d’entrepôt, les chercheurs s’efforcent également d’automatiser les robots chirurgicaux. Ces méthodes sont encore loin d’être utilisées au quotidien, mais les progrès s’accélèrent.
«C’est une période passionnante», a déclaré Russell Taylor, professeur à l’Université Johns Hopkins et ancien chercheur d’IBM connu dans le monde universitaire comme le père de la chirurgie robotique. «C’est là que j’espérais que nous serions il y a 20 ans.»
L’objectif n’est pas de retirer les chirurgiens de la salle d’opération mais d’alléger leur charge et peut-être même d’augmenter les taux de réussite – là où il y a place à amélioration – en automatisant des phases particulières de la chirurgie.
Les robots peuvent déjà dépasser la précision humaine sur certaines tâches chirurgicales, comme placer une épingle dans un os (une tâche particulièrement risquée lors des arthroplasties du genou et de la hanche). L’espoir est que les robots automatisés puissent apporter une plus grande précision à d’autres tâches, comme les incisions ou les sutures, et réduire les risques associés aux chirurgiens surchargés de travail.
Lors d’un récent appel téléphonique, Greg Hager, informaticien chez Johns Hopkins, a déclaré que l’automatisation chirurgicale progresserait un peu comme le logiciel Autopilot qui guidait sa Tesla sur le New Jersey Turnpike pendant qu’il parlait. La voiture roulait seule, a-t-il dit, mais sa femme avait toujours les mains sur le volant, en cas de problème. Et elle prendrait le relais au moment de quitter l’autoroute.
«Nous ne pouvons pas automatiser l’ensemble du processus, du moins pas sans surveillance humaine», a-t-il déclaré. «Mais nous pouvons commencer à créer des outils d’automatisation qui facilitent un peu la vie d’un chirurgien.»
Il y a cinq ans, des chercheurs du Children’s National Health System de Washington, DC, ont conçu un robot capable de suturer automatiquement les intestins d’un porc pendant une intervention chirurgicale. C’était une étape notable vers le genre d’avenir envisagé par le Dr Hager. Mais il est venu avec un astérisque: les chercheurs avaient implanté de minuscules marqueurs dans les intestins du porc qui émettaient une lumière proche infrarouge et aidaient à guider les mouvements du robot.
La méthode est loin d’être pratique, car les marqueurs ne sont pas facilement implantés ou retirés. Mais ces dernières années, les chercheurs en intelligence artificielle ont considérablement amélioré la puissance de la vision par ordinateur, ce qui pourrait permettre aux robots d’effectuer eux-mêmes des tâches chirurgicales, sans de tels marqueurs.
Le changement est motivé par ce qu’on appelle les réseaux de neurones, des systèmes mathématiques qui peuvent acquérir des compétences en analysant de grandes quantités de données. En analysant des milliers de photos de chats, par exemple, un réseau neuronal peut apprendre à reconnaître un chat. De la même manière, un réseau de neurones peut apprendre des images capturées par des robots chirurgicaux.
Les robots chirurgicaux sont équipés de caméras qui enregistrent une vidéo en trois dimensions de chaque opération. La vidéo est diffusée dans un viseur dans lequel les chirurgiens regardent tout en guidant l’opération, en regardant du point de vue du robot.
Mais par la suite, ces images fournissent également une feuille de route détaillée montrant comment les chirurgies sont effectuées. Ils peuvent aider les nouveaux chirurgiens à comprendre comment utiliser ces robots, et ils peuvent aider à former les robots à gérer eux-mêmes les tâches. En analysant des images qui montrent comment un chirurgien guide le robot, un réseau neuronal peut acquérir les mêmes compétences.
C’est ainsi que les chercheurs de Berkeley ont travaillé pour automatiser leur robot, basé sur le da Vinci Surgical System, une machine à deux bras qui aide les chirurgiens à effectuer plus d’un million d’interventions par an. Le Dr Fer et ses collègues collectent des images du robot déplaçant les anneaux en plastique sous contrôle humain. Ensuite, leur système apprend de ces images, identifiant les meilleures façons de saisir les anneaux, de les passer entre les griffes et de les déplacer vers de nouvelles chevilles.
Mais ce processus est venu avec son propre astérisque. Lorsque le système indiquait au robot où se déplacer, le robot manquait souvent l’endroit par millimètres. Au fil des mois et des années d’utilisation, les nombreux câbles métalliques à l’intérieur des bras jumeaux du robot se sont étirés et pliés de petites manières, de sorte que ses mouvements n’étaient pas aussi précis qu’ils le devaient.
Les opérateurs humains pourraient compenser ce changement, inconsciemment. Mais le système automatisé ne pouvait pas. C’est souvent le problème de la technologie automatisée: elle a du mal à faire face au changement et à l’incertitude. Les véhicules autonomes sont encore loin d’être largement utilisés car ils ne sont pas encore assez agiles pour gérer tout le chaos du monde quotidien.
L’équipe de Berkeley a décidé de construire un nouveau réseau de neurones qui analysait les erreurs du robot et apprenait à quel point il perdait de précision chaque jour qui passait. «Il apprend comment les articulations du robot évoluent au fil du temps», a déclaré Brijen Thananjeyan, doctorant de l’équipe. Une fois que le système automatisé a pu rendre compte de ce changement, le robot pourrait saisir et déplacer les anneaux en plastique, correspondant aux performances des opérateurs humains.
D’autres laboratoires essaient différentes approches. Axel Krieger, un chercheur de Johns Hopkins qui faisait partie du projet de suture de porc en 2016, travaille à automatiser un nouveau type de bras robotique, avec moins de pièces mobiles et qui se comporte de manière plus cohérente que le type de robot utilisé par l’équipe de Berkeley. . Des chercheurs de l’Institut polytechnique de Worcester développent des moyens pour que les machines guident soigneusement les mains des chirurgiens lorsqu’ils exécutent des tâches particulières, comme insérer une aiguille pour une biopsie du cancer ou brûler le cerveau pour enlever une tumeur.
«C’est comme une voiture où le suivi de voie est autonome mais où vous contrôlez toujours le gaz et le frein», a déclaré Greg Fischer, l’un des chercheurs de Worcester.
De nombreux obstacles nous attendent, notent les scientifiques. Déplacer des chevilles en plastique est une chose; couper, déplacer et suturer la chair en est une autre. “Que se passe-t-il lorsque l’angle de la caméra change?” a déclaré Ann Majewicz Fey, professeur agrégé à l’Université du Texas à Austin. «Que se passe-t-il lorsque la fumée gêne?»
Dans un avenir prévisible, l’automatisation fonctionnera aux côtés des chirurgiens plutôt que de les remplacer. Mais même cela pourrait avoir des effets profonds, a déclaré le Dr Fer. Par exemple, les médecins pourraient pratiquer une intervention chirurgicale sur des distances bien supérieures à la largeur de la salle d’opération – à des kilomètres ou plus, peut-être, en aidant les soldats blessés sur des champs de bataille éloignés.
Le décalage du signal est trop important pour rendre cela possible actuellement. Mais si un robot pouvait gérer au moins certaines des tâches tout seul, la chirurgie à longue distance pourrait devenir viable, a déclaré le Dr Fer: «Vous pouvez envoyer un plan de haut niveau, puis le robot pourrait l’exécuter.»
La même technologie serait essentielle à la chirurgie à distance sur des distances encore plus longues. «Lorsque nous commencerons à opérer des personnes sur la Lune», a-t-il déclaré, «les chirurgiens auront besoin d’outils entièrement nouveaux.»
