سطح ثلاثي الأبعاد يجمع بين اللمس والتقنيةhttps://aawsat.com/%D8%B9%D9%84%D9%88%D9%85/4538511-%D8%B3%D8%B7%D8%AD-%D8%AB%D9%84%D8%A7%D8%AB%D9%8A-%D8%A7%D9%84%D8%A3%D8%A8%D8%B9%D8%A7%D8%AF-%D9%8A%D8%AC%D9%85%D8%B9-%D8%A8%D9%8A%D9%86-%D8%A7%D9%84%D9%84%D9%85%D8%B3-%D9%88%D8%A7%D9%84%D8%AA%D9%82%D9%86%D9%8A%D8%A9
بدأ الأمر بابتكار أعضاء طريّة ومحاكية للأجهزة الطبية والروبوتات الجراحية، ولكنّه سرعان ما تطوّر إلى سطحٍ ثلاثي الأبعاد... حسّاس للمس ومتغيّر الشكل.
هذا الجهاز المتعدّد الوظائف، الذي طوّره باحثون في جامعة كولورادو بولدر الأميركية و«معهد ماكس بلانك» الألماني للأنظمة الذكية، يوازي اللعبة اللوحية حجماً، ويستطيع ابتكار أشكال نافرة، ويتيح التلاعب بالأشياء المتحرّكة على سطحه.
سطوح «مجسمة»
يقول مارك رينتشلر، عالم روبوتيات في جامعة كولورادو بولدر: «بدأ مبدأ ابتكار السطح ثلاثي الأبعاد بصفته محاولةً لاستنساخ الجسم البشري، ليس على المستوى الحيوي؛ بل من منظور الاستشعار والاستجابة». وهذا يعني تصميم نظام بمحرّكات وأجهزة استشعار طرية تقلّد العضلات والأعصاب في الجسم، وهيكل داعم يمثّل الهيكل العظمي.
وجاءت النتيجة على شكل سطح يضمّ شبكة (10 في 10 بوصات) من الوحدات الخلوية الفردية المزوّدة بمحرك عالي السرعة والاستشعار والتحكّم. يبلغ مقاس الخلية الواحدة 6 في 6 سنتيمترات، وبارتفاع 1.4 سنتيمتر، وتضمّ محرّكات وأجهزة استشعار ليّنة، وإلكترونيات داعمة، ويتصل النظام بكومبيوتر صغير للحوسبة. ونُشرت تفاصيل هذا الابتكار الجديد بدورية «نيتشر كوميونكيشنز» في يوليو (تمّوز) الماضي.
ظهرت «عضلات» الجهاز الليّنة في ابتكار سابق لإيلين راملي التي صمّمت محرّكات السكونيات الكهربائية الهيدروليكية ذاتية الشفاء. يشرح رينتشلر أنّ «هذه المحرّكات تستخدم شرائح بوليمر بسيطة لحبس الزيت داخلها. تُقفل هذه المحرّكات بشكل محكم بفعل التيّار الكهربائي الذي يمرّ عير المكوّنات».
تحتوي كلّ خليّة في هذا السطح اللمسي الحسّاس على مجموعة من محرّكات السكونيات الكهربائية الهيدروليكية ذاتية الشفاء، واستخدم فريق رينتشلر تصميماً معدّلاً قابلاً للطيّ منها. يدفع الضغط الفردي لغرف الزيت المجموعة بكاملها إلى التضخّم والتقلص في الحجم.
بالإضافة إلى الطراوة، تتميّز محرّكات السكونيات الكهربائية بنسبة استجابة سريعة (50 هرتز)، وتتحوّل بالشكل الكافي لتحريك الأجسام الصلبة والسوائل في كامل السطح. ويتمتّع السطح بحساسية لتغيّر الشكل. ويشرح رينتشلر أنّ قدراً ضئيلاً جدّاً من القوّة يُرصد على السطح.
استشعار مغناطيسي
استخدم الباحثون أجهزة استشعار مغناطيسية طرية مصنوعة من السيليكون لتوليد الاستشعار والاستجابة للمحفّز الخارجي ولتأمين تحكّم دائري مقفل بالمحرّك. يقول رينتشلر إنّ فريقه وضع أجهزة الاستشعار مباشرةً على طبقة السطح، مما منح النظام القدرة على رصد تغيّر شكل السطح والمحفّز الخارجي، وما زوّد السطح أيضاً ببصمة صغيرة وأتاح له تأدية حركات متنوعة مع المستخدم وأشياء أخرى.
صحيحٌ أنّ الأسطح متغيّرة الشكل ليست بالابتكار الجديد، ولكنّ هذا النظام مختلف عن الجميع في صغره وسرعته وهدوئه وطراوته، وحتّى حاجاته الطاقوية منخفضة. ويضيف رينتشلر في حديث نشرته «مجلة المهندسين الكهربائيين الأميركيين» أنّ السطح تواصلي وليس نقاطاً منفردة، «مما يمكّننا من استخدامه في بعض الأشياء غير المألوفة».
وهو يبدو متفائلاً بقدرته وفريقه على ضغط حجم الجهاز أكثر في المستقبل، مشيراً إلى أنّ «الأمر يعتمد فقط على تصغير حجم المحرّك. ومع استمرار تطوّر الإلكترونيات، فسنتمكّن من تقليص حجمها».
تفتح تعدّدية استخدامات الجهاز الباب واسعاً على كثير من التطبيقات؛ من وسائط الإلكترونيات الاستهلاكية، إلى كثير من التطبيقات الصناعية والتجارية الأخرى، كالعمليات التي تحتاج إلى التعامل مع مواد حسّاسة أو سامّة. ويرى رينتشلر احتمالات لاستخدام الجهاز في صناعة الألعاب الإلكترونية لتأمين تفاعل لمسي في بيئات الواقعَين؛ المعزز والافتراضي.
وتوجد طبعاً التطبيقات الطبية. فقد عدّ رينتشلر أنّ «هذا النوع من الاستشعار قد يساعد على ابتكار بعض أنواع المحاكاة الجراحية المثيرة للاهتمام لطلاب التدريب الطبي أو لتطوير أجهزة طبية في عالم الروبوتيات». قد يسهّل الاختراع الجديد مثلاً استخدام أجهزة متغيرة الشكل في الأجسام الحيوانية؛ حتّى الحصول على الأذونات المطلوبة للاستخدام البشري.
أمّا فيما يتعلّق بصناعة أعضاء محاكية؛ أي النقطة التي بدأ منها المشروع، فيقول رينتشلر إنّ «لدى الفريق بعض الأفكار في هذا المجال»، لافتاً إلى أنّ مختبره يبحث حالياً ابتكار جزء محاك لجزء من الجهاز الهضمي؛ ربّما القولون، لاختبار الروبوتيات الجراحية.
«جراح آلي» بذكاء اصطناعي دُرّب على مشاهدة فيديوهات طبية
«تخيل أنك بحاجة إلى إجراء عملية جراحية في غضون بضع دقائق لأنك قد لا تنجو... لا يوجد جراحون في الجوار ولكن يوجد روبوت جراحي مستقل متاح يمكنه إجراء هذا الإجراء باحتمالية عالية جداً للنجاح، هل ستغتنم الفرصة؟» هذا ما أجابني به طالب ما بعد الدكتوراه بجامعة جونز هوبكنز عبر البريد الإلكتروني، لدى سؤالي عن التطوير الجديد.
تعليم الروبوت بمقاطع فيديو للجراحة
لأول مرة في التاريخ، تمكن كيم وزملاؤه من تعليم الذكاء الاصطناعي استخدام آلة جراحة آلية لأداء مهام جراحية دقيقة، من خلال جعلها تشاهد آلاف الساعات من الإجراءات الفعلية التي تحدث في ردهات جراحية حقيقية. ويقول فريق البحث إنه تطور رائد يتجاوز حدوداً طبية محددة ويفتح الطريق لعصر جديد في الرعاية الصحية.
وفقاً لورقتهم البحثية المنشورة حديثاً، يقول الباحثون إن الذكاء الاصطناعي تمكن من تحقيق مستوى أداء مماثل لجراحي البشر دون برمجة مسبقة.
تدريب على العروض بدلاً من البرمجة
وبدلاً من محاولة برمجة الروبوت بشق الأنفس للعمل -وهو ما تقول ورقة البحث إنه فشل دائماً في الماضي- قاموا بتدريب هذا الذكاء الاصطناعي من خلال شيء يسمى التعلم بالتقليد، وهو فرع من الذكاء الاصطناعي حيث تراقب الآلة وتكرر الأفعال البشرية. سمح هذا للذكاء الاصطناعي بتعلم التسلسلات المعقدة للأفعال المطلوبة لإكمال المهام الجراحية عن طريق تقسيمها إلى مكونات حركية. وتترجم هذه المكونات إلى أفعال أبسط -مثل زوايا المفاصل ومواضعها ومساراتها- والتي يسهل فهمها وتكرارها وتكييفها أثناء الجراحة.
توظيف روبوت «دافنشي» للتدريب
استخدم كيم وزملاؤه نظام دافنشي الجراحي كأيدٍ وعيون لهذا الذكاء الاصطناعي. ولكن قبل استخدام المنصة الروبوتية الراسخة (التي يستخدمها الجراحون حالياً لإجراء عمليات دقيقة محلياً وعن بُعد) لإثبات نجاح الذكاء الاصطناعي الجديد، قاموا أيضاً بتشغيل محاكاة افتراضية. وقد سمح هذا بتكرار أسرع وتحقق من السلامة قبل تطبيق الإجراءات التي تم تعلمها على الأجهزة الفعلية.
«كل ما نحتاجه هو إدخال الصورة، ثم يجد نظام الذكاء الاصطناعي هذا الإجراء الصحيح»، كما يقول كيم. كانت روبوتات دافنشي أيضاً مصدر مقاطع الفيديو التي حللها الذكاء الاصطناعي، باستخدام أكثر من 10000 تسجيل تم التقاطها بواسطة كاميرات المعصم أثناء العمليات الجراحية التي يقودها الإنسان.
تعلّم 3 مهام جراحية
وكان الهدف تعلم ثلاث مهام جراحية: التعامل مع إبرة جراحية وتحديد موضعها، ورفع الأنسجة والتلاعب بها بعناية، والخياطة -كلها مهام معقدة تتطلب تحكماً دقيقاً وحساساً للغاية.
مكنت مجموعة البيانات واسعة النطاق هذه الذكاء الاصطناعي من تعلم الاختلافات الدقيقة بين الإجراءات الجراحية المتشابهة، مثل شدة التوتر المناسب اللازم للتعامل مع الأنسجة دون التسبب في ضرر.
تعد مقاطع الفيديو التدريبية هذه جزءاً صغيراً جداً من مستودع واسع النطاق للبيانات الجراحية. مع ما يقرب من 7000 روبوت دافنشي قيد الاستخدام في جميع أنحاء العالم، هناك مكتبة ضخمة من العروض الجراحية للمراقبة والتعلم منها، والتي يستخدمها فريق البحث الآن لتوسيع ذخيرة الذكاء الاصطناعي الجراحية لدراسة جديدة لم تُنشر بعد.
«في عملنا المتابع، والذي سنصدره قريباً، ندرس ما إذا كانت هذه النماذج يمكن أن تعمل في الإجراءات الجراحية طويلة المدى التي تنطوي على هياكل تشريحية غير مرئية»، يكتب كيم، في إشارة إلى الإجراءات الجراحية المعقدة التي تتطلب التكيف مع حالة المريض في أي وقت معين، مثل إجراء عملية جراحية على جرح داخلي خطير.
التحقق من صحة النموذج المطور
أثناء التطوير، عمل الفريق عن كثب مع الجراحين الممارسين لتقييم أداء النموذج وتقديم ملاحظات حاسمة (خاصة فيما يتعلق بالتعامل الدقيق مع الأنسجة)، والتي قام الروبوت بدمجها في عملية التعلم الخاصة به.
أخيراً، للتحقق من صحة النموذج، استخدموا مجموعة بيانات منفصلة غير مدرجة في التدريب الأولي لإنشاء محاكاة افتراضية، ما يضمن قدرة الذكاء الاصطناعي على التكيف مع السيناريوهات الجراحية الجديدة وغير المرئية قبل الشروع في اختبارها في الإجراءات المادية. أكد هذا التحقق المتبادل قدرة الروبوت على التعميم بدلاً من مجرد حفظ الإجراءات، وهو أمر بالغ الأهمية بالطبع نظراً للعدد المجهول المحتمل الذي قد ينشأ في غرفة العمليات.
جراح آلي «ذو خبرة»
كل شيء سار بشكل جميل إذ تعلم نموذج الروبوت هذه المهام إلى مستوى الجراحين ذوي الخبرة. يقول أكسل كريغر، الأستاذ المساعد في الهندسة الميكانيكية في جامعة جونز هوبكنز والمؤلف الرئيسي للدراسة، في بيان عبر البريد الإلكتروني: «إنه لأمر سحري حقاً أن يكون لدينا هذا النموذج حيث كل ما نقوم به هو تلقيمه مدخلات الكاميرا، ويمكنه التنبؤ بالحركات الروبوتية اللازمة للجراحة». «نعتقد أن هذا يمثل خطوة مهمة إلى الأمام نحو أفق جديد في مجال الروبوتات الطبية».
تطوير رائد
إن أحد مفاتيح هذا النجاح هو استخدام الحركات النسبية بدلاً من التعليمات المطلقة. ففي نظام دافنشي قد لا تنتهي الأذرع الآلية إلى حيث هي مقصودة تماماً بسبب التناقضات الطفيفة في حركة المفصل التي تتراكم على مدار عدة حركات ويمكن أن تؤدي في النهاية إلى أخطاء كبيرة -خاصة في بيئة حساسة مثل الجراحة. كان على الفريق إيجاد حل، لذا بدلاً من الاعتماد على هذه القياسات، قام بتدريب النموذج على التحرك بناءً على ما يلاحظه في الوقت الفعلي أثناء إجراء العملية.
لكن الابتكار الرئيسي هنا هو أن التعلم بالتقليد يزيل الحاجة إلى البرمجة اليدوية للحركات الفردية. قبل هذا الاختراق، كانت برمجة الروبوت للخياطة تتطلب ترميزاً يدوياً لكل حركة بالتفصيل. يقول كيم إن هذه الطريقة كانت أيضاً عرضة للخطأ وتشكل قيداً رئيسياً في تقدم الجراحة الروبوتية. إذ إنها حدت مما يمكن للروبوت فعله بسبب جهود التطوير، والافتقار إلى المرونة التي جعلت من الصعب للغاية على الروبوتات القيام بمهام جديدة.
ومع ذلك، يسمح التعلم بالتقليد للروبوت بالتكيف بسرعة مع أي شيء يمكن مشاهدته، والتعلم على غرار طالب الجراحة. «(نحن) نحتاج فقط إلى جمع بيانات التعلم التقليدي لإجراءات مختلفة، ويمكننا تدريب الروبوت على تعلمها في غضون يومين»، كما يقول كريغر. «هذا يسمح لنا بالتعجيل نحو هدف الاستقلالية مع تقليل الأخطاء الطبية وتحقيق جراحة أكثر دقة».
تقييم مدى النجاح
لقياس مدى نجاح الذكاء الاصطناعي، حدد الباحثون مقاييس الأداء الرئيسية، مثل الدقة في وضع الإبرة والاتساق في التلاعب بالأنسجة باستخدام مجموعة من البيئات الجراحية الوهمية المادية، والتي تضمنت محاكيات الأنسجة الاصطناعية والدمى الجراحية. وكانت النتائج مذهلة. يقول كريغر: «النموذج جيد جداً في تعلم الأشياء التي لم نعلمه إياها. على سبيل المثال، إذا أسقط الإبرة، فسوف يلتقطها تلقائياً ويستمر».
لا تعد هذه القدرة على التكيف مهمة فقط لمواصلة تعلم مهارات جديدة ولكنها أيضاً ضرورية للتعامل مع الأحداث غير المتوقعة في الجراحات الحية، مثل تمزق الشريان أو تغير العلامات الحيوية للمريض فجأة. بالإضافة إلى ذلك، أظهر النموذج كفاءة زمنية محسنة، ما أدى إلى تقليل وقت الانتهاء للمهام الجراحية القياسية مثل الخياطة بنحو 30 في المائة، وهو أمر واعد بشكل خاص للعمليات الحرجة من حيث الوقت.
ويتصور العلماء سيناريو حيث تساعد هذه الروبوتات الجراحين في المواقف عالية الضغط، وتعزيز قدراتهم وتقليل الخطأ البشري. سيؤثر جراحو الذكاء الاصطناعي المستقبليون بشكل كبير على توفر الرعاية الجراحية، مما يجعل التدخلات الطبية عالية الجودة متاحة لعدد أكبر.
اللوائح التنظيمية وأخلاقيات الطب
هناك أيضاً تحديات أخلاقية وتنظيمية يجب معالجتها قبل نشر مثل هذا الذكاء الاصطناعي في بيئات جراحية حقيقية دون إشراف بشري. فالقفزة نحو الروبوتات الجراحية المستقلة تثير مخاوف أخلاقية جديدة.
هناك قضية المساءلة: من سيكون مسؤولاً إذا حدثت مشكلة؟ الشركة التي صنعت الجراح الذكي؟ المهنيون الطبيون الذين يشرفون عليه (إذا كان هناك أي إشراف)؟ هناك أيضاً مسألة موافقة المريض، والتي ستتطلب تثقيف كل من الشخص الذي يخضع للجراحة والأشخاص المحيطين به حول ماهية هذا الذكاء الاصطناعي، وما الذي يمكنهم فعله بالضبط، وما هي المخاطر التي تشكلها الروبوتات مقارنة بالجراحين البشر.
يعترف كيم بأن المستقبل الآن في منطقة رمادية حيث يمكن للجميع مجرد التكهن بما يجب أن يحدث أو سيحدث. ستكون أيدي السلطات التنظيمية مشغولة، من معالجة المساءلة والمخاوف الأخلاقية عند السماح لجراحي الذكاء الاصطناعي بالعمل بشكل مستقل، إلى وضع معايير للحصول على موافقة مستنيرة من المرضى.
ولكن عند الاختيار بين إجراء عملية جراحية طارئة منقذة للحياة بواسطة جراح مستقل أو عدم تلقي العلاج لأن الجراح البشري غير متاح (مثلاً في مكان بعيد أو منطقة متخلفة)، يزعم كيم أن الخيار الأفضل واضح. يمكنني بسهولة أن أتخيل مستقبلاً قريباً حيث يبدأ الناس في اختيار روبوتات الذكاء الاصطناعي على نظرائهم من البشر - في ظل وجود دليل إحصائي على أن جراحي الذكاء الاصطناعي يعملون بأمان.
وبعيداً عن التحديات الأخلاقية والقانونية، هناك حاجة إلى المزيد من العمل لتمكين التنفيذ العملي. ستحتاج المستشفيات إلى الاستثمار في البنية الأساسية التي تدعم جراحة الروبوتات بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك الأجهزة المادية والخبرة الفنية للتشغيل والصيانة. بالإضافة إلى ذلك، سيكون تدريب الفرق الطبية على إدارة العملية أمراً بالغ الأهمية. فالأطباء سيحتاجون إلى فهم الآلة ومتى يكون التدخل ضرورياً، وفي النهاية تحويل الجراحين البشريين من المهام الجراحية المباشرة إلى أدوار تركز على الإشراف والسلامة.
جراحات بسيطة أولاً
على المستوى العملي، يتصور الباحثون تقدماً تدريجياً، بدءاً بجراحات أبسط وأقل خطورة مثل إصلاح الفتق والتقدم تدريجياً إلى عمليات أكثر تعقيداً. سيساعد النهج التدريجي في التحقق من موثوقية الروبوت مع معالجة المخاوف التنظيمية والأخلاقية بمرور الوقت، فضلاً عن مساعدة السكان على الثقة في الذكاء الاصطناعي لإجراء العمليات الحرجة للحياة.
يقول كريغر: «ما زلنا في المراحل الأولى من فهم ما يمكن أن تحققه هذه الآلات حقاً. الهدف النهائي هو الحصول على أنظمة جراحية مستقلة تماماً وموثوقة وقابلة للتكيف وقادرة على إجراء العمليات الجراحية التي تتطلب حالياً اختصاصياً مدرباً تدريباً عالياً».