L’Université de Californie à Berkeley a conçu en collaboration avec Intel une intelligence artificielle avec supervision partielle permettant à un robot de réaliser des points de suture. Grâce à la technologie de l’apprentissage profond, « Motion2Vec » apprend à effectuer les bons gestes en analysant des vidéos de chirurgiens en train de recoudre leurs patients. Le système arrive ensuite à reproduire le geste avec précision.
« 500 heures d’images sont mises en ligne sur YouTube chaque minute, c’est un incroyable fonds, une base de données, commente Ken Goldberg, de l’Université de Californie. Un humain est capable de regarder une vidéo et de comprendre ce qu’il voit, mais pas les robots, qui voient juste une série de pixels. Le but de ce projet est d’essayer de donner un sens à ces pixels ».
Après le visionnage de 78 vidéos, le système réalisait déjà des points de suture avec une précision de 85,5 % et une marge d’erreur moyenne de 94 millimètres, indique une étude publiée le 31 mai dernier. « L’apprentissage via des représentations visuelles est susceptible de simplifier les tâches en aval, dont des actions de segmentation et d’imitation », résume encore une présentation vidéo du dispositif mise en ligne sur YouTube.
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On est encore très loin de voir « Motion2Vec » en action dans un bloc chirurgical. Mais pour l’un de ses inventeurs, Ajay Tanwani, le système « pourrait aider les chirurgiens à utiliser leur temps de manière plus productive pour s’occuper des tâches les plus complexes et à avoir recours à la technologie pour les assister dans les actions plus basiques et répétitives ».
