下一次給你縫傷口的，可能是手術機器人

  　 下次你去醫(yī)院做手術，你的外科醫(yī)生的助手有可能是機器人。在因特爾、谷歌大腦、加利福尼亞大學伯克利分校的合作項目中，研究人員通過手術教學視頻訓練機器人模仿外科手術的操作過程。

　　此前，加州大學伯克利分校的教授曾使用YouTube視頻指導機器人學習多種不同的動作，比如跳躍或舞蹈，而谷歌也曾嘗試訓練機器人理解深度和動作。這次，研究團隊在他們的最新課題Motion2Vec中利用了這些知識，以現(xiàn)實的手術視頻作為參考來訓練機器人。在最新發(fā)表的一項研究中，研究人員闡述了他們是如何使用YouTube視頻訓練da Vinci雙臂機器人在布上穿針引線的。

　　這個研究依靠Siamese網(wǎng)絡（一種深度學習網(wǎng)絡），它讓兩個以上的網(wǎng)絡能共享數(shù)據(jù)。這種系統(tǒng)適用于對比和評估數(shù)據(jù)庫之間的關系。這樣的網(wǎng)絡過去被用于進行臉部識別、字跡認證還有語言識別。物理學家Ken Goldberg領導在加州大學伯克利分校實驗室的研究，他解釋道，YouTube有大量指導素材，可用于這項深度學習課題。

　　“YouTube每分鐘都有長達500小時的新視頻上傳，這是一個龐大的知識倉庫，”他說，“任何一個人都能打開其中任意一個視頻并理解其中的意義，但是目前機器人還不可以，對它們來說這些只是像素流。所以，我們這項工作的目標是嘗試讓機器人理解這些像素流，也就是讓它們看視頻，分析視頻...還能把視頻按照意義分段?！?/span>

　　在這個縫線任務中，團隊只用了78個醫(yī)學教學視頻訓練AI演示其中的過程。他們表示，機器人的成功率達到了85%。這說明機器人最終能在手術過程中完成一些基本、重復性的工作。這樣外科醫(yī)生就能把時間和精力集中在更需要小心細致的任務上了。

　　機器人將很快取代外科醫(yī)生嗎？“我們還沒有到這一步，”Goldberg說，“但是我們讓外科醫(yī)生的能力提高了，他們能看著這個系統(tǒng)，指示哪里需要縫合，傳達給機器人需要縫六針的指示。然后，機器人就會開始工作，這樣進行手術的醫(yī)生也能稍微放松一些，能休息更長時間，并在之后能將注意力集中在手術中更復雜和細微的地方。”

　　近幾年，機器學習在生物技術領域做出了許多貢獻。AI有能力快速處理大量數(shù)據(jù)，通過CAT掃描發(fā)現(xiàn)肺癌和計算中風的風險，利用ERG和MRI成像計算心臟疾病和心臟驟停的風險，以及檢查照片區(qū)分皮膚損傷和通過眼部照片分辨出遭受糖尿病的患者。