人間ではなくロボットが手術を行っている手術室に入るところを想像してみてください。まるでSFの世界のように聞こえますが、生成AIと外科用ロボットの急速な発展により、これが現実のものとなりつつあります。生成AIと外科用ロボットは急速に進歩しており、かつては外科医だけが行っていた手術が、近い将来、ロボットによって自律的に行​​われるようになるかもしれません。

## 生成AIとロボットによる手術の実現

ロボットが自律的に手術を行うというアイデアは、SF映画の中の話のように聞こえます。しかし、生成AIと外科用ロボットの急速な発展により、それが現実のものとなりつつあります。生成AIシステムは、教科書、科学雑誌、手術動画、臨床会話など、膨大な医療データコーパスを用いて学習されます。数十億もの内部パラメータを用いて、モデルは人間が診断上の問題を解決し、画像を解釈し、手術手順を実行する方法を模倣するように学習します。

今日のモデルは、胆嚢摘出に必要な正確な手順をすでに記述できます。しかし、これらの手順を実行するには、さらに2つの能力が必要です。何千もの実際の外科手術症例のトレーニングと、外科手術の手順を正確な動作に変換できる物理的なメカニズムです。ここで既存の外科ロボットの出番となります。最新の外科ロボットは、医師がより小さな切開部でも、より鮮明な視覚、より高い精度、そして震えのない制御で手術を行うことを可能にしました。

## 欠けている要素：トレーニングとメカニズム

過去20年間、手術ロボットは、より小さな切開部でも、より鮮明な視覚、より高い精度、そして震えのない制御で手術を行うことを可能にしました。典型的なロボット手術では、外科医はコンソールに座り、術野の高解像度ビデオ映像を見ます。次に、医師はハンドコントロールを使用してロボットのアームを操作します。ロボットは患者の体内で、サブミリメートルの精度で動作を実行します。

生成AIが自律的に動作するには、開発者は何万もの記録された手術から得た情報とビデオを提供する必要があります。大規模言語モデルは、患者の体内に設置された手術用カメラから送られてくるデータを分析し、外科医がコンソール上で行う正確な手の動きと照合します。時間の経過とともに、モデルは熟練した外科医が用いる刺激反応パターンを再現できるよう学習します。

## ロボットのピースを組み立てる

自律型ロボット手術の構成要素は既に存在しています。それが5年後に実現するのか、10年後に実現するのかは、技術の進歩よりも、病院、外科医、そしてテクノロジー企業がいかに迅速かつ効果的に協力してこれらのシステムを訓練するかに大きく左右されます。その未来に備えるために、今、3つの変化が必要です。

A. 支払いモデルの見直しが必要です。米国の医療制度における出来高払い制の診療報酬制度は、優れた臨床結果ではなく、より多くの症例数に報酬を与えます。病院は手術時間が長ければ長いほど、より多くの収益を得ます。

B. 規制当局は、異なる承認基準を適用する必要があります。FDAの現在のAI対応デバイス評価フレームワークは、アルゴリズムの訓練に使用される特定のデータセットとその出力の一貫性に重点を置いています。このアプローチは、特定のデータセットで学習された特定のAIツールには有効です。しかし、膨大でマルチモーダルな情報源と個別化された入力で学習される生成AIには有効ではありません。

C. 医療文化は進化を余儀なくされます。臨床医は長年、専門家の自律性、判断力、あるいは収入を脅かす技術に抵抗してきました。自律型ロボット手術も例外ではありません。しかし、医療費の高騰による経済的圧力の高まりと、より安全で一貫性のある成果への期待が相まって、最終的には導入が進むでしょう。

患者は最初は躊躇するでしょう。かつて人間だけが行っていた作業を代替する技術は常に懸念を引き起こします。ATMが初めて導入されたとき、多くのアメリカ人は預金が消えてしまうのではないかと心配しました。しかし、人々が経験を積み、システムの信頼性が証明されるにつれて、信頼は高まり、技術は日常的なものとなりました。生成AIを搭載した手術ロボットも同様の軌跡を辿るでしょう。

手術の未来は、単に人間を機械に置き換えることだけではありません。患者の転帰を改善し、医療費を削減し、効率を高めるために技術を活用することです。この新たな状況を切り抜けていくには、私たちは適応し、互いに学び合う姿勢を持つ必要があります。外科手術の未来は、単なる技術的な可能性ではなく、医学的責務なのです。