El robot que puede realizar colonoscopias tiene como objetivo hacerlo menos desagradable

Por Donna Lu

Colonoscopia robotizada

El robot ha sido probado en colones y cerdos artificiales.

Universidad de Leeds

Un robot que pueda realizar colonoscopias puede hacer que el procedimiento sea más simple y menos desagradable.

Pietro Valdastri de la Universidad de Leeds en el Reino Unido y sus colegas han desarrollado un brazo robótico que utiliza un algoritmo de aprendizaje automático para mover una sonda flexible a lo largo del colon.

La sonda es un endoscopio magnético, un tubo con una lente de cámara en la punta, que el robot controla a través de un imán externo al cuerpo.

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El sistema puede funcionar de forma autónoma o ser controlado por un operador humano mediante un joystick, que empuja la punta del endoscopio más a lo largo del colon. Valdastri compara el movimiento con el movimiento intuitivo de jugar un videojuego. El sistema también realiza un seguimiento de la ubicación y orientación del endoscopio dentro del colon.

Los endoscopios convencionales que se utilizan actualmente durante las colonoscopias son difíciles de operar y requieren especialistas capacitados. “Los gastroenterólogos a menudo pierden el sentido de dónde está arriba, abajo, izquierda y derecha”, dice Valdastri.

El sistema robótico utiliza una IA que se entrenó en imágenes del interior del colon, que se asemeja a un tubo. “El algoritmo busca un círculo negro en el medio de la imagen”, dice Valdastri. “Ese círculo negro es la dirección donde debe ir la punta del instrumento”.

Los investigadores probaron con éxito este método en un colon artificial y en dos cerdos. Creen que el procedimiento controlado magnéticamente puede ser menos doloroso que las colonoscopias convencionales y podría usarse en pacientes sin sedación.

El equipo planea probar el procedimiento en cinco voluntarios sanos el próximo año. Si tiene éxito, se utilizará para realizar colonoscopias en pacientes con enfermedad inflamatoria intestinal.

Referencia de la revista: Inteligencia de la máquina de la naturaleza, DOI: 10.1038 / s42256-020-00231-9

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