Progetto Stiff-Flopp: l’uso di materiali capaci di deformarsi e piegarsi ha permesso di creare sistemi morbidi ma efficaci per una chirurgia sempre più di precisione
ROMA – L’applicazione dell’intelligenza artificiale nella robotica medica sta avviando una nuova fase di sviluppo che potrebbe consentire di eseguire esami diagnostici più precisi e interventi chirurgici a distanza, nonché fornire un supporto personalizzato nei dispositivi di riabilitazione e nelle protesi avanzate.
Sull’argomento, la rivista “Science” ha pubblicato un approfondimento dal titolo “Artificial intelligence meets medical robotics”, dove scienziate e scienziati internazionali hanno analizzato le prospettive e i benefici che questa interazione può portare nel campo della medicina.
Arianna Menciassi, prorettrice della Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa e unica docente italiana a firmare l’articolo, ha illustrato le potenzialità della soft robotics nella chirurgia mini-invasiva. Nel paragrafo “Soft robotics for minimally invasive surgery”, scritto assieme a Kaspar Althoefer (Queen Mary University of London), Arianna Menciassi analizza i benefici tecnologici derivanti dall’utilizzo di componenti soft nei robot chirurgici.
La caratteristica principale della soft robotics è l’uso di materiali che possono deformarsi, piegarsi, restringersi e cambiare rigidezza, unendo all’affidabilità e alla precisione tipiche della robotica la sicurezza delle procedure. I robot con componenti soft riescono a raggiungere in sicurezza parti del corpo difficili da esplorare per robot tradizionali e delicate, e possono eseguire sia diagnosi che interventi chirurgici.
Nonostante i notevoli progressi della chirurgia mini-invasiva assistita da robot, i sistemi tradizionali sono spesso limitati dalla struttura rigida dei componenti, che può rendere difficile l’accesso a determinate aree del corpo e può causare lesioni ai tessuti.
Arianna Menciassi si è soffermata sull’importanza del progetto europeo Stiff-Flop (stiffnesscontrollableflexible and learnablemanipulator for surgicaloperations), coordinato dal King’s College di Londra con l’Istituto di BioRobotica della Scuola Sant’Anna tra i partner. I sistemi robotici morbidi sviluppati all’interno del progetto sono stati realizzati in materiali siliconici biocompatibili e azionati pneumaticamente, utilizzando nuovi metodi di fabbricazione che hanno consentito di creare strutture affidabili ed efficaci. Inoltre, sono state impiegate tecniche avanzate di machine learning per teleoperare intuitivamente i robot morbidi nella cavità addominale del paziente.
Uno degli obiettivi principali è migliorare la precisione e l’accuratezza dei sistemi robotici morbidi. Per ottenere il movimento infatti, questi sistemi si basano sulla deformazione del materiale con cui è costruito il robot. Il movimento risultante è pertanto più difficile da controllare e può comportare una minore precisione di posizionamento, che potrebbe rappresentare una criticità quando si va a eseguire un intervento chirurgico. Per superare questa problematica, si stanno sviluppando strategie avanzate basate su intelligenza artificiale, machine learning e controllo guidato dai dati, in grado di gestire il movimento non lineare dei robot morbidi.
I recenti progressi in termini di computer vision, modellazione in tempo reale e simulazione possono rendere possibile il funzionamento dei robot morbidi per la chirurgia senza ingombranti modalità di teleoperazione e lunghe sessioni di formazione per i chirurghi.
