الروبوتات الجراحية تحصل على مساعد طيار من الذكاء الاصطناعي — وإدارة الغذاء والدواء الأمريكية تضع القواعد في الوقت الحقيقي

يبلغ عمر سوق الروبوتات الجراحية أكثر من عقدين. يعمل نظام دا فينشي من Intuitive Surgical في غرف العمليات منذ عام 2000، وبحلول عام 2025 كان قد أجرى أكثر من 12 مليون عملية في جميع أنحاء العالم. خلال معظم هذه الفترة، كانت هذه الأنظمة أنظمة تحكم عن بعد — حيث كان الروبوت ينفذ بدقة حركات الجراح، مع تصفية الارتعاش وتدرج الحركة، ولكن دون أي اتخاذ قرارات مستقلة. بقي الجراح بالكامل في الحلقة.

هذا يتغير. يضيف الجيل الحالي من الروبوتات الجراحية طبقات من الذكاء الاصطناعي تفعل شيئًا مختلفًا حقًا: تحليل البيانات أثناء العملية في الوقت الحقيقي وتقديم التوصيات — أو في حالات محدودة، اتخاذ إجراءات مستقلة محدودة — أثناء العمليات. يتم بناء الأطر التنظيمية والمسؤولية لهذه القدرة الجديدة بينما يتم نشر التكنولوجيا بالفعل.

ما تفعله الجراحة المدعومة بالذكاء الاصطناعي اليوم بالفعل

المثال الأكثر نضجًا تجاريًا لتكامل الذكاء الاصطناعي في الروبوتات الجراحية هو نظام Mako SmartRobotics من Stryker لاستبدال المفاصل. يستخدم Mako التصوير المقطعي المحوسب قبل العملية لإنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد لتشريح المريض، وأثناء الجراحة، يقيد حركة الذراع الآلية في منطقة آمنة محددة مسبقًا حول خطة الجراحة. يوجه الجراح الأداة؛ يفرض الروبوت حدود الخطة. أظهر نظام "التغذية الراجعة اللمسية" هذا في الدراسات السريرية تحسين دقة وضع الزرعة مقارنة بالجراحة التقليدية.

يأخذ نظام دا فينشي 5 من Intuitive Surgical، الذي صدر في عام 2024، خطوة أبعد: فهو يتضمن تحليلات أثناء العملية تراقب القوة المطبقة أثناء التلاعب بالأنسجة وتحدد المشكلات المحتملة في الوقت الحقيقي. قدمت الشركة براءات اختراع لأنظمة يمكن أن توفر مساعدة نشطة — وليس مجرد مراقبة — أثناء العمليات، على الرغم من أنها لا تزال قيد التطوير.

تتقدم الشركات الأصغر إلى أبعد من ذلك. يستخدم نظام ActivSight من Activ Surgical الرؤية الحاسوبية لمساعدة الجراحين في تحديد الهياكل (الأعصاب والأوعية) التي يصعب رؤيتها بالعين المجردة، مما يقلل من خطر الضرر غير المقصود. تقوم Caresyntax ببناء منصة لتحليل غرفة العمليات تعالج الفيديو من كاميرات متعددة لتوفير تغذية راجعة فورية للأداء والتنبؤ بالمضاعفات.

الحدود التنظيمية

يصنف إطار عمل FDA الحالي للروبوتات الجراحية أنها أجهزة طبية من الفئة الثانية أو الثالثة اعتمادًا على ملف المخاطر الخاص بها — وهو نظام تصنيف مبني حول قدرات الأجهزة الثابتة بدلاً من البرامج التي تتعلم وتتكيف. تقدم أنظمة الذكاء الاصطناعي في الروبوتات الجراحية فئة من المخاطر لا يعالجها الإطار الحالي بشكل واضح: ماذا يحدث عندما تختلف توصية الذكاء الاصطناعي المستندة إلى بيانات التدريب عما يحتاجه المريض المحدد؟

تعمل FDA على تطوير إطار عملها للأجهزة الطبية المزودة بالذكاء الاصطناعي منذ عام 2019. أنشأت وثيقة التوجيه لعام 2023 مفهوم "خطط التحكم في التغيير المحددة سلفًا" — مما يسمح بشكل أساسي للأجهزة الطبية المزودة بالذكاء الاصطناعي بالتحديث ضمن حدود محددة دون الحاجة إلى تقديم 510(k) جديد لكل تحديث برمجي. هذا تكيف عملي مهم: إن طلب مراجعة تنظيمية كاملة لكل تحديث نموذج سيجعل الذكاء الاصطناعي التكيفي في الأجهزة الطبية غير عملي.

لكن السؤال الأصعب — المسؤولية عندما تؤدي توصية الذكاء الاصطناعي إلى نتيجة سيئة — لا يزال دون حل قانوني. يضع قانون الإهمال الطبي الحالي المسؤولية على الطبيب الجراح. إذا اتبع الجراح توصية نظام الذكاء الاصطناعي وتضرر المريض، يظل الطبيب مسؤولاً قانونيًا بموجب معظم التفسيرات الحالية. هذا يخلق تناقضًا: يتم تسويق أنظمة الذكاء الاصطناعي كدعم لاتخاذ القرار، لكن الجراح لا يمكنه قانونيًا تفويض القرار بالكامل إلى الذكاء الاصطناعي. النتيجة العملية هي أن معظم أنظمة الجراحة بالذكاء الاصطناعي يتم وضعها بعناية كـ "أدوات معلوماتية" بدلاً من صانعي القرار، وذلك للحفاظ على موقف المسؤولية للجراح.

الأدلة السريرية تتراكم

على الرغم من التعقيدات التنظيمية والمسؤولية، فإن الأدلة السريرية للجراحة الروبوتية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في تزايد. وجدت دراسة رائدة عام 2025 نُشرت في Nature Medicine أن العمليات بالمنظار المدعومة بالذكاء الاصطناعي أدت إلى معدلات مضاعفات أقل بشكل قابل للقياس وإقامة أقصر في المستشفى مقارنة بالجراحة الروبوتية التقليدية لاستئصال المرارة. قام نظام الذكاء الاصطناعي بتحليل فيديو الجراحة في الوقت الحقيقي وقدم إرشادات للملاحة لتجنب المنظر الحرج للسلامة — وهو منظر تشريحي محدد مطلوب قبل قطع هياكل القناة الصفراوية، وهو المصدر الأكثر شيوعًا لإصابات القناة الصفراوية.

لا تزال التجارب المعشاة ذات الشواهد نادرة — معظم الأدلة تأتي من الدراسات الرصدية وبيانات السجلات — لكن الاتجاه متسق بما يكفي لدرجة أن أنظمة المستشفيات الكبرى تتبنى الأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي حتى بدون أدلة من التجارب المعشاة. أعلنت كل من Johns Hopkins وMayo Clinic وCleveland Clinic عن شراكات أو برامج تجريبية مع شركات الجراحة بالذكاء الاصطناعي.

ما يعتقده الجراحون

استقبال الجراحين للمساعدة بالذكاء الاصطناعي مختلط ويكشف عن فجوة جيلية. غالبًا ما ينظر الجراحون الأكثر خبرة، المدربون على التقنيات التقليدية، إلى توجيه الذكاء الاصطناعي على أنه تدخلي في الحالات البسيطة وربما مضلل في الحالات المعقدة حيث قد لا تكون بيانات التدريب قد التقطت النطاق الكامل للتنوع التشريحي. يميل الجراحون المقيمون، المدربون في عصر المحاكاة والتغذية الراجعة الرقمية، إلى اعتبار المساعدة بالذكاء الاصطناعي امتدادًا طبيعيًا لعملية التعلم.

القلق من "ضمور المهارات" حقيقي ويؤخذ على محمل الجد داخل برامج التدريب الجراحي. إذا تعاملت أنظمة الذكاء الاصطناعي مع الجوانب الأكثر تطلبًا من الناحية المعرفية في العملية، فقد يفقد الجراحون القدرة على إدارة تلك الجوانب عندما يفشل الذكاء الاصطناعي أو في الحالات التي لم يتم تدريب الذكاء الاصطناعي عليها. واجه الطيران نفس السؤال مع الطيار الآلي وأمضى عقودًا في التعامل معه — فقد ضمرت مهارات الطيران اليدوي بشكل واضح في الطيران التجاري، وأعيد تصميم برامج التدريب للحفاظ على عتبات الكفاءة الدنيا.

التوازي مع الطيران مفيد بطريقة أخرى: يستخدم التعاون الأكثر فعالية بين الإنسان والآلة في قمرات القيادة الأتمتة للمهام الروتينية مع إبقاء البشر منخرطين ومسيطرين على المواقف غير الروتينية. إن بناء أنظمة جراحية بالذكاء الاصطناعي بتلك الفلسفة — دعم الجوانب الروتينية مع تحديد المواقف غير الروتينية لزيادة الاهتمام البشري — هو مبدأ التصميم الأكثر احتمالاً لتحقيق نتائج أفضل والحفاظ على الكفاءة البشرية. تتقارب صناعة الروبوتات الجراحية نحو هذا النموذج، حتى لو كانت الأطر التنظيمية والمسؤولية لا تزال في طور اللحاق.