Ir al contenido principal

Inteligencia artificial y robótica

La palabra «robot» procede la palabra checa «robota» que significa «trabajo duro».

Podemos clasificar los robots en diferentes tipos:

1.

No mecánicos: La salida es una acción no mecánica como mostrar una información o mantener una conversación con el usuario humano. Entre ellos destacan los robots cuya interfaz es un sistema conversacional ya sea escrito o hablado («chatbots») con grandes aplicaciones actualmente como asistentes virtuales.



2.

Mecánicos: Utilizados generalmente en la industria. Hay de varios tipos:

                Androides: Apariencia humanoide.

    Zoomórficos: Apariencia animal.


    Móviles o rodantes: Transporte de cosas o personal.

    Poliarticulados: Industriales.



La apariencia humana de los robots ha dado lugar a la denominada «teoría del valle inquietante». «Lo inquietante» tiene su origen como concepto, en el año 1906 por Ernst Jentsch y se explica como una sensación perturbadora ante algo que nos es y no familiar al mismo tiempo. Una situación u objeto que se parece mucho a algo cotidiano, que conocemos bien pero que nos genera una sensación de cierta ansiedad o malestar sin que podamos explicar el motivo.

Esta teoría de lo inquietante se retoma en 1970 por Masahiro Mori para describir la relación entre los robots y los humanos. La relación es cada vez más positiva siempre y cuando el robot mantenga apariencia de robot y seamos conscientes de que se trata de una máquina. Cuando el robot va adquiriendo rasgos antropomórficos hasta llegar a presentar aspecto humano, la respuesta emocional del humano se irá haciendo cada vez más negativa hasta llegar a un punto de rechazo debido a la «inquietud» que genera.


Los cobots o robots colaborativos fueron inventados en 1996 por J. Edward Colgate y Michael Peshkin, profesores en la Northwest University (Kirkland, Washington) como dispositivos robóticos que manipulan objetos en colaboración con un operador humano. Actualmente están dotados de IA para mejorar su rendimiento con la monitorización de numerosas variables como las condiciones del lugar de trabajo, visión artificial, identificación de patrones para predecir o detectar errores, pudiendo comunicar dicha información a otros cobots. Un sector que ha tenido un aumento de un 23% de 2017 a 2018, según la Federación Internacional de Robótica (IFR).

Ya se están probando en pacientes tetrapléjicos exoesqueletos, unidades robóticas ponibles controladas por placas de computadora para alimentar un sistema de motores, neumáticos, palancas o sistemas hidráulicos para restaurar la locomoción. Han surgido como una nueva herramienta de rehabilitación en lesionados medulares. Sin embargo, todavía falta evidencia para respaldar su aplicación clínica teniendo en cuenta su alto coste.



La universidad de Brown está explorando con tecnología Intel® un proyecto de Interfaz Inteligente de Columna que tiene como objetivo utilizar la tecnología de IA para restaurar el movimiento y el control de la vejiga en pacientes con parálisis por lesiones graves de la médula espinal. Un equipo internacional de científicos ya ha utilizado una «interfaz cerebro-espinal» inalámbrica para evitar las lesiones de la médula espinal en un par de macacos Rhesus, restaurando el movimiento intencional de caminar en una pierna temporalmente paralizada.

La robótica en medicina no se limita a los ejemplos anteriores, las investigaciones en este campo se han dirigido a la asistencia a los pacientes y la asistencia o formación a los médicos. Así tenemos prótesis de miembros, electroestimulación, asistentes personales, robótica de rehabilitación, robótica quirúrgica, la formación médica con simuladores robotizados y los robots de almacenaje y distribución de medicamentos.

Desde los años 60, las prótesis de miembros han evolucionado constantemente, con distintos modelos para sustituir las primeras prótesis pasivas, todavía presentes en gran parte del mundo por su menor coste, por prótesis activas, las cuales por medio de medios mecánicos o sensores ubicados en alguna parte del cuerpo del paciente permiten mover por ejemplo una mano mecánica.

En cuanto a la robótica quirúrgica también ha evolucionado progresivamente desde el primer procedimiento neuroquirúrgico asistido por un robot en 1985, donde se utilizó el robot industrial PUMA 560 (no diseñado para labores médicas) para introducir una guía para una biopsia cerebral. Posteriormente se empezaron a diseñar los primeros robots, puramente quirúrgicos, como asistentes del cirujano en operaciones de múltiples órganos y aparatos. Algunos modelos de robots quirúrgicos son: AESOP® (acrónimo de sistema endoscópico automatizado para un posicionamiento óptimo) empleado como asistente robótico controlado por voz para cirugía endoscópica, el robot estereotáctico NeuroMate® que es un sistema que se utiliza en centros neuroquirúrgicos para administrar tratamientos y realizar procedimientos de estimulación cerebral profunda, neuroendoscopia, estereoelectroencefalografía, biopsias e investigación; el extinto sistema robótico ZEUS® con el que se realizó la primera telecirugía del mundo en 2001, conocida como la operación Lindbergh, una exitosa colecistectomía laparoscópica de dos horas de duración, que se realizó en una paciente en un hospital de Estrasburgo, Francia, realizada por un equipo quirúrgico en Nueva York, EE. UU., el Sistema Robótico Quirúrgico Da Vinci® que en su versión más reciente, el sistema da Vinci Xi® permite una visión en 3D con un aumento de hasta 10 veces y elimina el temblor fisiológico, utilizándose principalmente en intervenciones de urología, cirugía general y ginecología oncológica, pero también en cirugía oral y maxilofacial, cirugía pediátrica, cirugía torácica o cirugía cardíaca entre otros.



El principal problema para su expansión es el alto coste de instalación y mantenimiento de los mismos, de ahí el desarrollo de sistemas más recientes y más asequibles, como por ejemplo:

El sistema quirúrgico Senhance®. plataforma laparoscópica digital que elimina las limitaciones económicas de los sistemas robóticos actuales con instrumentos reutilizables estándar y una estrategia de arquitectura de plataforma abierta que permite a los hospitales aprovechar las inversiones en tecnología existentes.

El sistema robótico Flex® que permite acceder a ubicaciones anatómicas antes difíciles o imposibles de alcanzar de forma mínimamente invasiva.

El proyecto español BROCA, también conocido como «el pequeño de Da Vinci®», para el diseño y desarrollo de un sistema robótico quirúrgico de bajo costo, modular, para cirugía mínimamente invasiva centrada en cirugía pélvica y bariátrica, con sensores y efectores finales altamente maniobrables para obtener información relevante de la herramienta y su entorno, además de incorporar la sensación de tacto.

La cirugía asistida por robot ha permitido avances en el campo quirúrgico como la cirugía a distancia y la cirugía mínimamente invasiva, junto a ventajas de precisión, incisiones más pequeñas, menor pérdida de sangre, disminución del dolor y tiempo de curación menor, lo que permite tratar un mayor número de pacientes con menor tiempo de hospitalización, haciendo que sea posible realizar intervenciones que de otro modo no serían viables.



La cirugía robótica presenta una serie de ventajas y de limitaciones respecto a la cirugía mínimamente invasiva convencional. Las ventajas suelen venir de explotar fortalezas complementarias entre humanos y dispositivos robóticos.



Comentarios

Entradas más populares de este blog

Redes neuronales, cerebro y aprendizaje

La base biológica de la inteligencia está en el cerebro. Aunque vamos conociendo cada vez más sobre su fisiología y las diferentes vías anatómicas y funcionales que participan en el proceso de aprendizaje humano, aún existen muchas incógnitas que deben despejarse. Para las máquinas existe una analogía similar a la estructura y el funcionamiento del cerebro, por lo que es relativamente sencillo establecer esta analogía fácilmente comprensible para los profesionales de la salud. Las redes neuronales artificiales, en inglés  Artificial Neural Networks  (ANN) están compuestas por elementos que se comporten de forma similar a la neurona biológica en sus funciones más comunes y que se denominan «elemento procesador», en inglés  Process Element  (PE). Cada uno de los PE (neuronas) tienen unos elementos de entrada (dendritas) que recogen los impulsos de entrada que son integrados en el cuerpo del elemento procesador y generan una respuesta o salida. La salida del PE (axón) se puede conectar a

Antecedentes

Aunque todo este campo de la informática es innovador en algunos aspectos, tiene antecedentes en los años 40 del siglo XX. En 1943, el neurobiólogo Warren McCulloch y el estadístico Walter Pitss, publicaron un artículo que definía que los eventos neuronales y las relaciones entre ellos pueden tratarse mediante la lógica proposicional . De esta manera se conforma la base y el inicio del desarrollo de la IA tal y como hoy la concebimos. Pero no fue hasta una década más tarde, en 1956, cuando se celebró la primera Conferencia de Inteligencia Artificial en Darmouth que es considerada como la primera referencia seria a las redes neuronales artificiales. En esta conferencia se presentó la lógica teórica (Minsky, McCarthy, Rochester y Shannon) que es considerado el primer programa informático para solucionar problemas de búsqueda heurística. En 1957 se presentó «Perceptron» el primer sistema capaz de identificar patrones geométricos, y en 1959 «Adaline» (Adaptive Linear Neuron) que fue utiliz