From Decision to Action in Surgical Autonomy: Multi-Modal Large Language Models for Robot-Assisted Blood Suction
作者: Sadra Zargarzadeh, Maryam Mirzaei, Yafei Ou, Mahdi Tavakoli
分类: cs.RO
发布日期: 2024-08-14 (更新: 2025-01-29)
备注: Accepted for Publication in IEEE Robotics and Automation Letters, 2025
💡 一句话要点
提出基于多模态LLM的机器人辅助手术血液抽吸自主决策方案
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人辅助手术 多模态LLM 自主决策 深度强化学习 血液抽吸 任务规划 上下文理解
📋 核心要点
- 现有机器人手术自主性不足，缺乏对复杂环境的推理和适应能力，尤其是在突发情况下的决策。
- 利用多模态LLM进行高层次任务规划和推理，结合深度强化学习进行运动规划和执行，实现分布式自主控制。
- 实验结果表明，该方法能有效应对手术中出现的血凝块和出血等复杂情况，提升了机器人手术的上下文理解和决策能力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）的兴起对机器人和自动化领域的研究产生了影响。尽管LLM在通用机器人任务中的集成方面取得了进展，但在手术等更特定领域中的应用仍然存在明显的空白，在这些领域中，推理、可解释性和安全性等关键因素至关重要。实现机器人手术的自主性，即具备推理和适应环境变化的能力，仍然是一项重大挑战。本文提出了一种在机器人辅助手术中集成多模态LLM的方案，用于自主血液抽吸。推理和优先级排序被委托给更高层次的任务规划LLM，而运动规划和执行由较低层次的深度强化学习模型处理，从而在两个组件之间创建分布式代理。由于手术操作具有高度动态性，并且可能遇到无法预见的情况，因此引入了血凝块和活动性出血来影响决策。结果表明，使用多模态LLM作为更高层次的推理单元可以解释这些手术复杂性，从而达到机器人辅助手术中以前无法达到的推理水平。这些发现证明了多模态LLM在显著增强机器人辅助手术中的上下文理解和决策能力方面的潜力，标志着朝着自主手术系统迈出了一步。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决机器人辅助手术中，机器人自主进行血液抽吸时，如何应对手术环境的复杂性和突发情况，例如出血和血凝块。现有方法通常缺乏足够的推理能力和上下文理解能力，难以在动态变化的手术环境中做出合理的决策。
核心思路：论文的核心思路是将大型语言模型（LLM）的多模态推理能力引入机器人手术中，使其能够理解手术场景的视觉信息，并结合医学知识进行推理和决策。通过将任务分解为高层次的任务规划和低层次的运动控制，实现分布式自主控制。
技术框架：该方法采用分层架构，包括：1) 多模态LLM：负责高层次的任务规划和决策，接收手术场景的视觉信息（例如图像或视频）以及手术目标，输出下一步的行动指令。2) 深度强化学习模型：负责低层次的运动规划和执行，接收LLM的行动指令，并控制机器人执行相应的动作。3) 环境模拟器：用于训练和评估整个系统，模拟手术环境中的各种情况，例如出血和血凝块。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将多模态LLM引入机器人手术中，使其具备了更强的上下文理解和推理能力。与传统的基于规则或基于学习的方法相比，该方法能够更好地应对手术环境的复杂性和不确定性。此外，分布式代理的架构设计也提高了系统的鲁棒性和可扩展性。
关键设计：多模态LLM需要进行针对性的训练，使其能够理解手术场景的视觉信息，并结合医学知识进行推理和决策。这可能涉及到使用大量的手术图像和视频数据进行训练，并结合医学知识图谱进行知识增强。深度强化学习模型需要设计合适的奖励函数，以鼓励机器人执行正确的动作，并避免错误的动作。此外，还需要仔细调整LLM和强化学习模型之间的交互方式，以确保整个系统的稳定性和性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了多模态LLM在机器人辅助血液抽吸中的有效性。实验结果表明，该方法能够有效地应对手术中出现的血凝块和出血等复杂情况，显著提升了机器人手术的上下文理解和决策能力。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种机器人辅助手术场景，例如腹腔镜手术、神经外科手术等，提高手术的精准性和安全性，减轻医生的工作负担。未来，该技术有望发展为完全自主的手术机器人，在远程医疗和灾难救援等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
The rise of Large Language Models (LLMs) has impacted research in robotics and automation. While progress has been made in integrating LLMs into general robotics tasks, a noticeable void persists in their adoption in more specific domains such as surgery, where critical factors such as reasoning, explainability, and safety are paramount. Achieving autonomy in robotic surgery, which entails the ability to reason and adapt to changes in the environment, remains a significant challenge. In this work, we propose a multi-modal LLM integration in robot-assisted surgery for autonomous blood suction. The reasoning and prioritization are delegated to the higher-level task-planning LLM, and the motion planning and execution are handled by the lower-level deep reinforcement learning model, creating a distributed agency between the two components. As surgical operations are highly dynamic and may encounter unforeseen circumstances, blood clots and active bleeding were introduced to influence decision-making. Results showed that using a multi-modal LLM as a higher-level reasoning unit can account for these surgical complexities to achieve a level of reasoning previously unattainable in robot-assisted surgeries. These findings demonstrate the potential of multi-modal LLMs to significantly enhance contextual understanding and decision-making in robotic-assisted surgeries, marking a step toward autonomous surgical systems.