医療ロボティクスにおけるフィジカルAI：データ課題から自律手術まで

GTCのヘルスケアロボティクスセッションで、フィジカルAIを医療・手術に応用する際のデータ課題、シミュレーション、基盤モデル、自律手術の研究事例が紹介されます。手術データのキュレーション、合成データ生成、実世界データとシミュレーションを組み合わせたモデル訓練の流れが、外科医や企業の発表を通じて解説されます。

■ データ基盤と課題
- 医療データの収集・注釈・合成生成・シミュレーションの各段階と難しさ
- 基盤モデル、生成物理、説明可能モデル、シミュレーション高精度化の技術変化
■ 手術ロボティクス研究
- 手術ジェスチャーのオントロジー構築と腹腔鏡手術データの注釈
- 模倣学習による縫合・針受け渡し、胆嚢摘出工程の自律化
■ 企業事例と臨床展開
- Moon SurgicalのMaestroによる器具保持・カメラ追従と配置最適化シミュレーション
- Lamb Surgicalの硬組織手術向けロボットと協働訓練、Open H、GR00T、Cosmosの活用

医療ロボティクス、手術AI、シミュレーション、ロボット学習に関心のある研究者・開発者・医療従事者向けです。データから訓練・展開までの課題と研究動向を把握でき、関連データセットやモデルを検討する際の参考情報が得られます。内容は手術・病院向けロボティクスが中心で、在宅ケア応用は質疑で簡単に触れられる程度です。