OpenSpine-MP: Constrained Motion Planning for Robot-Assisted Minimally Invasive Spine Surgery with Cadaveric Validation

कल्पना कीजिए कि आप एक मास्टर आर्किटेक्ट हैं जो एक भीड़भाड़ वाले, बदलते हुए शहर के भीतर एक छोटा, जटिल किला बनाने की कोशिश कर रहे हैं। अब, कल्पना कीजिए कि आपको यह अपने हाथों से नहीं, बल्कि एक विशाल, अनाड़ी रोबोटिक आर्म (रोबोटिक हाथ) के साथ करना है जिसे एक कैमरे द्वारा निर्देशित किया जा रहा है। यह शहर एक मानव रीढ़ है, और इसके "इमारतें" पहले से ही लगाई गई धातु की पेंच (screws) हैं जो रीढ़ को थामे हुए हैं। समस्या यह है कि जैसे-जैसे आप हर नया पेंच लगाते हैं, शहर और अधिक भीड़भाड़ वाला होता जाता है। यदि रोबोटिक हाथ मौजूदा पेंचों से टकरा जाता है, तो नाजुक शहर ढह सकता है, या कैमरा भ्रमित हो सकता है, जिससे आपदा आ सकती है। यह रोबोट-असिस्टेड स्पाइन सर्जरी की उच्च-जोखिम वाली दुनिया है। वर्षों से, सर्जन पेंचों को अविश्वसनीय सटीकता के साथ रखने के लिए रोबोट का उपयोग करते आए हैं, लेकिन एक तंग, भीड़भाड़ वाले स्थान में रोबोट को एक पेंच से दूसरे पेंच तक ले जाना, एक सेमी-ट्रक को पार्क किए हुए कारों से भरी गैरेज में बिना किसी से टकराए पार्क करने जैसा है। यदि रोबोट फंस जाता है या किसी चीज़ से टकरा जाता है, तो पूरी योजना विफल हो जाती है और रोगी जोखिम में पड़ जाता है।

यहीं पर इंजीनियरों और डॉक्टरों की एक नई टीम एक चतुर समाधान के साथ आई जिसे OpenSpine-MP कहा जाता है। इसे एक सुपर-स्मार्ट जीपीएस (GPS) के रूप में समझें जो एक रोबोटिक आर्म के लिए केवल सड़क के मानचित्र को ही नहीं देखता; बल्कि यह यातायात, निर्माण क्षेत्रों और यहाँ तक कि यह भी समझता है कि ड्राइवर को आरामदायक महसूस करने के लिए कैसे बैठना चाहिए। शोधकर्ताओं ने महसूस किया कि मौजूदा रोबकी बहुत कठोर थे। वे एक पेंच से दूसरे पेंच तक जाने की कोशिश करते थे, लेकिन यदि स्थान बहुत तंग था या रोबोट का हाथ किसी अजीब तरीके से मुड़ गया था, तो वे या तो हार मान लेते थे या, बदतर स्थिति में, टकरा जाते थे। OpenSpine-MP इस खेल को बदल देता है क्योंकि यह रोबोट की गति को एक 3D पहेली की तरह मानता है। यह प्रत्येक पेंच और रोगी पर मौजूद उपकरण के चारों ओर एक आभासी "सुरक्षा बुलबुला" (safety bubble) बनाता है। फिर, यह एक ऐसा रास्ता (path) निकालता है जो रोबोटिक आर्म को इस बुलबुले के भीतर सुरक्षित रखता है और साथ ही यह भी सुनिश्चित करता है कि रोबोट किसी ऐसी अजीब स्थिति में न मुड़े जहाँ से सर्जन के लिए उपकरणों का उपयोग करना कठिन हो जाए।

टीम ने इस विचार का तीन तरीकों से परीक्षण किया: सबसे पहले, उन्होंने 400,000 अलग-अलग परिदृश्यों के साथ एक विशाल कंप्यूटर सिमुलेशन चलाया, जैसे कि एक वीडियो गेम जहाँ रोबोट को लाखों अलग-अलग ट्रैफिक जामों के बीच से रास्ता बनाना है। इसके बाद, उन्होंने एक वास्तविक दिखने वाले प्लास्टिक स्पाइन मॉडल (एक "फैंटम") पर 715 अलग-अलग स्थितियों का परीक्षण किया, जिसमें कुछ ऐसी स्थितियाँ भी शामिल थीं जहाँ पेंचों को अजीब कोणों पर लगाया गया था। अंत में, वे वास्तविक चुनौती के लिए पहुंचे: दो मानव कैडैवर (मृत शरीर)। उन्होंने यह देखने के लिए कि क्या उनका सिस्टम विभिन्न मशीनों पर काम करता है, दो अलग-अलग प्रकार के रोबोटों का उपयोग किया। परिणाम प्रभावशाली थे। सिमुलेशन और प्लास्टिक मॉडल में, सिस्टम ने 92.22% बार एक सुरक्षित पथ सफलतापूर्वक बनाया। जब उन्होंने कैडैवर पर परीक्षण किया, तो रोबोट ने 23 में से 21 प्रयासों में "ग्रेड ए" सटीकता (सटीकता के लिए उच्चतम रेटिंग) के साथ पेंच लगाए। महत्वपूर्ण रूप से, सिस्टम ने कभी भी वास्तविक टक्कर (collision) को मिस नहीं किया (शून्य फॉल्स नेगेटिव), हालांकि प्लास्टिक मॉडल परीक्षणों में, यह 11 बार अत्यधिक सतर्क था, जिसने सुरक्षित रास्तों को भी संभावित क्रैश के रूप में गलत तरीके से चिह्नित किया। सिमुलेशन में, इसने रोगी के शरीर, मौजूदा पेंचों और ट्रैकिंग हार्डवेयर सहित सभी आसपास की संरचनाओं से औसतन 118 मिमी की न्यूनतम सुरक्षा दूरी बनाए रखी।

जो बात इसे खास बनाती है वह यह है कि यह सिस्टम केवल दुर्घटनाओं से ही नहीं बचता; बल्कि यह "एर्गोनॉमिक्स" (ergonomics) के बारे में भी सोचता है। कल्पना कीजिए कि आप एक तंग जगह में कार पार्क करने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन आपको यह भी सुनिश्चित करना है कि आप किराने का सामान लेने के लिए ड्राइवर की सीट से आसानी से बाहर निकल सकें। OpenSpine-MP रोबोट के लिए भी यही करता है। यह न केवल यह गणना करता है कि रोबोट को कहाँ जाना चाहिए, बल्कि यह भी कि उसे खुद को कैसे रखना चाहिए ताकि सर्जन बिना रोबोट के रास्ते में आए, उपकरणों को आसानी से जोड़ सके और उपयोग कर सके। शोधकर्ताओं ने पाया कि इस "आराम" (comfort) फीचर के बिना, सर्जन केवल 41% समय रोबोट की स्थिति को स्वीकार करते थे। लेकिन इस नए सिस्टम के साथ, यह संख्या बढ़कर 89% हो गई।

यह पेपर इस विचार को भी खारिज करता है कि सरल, पुराने-ढंग के नियोजन (planning) तरीके पर्याप्त हैं। उन्होंने अपने नए "हाइब्रिड" प्लानर का अन्य सामान्य तरीकों (जैसे RRT* और CHOMP) के विरुद्ध परीक्षण किया और पाया कि वे पुराने तरीके अक्सर संकीर्ण स्थानों में फंस जाते थे या रास्ता खोजने में बहुत अधिक समय लेते थे। नया सिस्टम एक स्मार्ट मिश्रण का उपयोग करता है: यह पहले एक तेज़, तार्किक ज्यामितीय पथ (geometric path) की कोशिश करता है, और यदि वह फंस जाता है, तो यह रास्ता खोजने के लिए एक धीमी, 'ट्रायल-एंड-एरर' (प्रयास और त्रुटि) विधि पर स्विच करता है। इसका मतलब है कि यह वास्तविक सर्जरी के लिए पर्याप्त तेज़ है और सबसे कठिन भीड़भाड़ वाले स्थानों को संभालने के लिए पर्याप्त स्मार्ट भी है।

संक्षेप में, OpenSpine-MP स्पाइन सर्जरी के दौरान रोबोट के चलने के नियम बनाने का एक नया तरीका है। यह एक अराजक, खतरनाक नृत्य को एक सुचारू, सुरक्षित दिनचर्या में बदल देता है। रोगी के मौजूदा पेंचों के चारों ओर एक गतिशील सुरक्षा जाल बनाकर और यह सुनिश्चित करके कि रोबोट एक आरामदायक, उपयोगी स्थिति में रहे, यह सिस्टम रोबोटों को सबसे तंग, सबसे भीड़भाड़ वाले सर्जिकल स्थानों में बिना टकराए काम करने की अनुमति देता है। हालाँकि टीम मानती है कि उन्हें अभी और अधिक शरीरों पर और अंततः जीवित रोगियों पर इसका परीक्षण करने की आवश्यकता है, सिमुलेशन और कैडैवर परीक्षणों के परिणाम बताते हैं कि यह दृष्टिकोण रोबोट-असिस्टेड स्पाइन सर्जरी को अधिक सुरक्षित, अधिक विश्वसनीय और सर्जनों के लिए उपयोग करने में बहुत आसान बना सकता है।