Introducción: La cirugía mínimamente invasiva ha transformado la práctica quirúrgica, pero la realización de anastomosis precisas sigue siendo un reto que exige alta destreza. Presentamos un sistema de guía robótica autónoma que combina fusión multimodal de sensores y control adaptativo en tiempo real para mejorar la precisión y la eficiencia en anastomosis durante procedimientos MIS. El objetivo es reducir el error humano, acortar los tiempos operatorios y mejorar los resultados clínicos.

Arquitectura propuesta: El sistema Autonomous Robotic Guidance System ARGS integra cuatro bloques principales. Primero, una suite de sensores multimodales compuesta por endoscopia estereoscópica para visualización 3D de alta resolución, sensores de fuerza y par integrados en el brazo robótico para retroalimentación táctil, tomografía de coherencia óptica OCT para imagen subsuperficial con resolución promedio cercana a 10 micras, y espectroscopía NIR para evaluar oxigenación y márgenes tisulares en el rango 700-1000 nm. Segundo, un módulo de fusión de sensores que emplea filtrado de Kalman para generar un modelo dinámico tridimensional del campo quirúrgico y redes neuronales convolucionales profundas que extraen límites vasculares, capas tisulares y la geometría de la anastomosis. Tercero, un algoritmo de control adaptativo que combina aprendizaje por refuerzo para optimizar colocación y tensión de suturas con control predictivo de modelo para anticipar la deformación tisular y ajustar la trayectoria robótica en ventanas temporales del orden de decenas de milisegundos. Cuarto, una plataforma robótica de 7 grados de libertad equipada con instrumentos quirúrgicos miniaturizados diseñada para ejecutar el cierre anastomótico de forma autónoma respetando límites de aceleración y seguridad.

Modelado y algoritmos: Para estimación de estado se emplea filtrado de Kalman que integra lecturas visuales, táctiles y OCT para estimar posición, velocidad y fuerzas aplicadas en tiempo real. El aprendizaje por refuerzo permite que el sistema mejore la política de suturado mediante recompensas definidas por precisión de punto de anclaje, tensión objetivo y ausencia de perforaciones. El control predictivo optimiza una función de coste que penaliza desviaciones de la trayectoria deseada y esfuerzos excesivos, manteniendo estabilidad bajo perturbaciones súbitas. Esta combinación garantiza decisiones robustas y movimientos suaves y seguros.

Diseño experimental: La validación preclínica incluye pruebas en modelos fantoma de silicona biocompatible que reproducen anatomía vascular y propiedades mecánicas tisulares, junto con simulaciones por elementos finitos en COMSOL para prever comportamiento ante variaciones de tensión y geometría. Las métricas evaluadas son precisión de anastomosis (distancia al objetivo), tensión de sutura, tiempo operatorio y número de perforaciones. El rendimiento del ARGS se compara con cirujanos experimentados y sistemas robóticos actuales mediante análisis estadístico riguroso.

Resultados: Ensayos preliminares muestran reducciones relevantes en errores de anastomosis y tiempos de cierre respecto a referentes humanos y robóticos convencionales. El análisis multifactorial indicó diferencias estadísticamente significativas favoreciendo al sistema autónomo en escenarios controlados. La validación con modelos animales está en curso para completar la evaluación preclínica.

Ventajas clínicas y aplicaciones: ARGS aporta consistencia y repetibilidad en procedimientos que históricamente dependen de la experiencia individual. Aplicaciones claves incluyen cirugía vascular, microcirugía y cualquier intervención donde la precisión de sutura y la protección de tejidos delicados sean críticas. Además, la tecnología de fusión multimodal y control adaptativo puede integrarse en plataformas de entrenamiento quirúrgico y en soluciones de telecirugía.

Consideraciones de seguridad y regulatoria: La implantación clínica requiere pruebas exhaustivas, marcos de seguridad redundantes, certificaciones y ensayos clínicos controlados. El diseño contempla límites de fuerza, detección de anomalías y modos colaborativos para permitir intervención humana inmediata ante eventos no previstos.

Contribución técnica: El valor diferencial radica en la integración coherente de sensores complementarios, modelos predictivos en tiempo real y aprendizaje autónomo aplicado a suturado y control de tensión, áreas poco exploradas en robots quirúrgicos actuales. Esto establece una base para futuros agentes autónomos que colaboren con equipos humanos o asuman tareas complejas con alto grado de autonomía.

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Conclusión: La guía robótica autónoma para anastomosis quirúrgica mínima invasiva mediante fusión multimodal y control adaptativo en tiempo real representa un avance significativo hacia operaciones más seguras y eficientes. Integrar sensores complementarios, modelos de estimación robustos y políticas de control adaptativo posibilita alcanzar niveles de precisión comparables a los mejores operadores humanos con mayor reproducibilidad. Q2BSTUDIO está preparado para colaborar en el desarrollo, integración y despliegue de soluciones a medida que conviertan estos conceptos en aplicaciones reales, seguras y escalables.

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