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NVIDIA publica Cosmos3-H-Dreams, un simulador de cirugía con IA que genera el vídeo de la operación en tiempo real
Redacción de IA en un minuto · Editor: Jon Elgezabal
En 30 segundos
Cosmos3-H-Dreams recrea una colecistectomía hecha con el robot Versius: recibe la imagen de partida y las órdenes de los instrumentos y devuelve lo que vería la cámara. NVIDIA lo entrenó con grabaciones de intervenciones reales y lo ha dejado en Hugging Face, con código en GitHub. El modelo funciona con una única RTX PRO 6000 y es una herramienta de investigación, sin validación para uso con pacientes.
NVIDIA ha publicado en Hugging Face Cosmos3-H-Dreams, un modelo de inteligencia artificial que recrea en vídeo una extirpación de vesícula (colecistectomía) hecha con un robot quirúrgico y que reacciona en tiempo real a cómo se mueven los instrumentos. La compañía lo dio a conocer este martes 20 de octubre en su blog de Hugging Face.
El modelo parte de una imagen inicial de la cámara endoscópica, la que se introduce en el abdomen, y de las órdenes de movimiento que recibe el robot, y con eso genera el vídeo de lo que esa cámara vería después. Se ha entrenado con vídeo y datos de movimiento del robot grabados durante operaciones reales con el sistema Versius, de CMR Surgical. NVIDIA afirma que, hasta donde le consta, es el primer simulador quirúrgico generativo en tiempo real entrenado con grabaciones clínicas de esta intervención que admite control en directo.
La primera versión, Cosmos-H-Dreams, basada en Cosmos-Predict2.5, se limitaba a ejercicios de sutura sobre una mesa con el sistema dVRK. Como aquella, en lugar de calcular la geometría de la escena y la deformación de los tejidos como haría un simulador numérico, aprende del vídeo y de los movimientos del robot cómo cambia la imagen. Dentro del cuerpo, un movimiento pequeño puede alterar toda la escena: el tejido se estira, cambian los reflejos, unas estructuras tapan a otras y el humo resta visibilidad.
La nueva versión parte de Cosmos3-H-Embodied-Nano, un modelo de 16.000 millones de parámetros de la familia Cosmos 3, los modelos del mundo de NVIDIA. Trabaja con dos instrumentos visibles, una pinza Cadiere y un gancho monopolar, y funciona en una sola tarjeta gráfica NVIDIA RTX PRO 6000. Hay dos versiones: la de dos pasos es más rápida y la de cuatro da más calidad de imagen. Según la ficha del modelo, en la RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition y a 832 × 480 píxeles, la primera genera unas 43 imágenes por segundo y la segunda, unas 30.
La ficha indica que está pensado para investigar en robótica quirúrgica: evaluar en simulación los sistemas que controlan el robot antes de pasar a uno físico, explorar la escena manejándola a distancia y generar datos sintéticos. NVIDIA insiste en que es un simulador de investigación y no un sistema validado para atender a pacientes, y advierte de que el realismo de la imagen es solo un punto de partida para validarlo, no la prueba de que los tejidos se comporten con precisión.
El modelo se descarga en Hugging Face con la licencia NVIDIA Open Model License, y la ficha señala que está listo para uso comercial y no comercial. El código, ejemplos y una guía paso a paso para adaptarlo a otros datos están en GitHub. Entre sus próximas líneas de trabajo, NVIDIA cita simular la operación completa, evaluar el modelo con cirujanos y admitir más instrumentos, y precisa que son direcciones de investigación, no capacidades clínicas ya establecidas.
Por qué importa · análisis y opinión
Entrenar robots quirúrgicos exige mucha práctica que no puede hacerse con pacientes, y los simuladores clásicos necesitan modelar de forma explícita la geometría y la mecánica de cada tejido. Este enfoque cambia el método: el simulador aprende de grabaciones reales y responde a los mandos, lo que facilita ensayar sistemas de control y fabricar datos de entrenamiento. Lo que falta para el uso real lo dice la propia NVIDIA: que una escena parezca creíble no garantiza que el tejido reaccione como en el quirófano, y por ahora cubre una sola intervención y un único robot. El paso decisivo será la evaluación con cirujanos y la combinación con modelos físicos que permitan medir los errores. Para hospitales y fabricantes, es una herramienta de laboratorio que merece seguimiento, no algo que comprar o desplegar hoy.
Fuente oficial: NVIDIA · Redactada con ayuda de IA: cómo hacemos las noticias
