AI pomagała chirurgom w czasie rzeczywistym podczas przełomowej operacji mózgu

W maju 2026 roku chirurdzy z londyńskiego National Hospital for Neurology and Neurosurgery przeprowadzili operację, którą University College London Hospitals określiło jako pierwsze na świecie skuteczne usunięcie guza mózgu przy pomocy sztucznej inteligencji działającej w czasie rzeczywistym. Pacjentem był 48-letni Rhys Hibbert. Mężczyzna miał 11-milimetrowy guz przysadki mózgowej, który zagrażał jego wzrokowi. 125

Nie chodzi jednak o to, że AI „wykonała” operację. Jej rola polegała na dostarczaniu chirurgom dodatkowej, bieżącej informacji wizualnej podczas bardzo delikatnego zabiegu endoskopowego. Ostateczna odpowiedzialność za każdą decyzję pozostała po stronie zespołu medycznego.

Jak wyglądała operacja?

Neurochirurdzy dotarli do guza za pomocą endoskopu wprowadzonego przez nos do podstawy czaszki. System AI, rozwijany w ramach prac związanych z Hawkes Institute na University College London, analizował obraz z kamery na żywo. Następnie wyróżniał i oznaczał kolorami ważne struktury widoczne w polu operacyjnym — między innymi nerwy i naczynia krwionośne, których chirurg powinien unikać. 56

Okolica przysadki jest szczególnie wymagająca. W niewielkiej przestrzeni znajdują się blisko siebie struktury odpowiedzialne za wzrok oraz duże naczynia. Precyzyjne odróżnienie guza od prawidłowych tkanek ma więc kluczowe znaczenie dla ograniczenia ryzyka poważnych powikłań. Wcześniejsze opisy badań UCL i UCLH wskazywały, że projekt koncentruje się na wykrywaniu małych guzów oraz ważnych struktur wokół przysadki. 19

Kim był pacjent i jaki guz usunięto?

Rhys Hibbert to 48-letni mieszkaniec Bedfordshire i menedżer ds. obsługi klienta. Jak wynika z relacji, niezłośliwy, 11-milimetrowy guz rosnący na przysadce pogarszał jego wzrok i groził dalszymi problemami z widzeniem. 367

Po przebudzeniu z narkozy Hibbert miał powiedzieć, że wyraźnie widzi pomieszczenie. Według doniesień w ciągu tygodnia samodzielnie chodził, później wrócił do pracy i opisywał znaczne poszerzenie pola widzenia. 5

Co dokładnie robiła sztuczna inteligencja?

System został zaprojektowany do interpretowania nagrania z zabiegu w trakcie jego trwania. Według dostępnych opisów potrafił rozpoznawać:

• ważne struktury anatomiczne, w tym nerwy i naczynia krwionośne,
• narzędzia chirurgiczne,
• relacje między tkankami a narzędziami,
• struktury, które można było oznaczyć kolorami na obrazie wyświetlanym zespołowi operacyjnemu. 5614

To narzędzie wspomagające operację, a nie autonomiczny chirurg. AI nie podejmowała samodzielnych decyzji, nie sterowała instrumentami i nie zastępowała oceny neurochirurgów. Zespół medyczny przez cały czas zachowywał pełną kontrolę nad zabiegiem. 5

Najtrafniejsze porównanie to „druga para oczu” — oprogramowanie, które nieprzerwanie analizuje obraz z kamery i zwraca uwagę na anatomię trudną do szybkiego rozpoznania w ciasnym, zmieniającym się polu operacyjnym.

Jak długo rozwijano ten system?

Z dostarczonych relacji wynika, że rozwiązanie było efektem około dekady prac prowadzonych pod kierunkiem UCL. Celem było stworzenie AI zdolnej do interpretowania złożonych nagrań z endoskopowych operacji w czasie rzeczywistym. System trenowano na danych pochodzących z nagrań chirurgicznych, aby mógł rozpoznawać istotne struktury anatomiczne, narzędzia i ich wzajemne oddziaływania podczas zabiegu. 2

Przedstawione materiały nie potwierdzają jednak szczegółowo informacji o konkretnej konfiguracji sprzętowej NVIDIA Clara IGX ani o podziale finansowania między brytyjski National Institute for Health and Care Research (NIHR) a firmę Google. Tych elementów nie należy uznawać za potwierdzone na podstawie dostępnych dowodów.

Dlaczego tak ważne jest pozostawienie człowieka za sterami?

Operacje mózgu należą do obszarów, w których automatyzacja wiąże się z wyjątkowo wysoką stawką. AI może szybko rozpoznawać wzorce, ale to lekarze muszą interpretować sygnały w kontekście konkretnego pacjenta, uwzględnić jego anatomię i zdecydować, jak postępować. W londyńskim zabiegu sztuczna inteligencja pełniła funkcję wsparcia decyzyjnego, a nie zastępstwa dla wiedzy i odpowiedzialności klinicznej. 56

Właśnie na tym polega znaczenie tej operacji. Pokazuje ona, że AI może wystarczająco szybko analizować obraz z trwającego zabiegu, by dostarczać chirurgom dodatkowej orientacji w sytuacji. Nie dowodzi natomiast, że operacje wspomagane przez AI są już bezpieczniejsze od standardowych metod u wszystkich pacjentów i we wszystkich rodzajach zabiegów.

Co może wydarzyć się dalej?

Długofalowa wizja zespołu zakłada stworzenie zaawansowanego asystenta chirurgicznego, który podczas operacji mógłby korzystać z wiedzy ekspertów. W niektórych relacjach porównywano tę koncepcję do „ChatGPT dla chirurgów”, przy czym decyzje i kontrola nadal pozostawałyby w rękach lekarzy. 13

Dostępne materiały nie podają potwierdzonych informacji o liczebności, harmonogramie ani punktach końcowych planowanego większego badania klinicznego. Potrzebne będą prospektywne badania, które sprawdzą działanie systemu u różnych chirurgów i pacjentów, a także w innych procedurach. Dopiero one pozwolą ocenić, czy wsparcie AI rzeczywiście poprawia wyniki leczenia.

Na razie londyński zabieg najlepiej traktować jako wczesny, ale istotny dowód możliwości technologii: AI może pomagać mapować delikatną anatomię podczas operacji guza mózgu, podczas gdy pełna odpowiedzialność pozostaje po stronie chirurgów. Powrót wzroku i pracy przez Hibberta to krzepiący rezultat, lecz szersze obietnice związane z AI w chirurgii wymagają potwierdzenia w badaniach wykraczających poza ten jeden przełomowy przypadek.