Microrobot đã đủ nhỏ để đi trong cơ thể: Cuộc đua tiếp theo là xây một “GPS bên trong con người” cho chúng

Một robot dài vài milimet có thể đủ nhỏ để lọt vào đường mật, khoang quanh tủy sống hoặc những mạch máu mà dụng cụ cơ học thông thường khó tiếp cận. Nhưng ngay khi thiết bị rời khỏi đầu catheter và biến mất sau lớp mô, bài toán khó chuyển từ “làm nó nhỏ hơn” sang một câu hỏi cơ bản hơn: robot đang ở đâu?

Đây đang trở thành một trong những nút thắt lớn nhất của microrobotics y tế. Những năm gần đây, nhiều nhóm đã chứng minh robot từ tính, robot hydrogel và các hệ biohybrid có thể di chuyển trong mô hình mô hoặc động vật. Song một robot không dây không mang camera, GPS hay pin đủ lớn để chạy hệ cảm biến kiểu robot thông thường. Nếu bác sĩ không nhìn thấy vị trí và hướng chuyển động theo thời gian thực, việc điều khiển nó sâu trong cơ thể vẫn gần với “lái trong bóng tối”.

Một kết quả mới từ Đại học Trung văn Hồng Kông (CUHK) cho thấy cách giải bài toán đó đang thay đổi. Nhóm của giáo sư Zhang Li dùng một mảng cảm biến từ bên ngoài cơ thể kết hợp hai mô hình Transformer để theo dõi robot từ tính cỡ milimet trong lúc chính từ trường mạnh dùng để điều khiển robot vẫn đang hoạt động. Hệ thống đạt độ chính xác mức milimet ở độ sâu tới 10 cm trong mô sinh học và được thử nghiệm dẫn đường vòng kín qua khoang dưới nhện quanh tủy sống và đường mật của dê.

Đó chưa phải một “GPS trong cơ thể” theo nghĩa đen. Nhưng nó cho thấy ngành đang tiến tới thứ tương đương về chức năng: một lớp hạ tầng có thể liên tục trả lời vị trí của robot và đưa thông tin đó trở lại bộ điều khiển.

Microrobot không thiếu động cơ, chúng thiếu “ý thức vị trí”

Nhiều microrobot y tế hiện nay không mang động cơ điện như robot thông thường. Chúng được kéo, xoay hoặc làm biến dạng bằng từ trường bên ngoài; một số khác dùng sóng âm, ánh sáng, phản ứng hóa học hoặc tế bào sống làm nguồn chuyển động. Cách thiết kế này giúp robot nhỏ đi mạnh vì không phải mang pin và motor.

Nhưng đánh đổi nằm ở cảm nhận. Một robot cỡ milimet, thậm chí dưới milimet, không có đủ không gian và năng lượng cho camera, LiDAR, IMU hay bộ xử lý kiểu robot trên mặt đất. Khi đã ở sâu trong cơ thể, nó phụ thuộc gần như hoàn toàn vào hệ thống bên ngoài để biết vị trí.

Một bài perspective trên Device năm 2025 gọi đây là “world map problem”. Các hệ ảnh y khoa như X-ray, MRI hay siêu âm có thể cho người điều khiển một bản đồ tổng quát của cơ thể và vị trí tương đối của robot. Nhưng bản đồ đó thường không cho robot biết đủ chi tiết về môi trường ngay trước mặt: thành mạch ở đâu, dòng chảy thay đổi thế nào, khe hẹp có đủ rộng hay mô phía trước có đang biến dạng.

Vì vậy, bài toán định vị của microrobot thực ra có hai tầng. Tầng thứ nhất là global localization: robot đang ở tọa độ nào trong cơ thể. Tầng thứ hai là local perception: ở vài milimet xung quanh robot đang có gì. Một “GPS bên trong con người” chỉ giải được tầng đầu.

X-ray nhìn rõ, nhưng không phải lúc nào cũng là mắt lý tưởng

Fluoroscopy dùng tia X từ lâu đã là công cụ quen thuộc để dẫn catheter và wire trong thủ thuật can thiệp. Nó có tốc độ đủ cao, cho bác sĩ hình ảnh tức thời và tương thích với nhiều quy trình bệnh viện hiện có. Với robot chứa vật liệu cản quang hoặc đủ lớn để nhìn thấy, đây là một cách trực tiếp để kiểm tra vị trí.

Nhược điểm cũng rõ: fluoroscopy dùng bức xạ ion hóa. Khi một robot cần được theo dõi liên tục trong thời gian dài, việc phụ thuộc hoàn toàn vào tia X tạo ra thêm gánh nặng liều bức xạ cho bệnh nhân và nhân viên y tế. Hình ảnh hai chiều cũng có thể khiến việc suy ra vị trí 3D cần thêm góc chụp hoặc thông tin bổ sung.

Trong thử nghiệm mới của CUHK, X-ray vẫn xuất hiện — nhưng với vai trò đối chiếu. Hệ thống định vị chính dùng tín hiệu từ. Nhóm cho biết quỹ đạo do cảm biến từ và AI ước tính bám sát quan sát từ fluoroscopy trong mô hình dê. Điều này quan trọng vì nó tách “định vị robot” khỏi nhu cầu phải nhìn robot liên tục bằng X-ray.

Siêu âm có lợi thế lớn: nhanh, phổ biến và không dùng bức xạ

Siêu âm là một ứng viên tự nhiên cho microrobot vì thiết bị đã phổ biến trong bệnh viện, có thể tạo hình theo thời gian thực và không dùng bức xạ ion hóa. Một robot hoặc cụm hạt tạo đủ tương phản âm có thể được theo dõi bằng đầu dò bên ngoài, sau đó tọa độ ảnh được đưa vào vòng điều khiển.

Tháng 7/2026, một nhóm tại Shenzhen University công bố hệ điều khiển vòng kín cho robot hydrogel từ tính dưới hướng dẫn siêu âm. Robot proof-of-concept có kích thước milimet, hình dạng lấy cảm hứng từ sao biển gai và có thể chuyển giữa bơi và lăn. Nhóm dùng chênh lệch giữa các frame cùng bộ lọc Kalman để ổn định tín hiệu echo yếu, sau đó điều khiển robot qua môi trường mô phỏng mô với sai số bám quỹ đạo dưới 4 mm.

Điểm giới hạn nằm ngay trong kết quả: robot này dài khoảng 8 mm ở trạng thái phẳng và thí nghiệm chủ yếu diễn ra trong phantom mô, chưa phải một microrobot dưới milimet chạy sâu trong động vật. Siêu âm cũng có vấn đề hình học. Một đầu dò 2D chỉ thấy những gì cắt qua mặt phẳng ảnh; robot rời khỏi mặt phẳng đó có thể biến mất khỏi màn hình. Mô sâu, xương, khí và tín hiệu phản xạ yếu đều làm bài toán khó hơn.

MRI cho bản đồ mô rất tốt, nhưng robot không dễ sống trong máy MRI

MRI có ưu thế khác: độ tương phản mô mềm cao, quan sát được sâu trong cơ thể và không dùng bức xạ ion hóa. Về lý thuyết, đây là môi trường hấp dẫn để vừa nhìn giải phẫu vừa theo dõi robot chứa vật liệu từ.

Nhưng sử dụng MRI như một hệ dẫn đường robot không đơn giản. Máy MRI lâm sàng được tối ưu để tạo ảnh, không phải để tạo lực kéo mạnh và linh hoạt cho microrobot. Gradient coil có giới hạn biên độ và duty cycle; nhiều thiết kế robot từ tính cần phần cứng điều khiển riêng hoặc phải chấp nhận khả năng thao tác hạn chế. Chi phí, kích thước máy và quy trình an toàn cũng khiến MRI khó trở thành lựa chọn cho mọi can thiệp.

Vì vậy, các review gần đây ngày càng nói về multimodal imaging: không kỳ vọng một công nghệ duy nhất giải hết mọi tình huống, mà kết hợp lợi thế của nhiều kênh theo từng vùng giải phẫu và nhiệm vụ.

Định vị bằng từ trường: không cần “nhìn” robot qua mô

Hướng của CUHK hấp dẫn vì nó bỏ qua bài toán tạo ảnh. Nếu robot đã chứa nam châm hoặc vật liệu từ để được điều khiển, chính trường từ của robot có thể trở thành beacon định vị. Một mảng magnetometer bên ngoài đo cường độ và hướng trường, rồi thuật toán suy ra vị trí của nguồn từ.

Về nguyên tắc, mô sinh học gần như trong suốt đối với từ trường tĩnh ở mức sử dụng này. Hệ thống không cần line-of-sight như camera và không phải tạo ảnh toàn bộ vùng giải phẫu. Nhưng robot càng nhỏ, moment từ càng nhỏ và tín hiệu cảm biến càng yếu. Tệ hơn, hệ thống điều khiển lại đang tạo một trường từ mạnh hơn nhiều ngay cùng lúc.

Đó là vấn đề mà nhóm CUHK dùng AI để xử lý. Một Transformer hiệu chuẩn học cách tách thành phần nhiễu do hệ chấp hành tạo ra khỏi dữ liệu cảm biến thô; Transformer thứ hai sử dụng tín hiệu còn lại theo không gian và thời gian để ước tính tọa độ robot. Theo CUHK, hệ thống vẫn đạt định vị mức milimet ở độ sâu tới 10 cm và hoạt động trong môi trường lâm sàng không che chắn từ.

Điều đáng chú ý ở đây không chỉ là con số 10 cm. Hệ thống định vị chạy đồng thời với actuation, cho phép đóng vòng điều khiển: đo vị trí, so với quỹ đạo mong muốn, sửa lệnh từ trường rồi đo lại. Một robot từ tính nhờ đó không còn phải chạy theo chuỗi lệnh định sẵn với giả định rằng nó đã đi đúng như mô hình.

“GPS” vẫn chưa đủ nếu robot không biết ngay trước mặt có gì

Một chiếc xe tự hành biết tọa độ của mình trên bản đồ nhưng không có camera hay radar vẫn không thể lái an toàn. Microrobot cũng gặp phiên bản khó hơn của cùng vấn đề.

Cơ thể không phải một mê cung cứng. Thành mạch co giãn, mô biến dạng, dịch sinh học chảy, cơ quan chuyển động theo nhịp thở và tim. Những yếu tố này có thể thay đổi trong vài giây. Một bản đồ CT hoặc MRI chụp trước thủ thuật không thể mô tả chính xác mọi trạng thái tại thời điểm robot đi qua.

Đó là lý do một nhánh nghiên cứu khác muốn đưa cảm nhận xuống gần chính robot. Thay vì chỉ hỏi “robot ở đâu?”, hệ thống cần biết lực tiếp xúc, pH, nhiệt độ, nồng độ hóa chất, dòng chảy hoặc khoảng cách tới thành mô. Với robot dưới milimet, thách thức không chỉ là làm cảm biến đủ nhỏ mà còn là cấp năng lượng và truyền dữ liệu ra ngoài mà không làm robot phình lên.

Các tác giả của bài “world map problem” cho rằng phụ thuộc hoàn toàn vào ảnh ngoại vi có thể trở thành trần giới hạn đối với mức tự chủ cao. Nếu robot phải thao tác tinh tế ở cấp mô, nó cần thông tin cục bộ giống như robot ngoài đời cần cảm biến khoảng cách và tiếp xúc, chứ không thể chỉ dựa vào tọa độ trên bản đồ.

Cuộc đua có thể không tạo ra một chuẩn GPS duy nhất

Không có dấu hiệu cho thấy một công nghệ định vị sẽ thắng ở mọi vùng cơ thể. Mạch máu nông, đường tiêu hóa, não, đường mật và khoang quanh tủy sống có hình học, độ sâu và yêu cầu an toàn khác nhau. Một hệ siêu âm có thể hợp với can thiệp bụng nhưng kém thuận lợi sau xương; MRI có lợi cho mô mềm sâu nhưng đắt và hạn chế thao tác; từ trường theo dõi tốt robot từ tính nhưng chỉ áp dụng khi robot mang đủ dấu hiệu từ để cảm biến đọc được.

Khả năng thực tế hơn là một kiến trúc giống robot hiện đại: nhiều lớp cảm nhận chồng lên nhau. Ảnh y khoa cung cấp bản đồ giải phẫu; magnetic tracking hoặc ultrasound trả về vị trí theo thời gian thực; cảm biến cục bộ đánh giá môi trường sát robot; thuật toán hợp nhất các nguồn dữ liệu thành state estimate duy nhất cho bộ điều khiển.

Khi đó, “GPS bên trong con người” không phải một chiếc máy cụ thể. Nó là cả một stack: bản đồ, beacon, localization, sensor fusion và feedback control.

Rào cản lớn nhất vẫn là từ demo sang quy trình lâm sàng

Phần lớn kết quả nổi bật hiện nay vẫn ở mức proof of concept, phantom hoặc động vật. Nghiên cứu CUHK đã tiến tới mô hình động vật lớn và môi trường không che chắn từ, nhưng chưa phải thử nghiệm trên người. Robot hydrogel dưới siêu âm vẫn là prototype milimet trong mô phỏng mô. Nhiều hệ MRI-guided hay photoacoustic cũng cần phần cứng chuyên dụng và chưa được chứng minh trong quy trình điều trị thường quy.

Để một nền tảng định vị trở thành hạ tầng lâm sàng, nó phải làm nhiều hơn việc đạt sai số thấp trong một demo. Hệ thống cần hoạt động ổn định với bệnh nhân có kích thước cơ thể khác nhau, robot ở nhiều góc và độ sâu, nhiễu từ thiết bị khác, chuyển động hô hấp, thay đổi tư thế và những tình huống robot tạm thời mất tín hiệu. Nó cũng phải cho bác sĩ biết khi nào tọa độ ước tính không còn đáng tin.

Đây có thể là lý do giai đoạn tiếp theo của microrobotics trông ít giống cuộc đua thu nhỏ hơn và giống ngành navigation hơn. Robot đã đủ nhỏ để đi tới những nơi mà catheter khó tới trong nhiều thử nghiệm tiền lâm sàng. Câu hỏi khó hơn bây giờ là làm sao để không mất dấu nó — và sau đó, làm sao để robot hiểu đủ về vài milimet xung quanh để di chuyển an toàn.

Nguồn: CUHK, AI-driven magnetic tracking technology, 24/9/2026; Science Robotics, “AI-driven actuation-compatible tracking for closed-loop navigation of miniature robots in vivo”; Microsystems & Nanoengineering, ultrasound-guided closed-loop control, 2026; Device, “Addressing the world map problem for submillimeter medical robots”, 2025; Annual Review of Biomedical Engineering, “Medical Microrobots”, 2024; National Science Review, “Deployment and clearance of microrobots for localized therapy”, 2026.