이 문서는 의료 로봇 분야에서 자율성 부족이라는 현재의 주요 기술적 한계를 논의합니다. 이는 현재 로봇이 주로 인간 조작에 의존하고 있어 환자에 대한 추가 비용이 혜택보다 클 수 있다는 점을 지적합니다. 이 글은 특히 대규모 언어 모델과 비전-언어 모델의 최근 발전이 의료 분야의 복잡성 문제를 해결하여 자율성 달성을 가능하게 할 것이라고 강조합니다. 또한, 외과 수술, 바늘 조종, 외골격 등 다양한 의료 로봇 응용 분야에서 자동화의 현재 상태를 검토하고, 학습 기반 방법이 이 분야를 어떻게 발전시킬 수 있는지 탐구합니다. 궁극적으로 이 기사는 이러한 기술 발전이 의료 비용을 절감하고 의료 격차를 해소할 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 보여주면서도, 향후 연구를 위한 중요한 질문들을 제기합니다.