Surgical Robot Transformerは、模倣学習を用いてダビンチ手術ロボット上で手術操作タスクを実行するモデルです。このモデルは、相対運動方程式を用いることでダビンチシステムの順運動学の不正確さを克服し、ロボットによるポリシーの学習と展開を成功させています。この手法の大きな利点は、近似運動学を含む大量の臨床データを、さらなる補正なしに直接ロボット学習に活用できることです。本モデルは、組織操作、針の操作、結紮を含む3つの基本的な手術タスクの実行において成功を収めています。