Methods, non-transitory computer readable media, and surgical computing devices are illustrated that improve robotic surgical systems. With this technology, one or more machine learning models are trained based on historical state data obtained for a computer-assisted surgical system (CASS) at each of a plurality of time periods during a plurality of historical knee arthroplasty surgical procedures. One or more of the machine learning models are applied to initial state data for a current knee arthroplasty surgical procedure to generate robotic commands required to achieve one or more future states of the CASS. The initial state data comprises a surgical plan. One or more surgical tools of the CASS are then manipulated based on the robotic commands to achieve the one or more future states of the CASS and thereby carry out at least a portion of the surgical plan.L'invention concerne des procédés, des supports lisibles par ordinateur non transitoires et des dispositifs informatiques chirurgicaux qui améliorent les systèmes robotiques chirurgicaux. Avec cette technologie, un ou plusieurs modèles d'apprentissage machine sont entraînés sur la base de données historiques d'état obtenues pour un système chirurgical assisté par ordinateur (CASS) lors de chacune d'une pluralité de périodes de temps pendant une pluralité d'anciennes procédures chirurgicales d'arthroplastie du genou. Un ou plusieurs des modèles d'apprentissage machine sont appliqués à des données d'état initial pour une procédure chirurgicale d'arthroplastie du genou en cours afin de générer les commandes robotiques nécessaires pour obtenir un ou plusieurs états futurs du CASS. Les données d'état initial comprennent un plan chirurgical. Un ou plusieurs outils chirurgicaux du CASS sont ensuite manipulés sur la base des commandes robotiques pour obtenir le ou les états futurs du CASS et, ainsi, mettre en œuvre au moins une partie du plan chirurgical.
