이로 인해 “학습 커브(learning curve)”에 기초한 의료소송 전략이 소개되기도 한다. 이에 따르면, 자신감 있는 유능한 수술의사로 평가받기 위해 어느 정도의 수술을 수행했어야 하는지에 대한 정보를 기초로, 당해 수술 담당의사가 시행한 수술횟수에 대한 정보를 수집해야 한다고 한다. 또한, 해당 병원에서 시행된 로봇 수술의 수와 다른 외과 의사들의 로봇수술의 수를 파악할 필요도 있다. 뿐만 아니라, 로봇의 제작자들은 수술의사와 수술팀원들에게 필요한 훈련을 제공하는 것이 일반적이기 때문에, 이에 대한 자료도 검토하여 훈련 자체에 오류가 있다면 제작자들도 의료과실 소송의 피고가 될 수 있다. 이와 관련하여 변호인은 외과수술 팀의 각 팀원이 어느 정도의 훈련을, 언제, 어디서 받았는지를 검토해야 한다. 그리고 로봇제조자가 제공한 훈련자료집, 서비스를 위한 자료(bulletins), 매뉴얼의 변화를 찾고, 어떤 종류의 기계적 실패와 오류에 대처할 것을 교육받았는지도 검토해야 한다.
 “학습 커브”에 기초한 의료소송 전략에 따르면, 당해 수술 담당의사가 시행한 수술횟수에 대한 정보를 수집해야 하고, 변호인은 외과수술팀의 각 팀원이 어느 정도의 훈련을, 언제, 어디서 받았는지, 어떤 종류의 기계적 오류에 대처할 것을 교육받았는지도 검토해야 한다. 