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一文概覽｜AI在機器人手術中的應用

來源：泰然健康網(wǎng) 時間：2024年12月20日 22:13

▍來源：MedRobot

從地圖導航路徑選擇，到ChatGPT起草電子郵件，人工智能便利了人們的日常生活，降低了各類任務的難度。同樣，在醫(yī)療保健領域，人工智能也發(fā)揮著重要的作用。在現(xiàn)有技術的基礎上，將人工智能和機器學習整合進手術室，落實到醫(yī)療服務中，對于患者、醫(yī)生乃至醫(yī)院，都有很大的價值。

人工智能基于特定的算法，賦予計算機與人類思維相似的認知功能（如解決問題、提出決策等）。在機器學習（ML）和自然語言處理（NLP）的進步下，人工智能正在改變醫(yī)療保健行業(yè)。由于這項技術需要大量真實數(shù)據(jù)的支撐，因此人工智能在外科領域的發(fā)展并非一蹴而就。AI是對外科醫(yī)生技能的補充，而非替代。

盡管外科醫(yī)生、患者與計算機之間的關系和潛力還未得到充分的發(fā)掘，人工智能在外科手術中的應用已經(jīng)為醫(yī)生和患者帶來了重大變化：機器人輔助手術中的術前規(guī)劃和術中導航在計算機斷層掃描（CT）、超聲波和磁共振成像（MRI）的支持下持續(xù)進步，而微創(chuàng)手術（MIS）與機器人輔助相結合，減少手術創(chuàng)傷，提升患者的康復速度。

人工智能在機器人手術中的優(yōu)勢

（一）大數(shù)據(jù)學習能力

外科醫(yī)生數(shù)十年間的不斷學習、練習和進步造就了他們高超的技術，但其認識和學習仍然存在局限性。人工智能系統(tǒng)能夠在短短的幾秒內吸收海量的信息，卻無法擔任人類醫(yī)生在整個治療流程中的角色。

手術機器人的開發(fā)通常以人工智能的“大數(shù)據(jù)學習”優(yōu)勢為核心，突出人工智能將信息和數(shù)據(jù)的潛在用途最大化的功能。基于人工智能的手術系統(tǒng)不受時間或記憶的限制，可以在幾秒鐘內輸入成千上萬的手術記錄，并以同等的準確度記住這些內容。

因此，機器人手術可以依靠人工智能吸收更多的數(shù)據(jù)，并作為外科醫(yī)生在其職業(yè)生涯各個階段的學習工具。從對醫(yī)生進行不同手術方法的培訓，到為發(fā)展中地區(qū)的外科醫(yī)生提供集中的學習機會，人工智能可以重塑醫(yī)生學習、實踐和完善其手術技能的方式。

（二）識別新的趨勢

人工智能為外科醫(yī)生提供了全新視角，為傳統(tǒng)手術引入了新的方法，并逐漸建立新的手術標準。通過學習海量的手術數(shù)據(jù)，基于人工智能的手術機器人系統(tǒng)能夠為外科醫(yī)生提供極具參考性的技術建議，為醫(yī)生和患者提供更好的手術體驗。人工智能引導的機器人手術逐漸在世界各地普及，力求實現(xiàn)手術的最佳效果。

（三）緩解認知壓力與身體壓力

除了學習海量手術數(shù)據(jù)以提供手術建議之外，人工智能可以通過減輕外科醫(yī)生的壓力來提升機器人手術效果。通過突出顯示工具、操作監(jiān)控和警報功能，基于人工智能的手術機器人系統(tǒng)能夠對手術進行指導，并使手術流程更加精簡。根據(jù)不同患者的需求，人工智能能夠繪制出最佳手術步驟，節(jié)省手術時間，減輕外科醫(yī)生的認知壓力，使他們能夠以更高的水平進行更大量的手術，以取得更好的結果。

實際上，在航空領域，人工智能已經(jīng)體現(xiàn)了這方面的優(yōu)勢。Airspace Intelligence的人工智能系統(tǒng)Flyways根據(jù)天氣預測、安全風險、燃料效率等因素不斷優(yōu)化飛行路線，減輕了航空公司簽派員和飛行員的壓力，使他們不再需要臨時改變飛行路線。此外，人工智能規(guī)劃飛行路線能夠有效地減少飛行時間和燃料消耗，提升了飛行的安全性和效率。

此外，人工智能還能夠利用其數(shù)據(jù)庫中大量的“經(jīng)驗”為手術室提供更符合人體工程學的解決方案，以減輕外科醫(yī)生在手術中所承受的身體壓力。因此，人工智能和機器人手術平臺相互搭配，有利于外科醫(yī)生的身體健康，并延長他們的職業(yè)生涯。

（四）重新定義外科護理

現(xiàn)如今，仍然有全球三分之二的人口（約50億人）無法在最需要的時候獲得外科治療。然而，使用基于人工智能的手術機器人系統(tǒng)，有望縮小這一差距，使世界各地的患者都能夠獲得更好的外科護理。

人工智能可以確保更多的醫(yī)生有機會學習到領域內的前沿知識，從而擴大專業(yè)機器人外科醫(yī)生的數(shù)量。無論他們身處何處，能獲得何種資源，外科醫(yī)生都可以學習和利用基于人工智能的手術機器人技術，以覆蓋更多的患者群體。此外，人工智能還可以幫助外科醫(yī)生擴大專業(yè)范圍，學習并進行更多種類的手術，擴大其影響力。

人工智能在各個手術環(huán)節(jié)中的角色

（一）術前規(guī)劃

術前規(guī)劃是外科醫(yī)生根據(jù)患者的病例和影像資料來制定手術計劃的階段。除了使用一般的圖像分析技術和機器學習之外，人工智能的深度學習也為這一環(huán)節(jié)做出了貢獻。

如今，深度學習已被用于解剖學分類、檢測分割與圖像配準。深度學習算法能夠從CT掃描中識別患者的異常情況，如小腿骨折、顱內出血和腦中線偏移等問題，提升診斷的效率和及時性，展現(xiàn)了自動化分診的潛力。

深度學習的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）已被用于腎衰竭的實時預測、心臟手術后的死亡率以及術后出血的預測，比傳統(tǒng)的檢測方法效果更好。這些通過收集臨床數(shù)據(jù)即可實現(xiàn)，無需人工參與，并能夠對有此類并發(fā)癥風險的患者給予更及時的護理。

（二）術中引導

計算機輔助的術中引導一直被認為是微創(chuàng)手術的基礎。人工智能能夠學習手術策略，并將這些策略（如組織追蹤成像）應用在微創(chuàng)手術中。

對組織結構變形的準確追蹤在微創(chuàng)手術的術中引導和導航中至關重要。由于組織結構的變化較為復雜，科學家們開發(fā)了一個基于算法的在線學習框架，以便在體內進行準確的軟組織追蹤。

（三）人工智能輔助機器人手術

人工智能驅動的手術機器人能夠協(xié)助手術器械的操作和定位，使外科醫(yī)生更專注于其他復雜的手術操作，提升手術效果，進而降低整個手術的成本。

通過機器學習，手術機器人能夠瀏覽數(shù)以百萬計的數(shù)據(jù)集，總結出特定情況下的最佳手術策略。

美國腹腔鏡手術機器人公司Asensus Surgical旗下的績效引導手術（performance-guided surgery, PGS）在腹腔鏡檢查的基礎上，增加了機器視覺、增強智能和深度學習能力，通過向外科醫(yī)生反饋手術信息來指導與改進決策，增強手術的可預測性。反之，人類外科醫(yī)生的操作也會被人工智能學習和吸收，優(yōu)化手術效果。

從演示中學習（Learning from demonstration，LfD）是一種用于“訓練”人工智能的方法，目的是使人工智能在已有的信息基礎上，形成獨立完成新任務的能力。在第一階段，LfD將一個復雜的外科任務分成幾個子任務和基本操作。在第二階段，手術機器人會識別、模擬并以順序模式執(zhí)行子任務，幫助人類外科醫(yī)生完成手術中重復性的操作。

擴大自主機器人在外科手術（尤其是微創(chuàng)手術中）中的應用以及這些機器人執(zhí)行的任務種類是一項艱巨的工作。為解決此問題，約翰·霍普金斯大學（JHU）和直覺外科公司在IRB批準的研究中，利用達芬奇手術人系統(tǒng)合作收集了來自8名掌握不同技能的外科手術醫(yī)生的手術數(shù)據(jù)，并建立了第一個公共的基準手術數(shù)據(jù)集——JHU-ISI手勢和技能評估工作集（JIGSAWS, JHU-ISI Gesture and Skill Assessment Working Set），一個用于人體運動建模的外科活動數(shù)據(jù)集。

在數(shù)據(jù)收集的過程中，運動學和三維動作被捕獲，接著AI對其進行分析——識別縫合、傳針和打結動作，準確率約為80%，這證明AI在預測不同外科醫(yī)生的手勢活動方面還有很大的提升空間。

除此之外，在許多外科任務中，強化學習（reinforcement learning, RL）也是一種經(jīng)常使用的機器學習范式，用于執(zhí)行手術中的“子任務”（如插管和軟組織操作等）。這些任務很難形成精確的分析模型，因此，強化學習算法基于“從演示中學習”的策略，而非從零學習，以減少了機器學習過程所需的時間。

人工智能輔助機器人手術案例

（一）非接觸式人機互動輔助手術

人機互動使人類外科醫(yī)生能夠以無接觸的方式來操作手術機器人。這種操作可以通過頭部或手部運動、語言和語音識別、或外科醫(yī)生的視線來實現(xiàn)。

目前，外科醫(yī)生的頭部運動已被用于遠程控制機器人腹腔鏡：FAce MOUSe是一個用于實時監(jiān)測外科醫(yī)生面部動作且不需要任何身體接觸的人機互動裝置。腹腔鏡的運動由外科醫(yī)生的面部活動簡單而準確地控制，為各種外科手術提供了無需肢體接觸和語言交流的人機協(xié)作方式。

（二）人工智能驅動手術機器人進行血管縫合

2017年，荷蘭的馬斯特里赫特大學醫(yī)療中心（Maastricht University Medical Center）在一次顯微外科手術干預中使用了人工智能驅動的機器人，手術機器人縫合了一個受淋巴水腫影響的患者在0.03-0.08毫米之間的血管。這種慢性病通常是在治療乳腺癌期間出現(xiàn)的副作用，積聚的液體導致腫脹。

手術中使用的機器人由Microsure公司創(chuàng)造，由一名人類外科醫(yī)生操縱。他的手部動作在“機器手”的輔助下得到了簡化，后者能夠進行更小、更精確的手術操作。此外，手術機器人還被用來修復外科醫(yī)生動作中的顫抖，確保人工智能驅動的機器人正確地進行手術。

（三）人工智能算法輔助機器人植發(fā)手術

在機器人植發(fā)手術中，手術機器人能夠在人工智能算法的幫助下，采集毛囊并將其移植到頭皮的精確區(qū)域。在這樣的機器人輔助微創(chuàng)手術中，不再需要手術切除供體區(qū)域，也不需要植發(fā)醫(yī)生在長達幾小時的手術中一次次手動提取毛囊。

醫(yī)學與科技的結合，使患者在護理各個階段的數(shù)據(jù)和治療方式得以作為一種極具價值的臨床信息被捕捉和記錄，進一步推動技術的進步，形成良性循環(huán)。同時，人工智能進入手術室也有望改變外科教學和實踐的方式。

將人機互動融入機器人手術，意味著機器人不再是簡單的人工智能驅動設備，為此，這類新型器械的審批也需要監(jiān)管機構的格外關注。

人工智能與機器人手術相輔相成，二者的結合對改善外科醫(yī)生和患者的治療體驗至關重要。借助人工智能，人們將有機會重塑外科機器人手術，將醫(yī)療保健行業(yè)推向新的高度。

參考文獻： 1 Nishikawa, Atsushi et al. “FAce MOUSe: A novel human-machine interface for controlling the position of a laparoscope.” IEEE Trans. Robotics Autom. 19 (2003): 825-841.

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