機械人開刀100%成功 醫生要被替代了?

不需要醫生操刀，100% 自主完成手術，機械人已經進展到這種程度了？

上周，Science 在機械人領域的頂級子刊 Science Robotics 發表了一篇轟動學界的最新研究：

約翰霍普金斯的研究團隊首次實現了機械人的「無人化、全自動手術」，即在沒有外科醫生進行任何干預的情況下，完成了 8 例離體豬膽囊切除，成功率 100%。

手術機械人已經 next level 了？


期刊封面和論文截圖

手術機械人，真的長腦子了

要講清楚這個研究有多牛，就不得不從手術機械人的「來時路」說起。

手術機械人，已經誕生至少 50 年了。最早的手術機械人 1985 年由美國史丹福大學研究團隊研發，名為 Arthrobot。

但當時的手術機械人與其說是產品，不如說就是個概念——它不僅需要 2 名醫生一起操作，還比醫生自己操刀更麻煩、更耗時。

經過十幾年飛速發展，2000 年，大名鼎鼎的「達文西」手術系統成為了第一個獲批的手術機械人系統，也是目前最廣泛使用的手術機械人系統之一。

但無論「達文西」手術系統有多牛，本質上還不能脫離醫生的遙控，它都需要醫生坐在控制台前，通過操縱杆操控機械人。

醫生在操作達文西手術機械人（圖源：視覺中國）

而這次轟動全球的 SRT-H，一種基於語言條件模仿學習的自主手術分層框架，終於讓「達文西」手術系統長出了腦子。

SRT-H 的全稱是 Hierarchical Surgical Robot Transformer，是一種用於自主手術的自主性、步驟級框架。

簡單來說，SRT-H 由一個高級策略（HL policy）和一個低級策略（LL policy）組成。高級策略負責任務的規劃（想），低級策略則負責生成軌跡（做）。

高級策略在語言空間進行規劃，傳出任務指令，和對低級策略部分的糾錯指令，指揮機械人一步步完成漫長複雜的手術過程。

也就是說，這個新一代手術機械人，能夠能自己觀察、自己決策！

圖源：文獻 1

100% 自主，除了慢點兒沒毛病

技術有了，但真的靠譜嗎？

為了測試 SRT-H 的可靠性，研究團隊選擇了外科常見的膽囊切除術——而這個選擇，不可謂不巧妙。

這又要從膽囊切除術的特點說起。

膽囊切除術有兩個重要步驟：夾閉、切割膽囊管和膽囊動脈。對於外科醫生來說，這兩個步驟也是有一定難度的，不僅要求細緻的觀察，還要求雙手的靈活和配合：左手一邊需要力道剛剛好地抓住膽囊頸部，一邊還要給右手打好配合。

而到了機械人 SRT-H 這裏，步驟變得更複雜：它需要完成 17 個步驟的協調序列，精確識別和抓取導管和動脈，在正確的位置使用手術夾，並使用剪刀切斷組織。

對此，研究團隊首先讓 SRT-H 觀看學習了約翰霍普金斯大學臨床醫生對豬進行手術的視頻。在「大腦」完成學習後，研究團隊給了它一個身體——達文西研究工具包（dVRK）Si——用於「考試」。

而在最後的「考試」中，SRT-H 的表現確實驚艷。

面對研究者特意選擇的解剖結構、顏色、紋理、血管走向各異的膽囊，SRT-H 都能準確識別、精準操作。約翰霍普金斯團隊的數據顯示，SRT-H 系統在 8 個豬模型的測試案例中成功率 100%，平均耗時 317 秒，平均自我糾正 6 次。

但是，如果與經驗豐富的外科醫生相比，各有勝負：

在準度和穩定性上，SRT-H 展現出了「冷酷的機械人醫生」的強項，其操作的軌跡、路徑、動作穩定性都明顯優於人類。

但在手術完成時間上，機械人全面落敗，宛若新手菜鳥和科室第一刀的差距，讓人不得不感慨，薑還是老的辣，刀還是老的精。

圖源：文獻 1

手術不用醫生的未來，還遠嗎？

依照手術機械人自主性的常用評級 LASR 分類法，手術機械人可分為從 0（無自主）到 5（完全自主）6 個級別。

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根據 Nature 旗下新興數字醫學期刊 npj digital medicine 的一項最新綜述統計，FDA 在各領域批准的手術機械人，大多都是 1～3 級，許多領域都還只有 1 級的「機械臂」。

圖源：文獻 2

而這一次，最新研究中的 SRT-H 已經屬於第 4 級手術機械人，可以生成並主動選擇針對患者的最佳手術計劃，有意外的呼叫外科醫生支援，沒意外的話直接自己 cover 全場。

這在手術機械人領域，代表着一項相當重大的突破。

約翰霍普金斯大學醫療機械人專家 Axel Krieger 表示：「這一進步使我們從可以執行特定手術任務的機械人，轉變為真正了解外科手術的機械人。」

「這是一個關鍵的區別，它使我們更接近臨床上可行的自主手術系統，該系統可以在實際患者護理的混亂、不可預測的現實中工作。」

不過，技術固然突破，離真正用於臨床，還有倫理、安全、成本等諸多問題需要解決。在膽囊手術的成功嘗試後，開發 SRT-H 的團隊表示，未來也將在更多類型的手術中訓練和測試這一系統。（策劃：z_popeye｜監製：islay）

題圖來源：期刊封面、論文視頻截圖

參考資料：

[1]https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adt5254

[2]https://www.nature.com/articles/s41746-024-01102-y