手術和手術機器人中的人工智慧
人工智慧正在將外科手術機器人從簡單地反映外科醫生雙手的遠端操作工具轉向能夠感知組織、引導器械甚至執行離散步驟的系統。
概述
The goal is steadier, more precise, more consistent operations with fewer complications.
深入探討
當今的旗艦手術機器人，如 Intuitive 的達文西，是主從系統：外科醫生在控制台上移動控制器，機器人在患者床邊複製該運動，過濾顫抖和縮放運動以進行精細的工作。人工智慧將感知和幫助分層。電腦視覺模型分析內視鏡的視訊輸入來標記解剖結構，在儀器靠近神經或血管時發出警告，並識別正在進行的手術步驟。智慧組織自主機器人 (STAR) 等研究平台已在動物模型中自主縫合柔軟、可變形的腸道組織，在一致性方面優於專家的操作。機器學習還挖掘數千個記錄的手術，以量化手術技能並提供最佳培訓實踐技術。
技術洞察
外科人工智慧融合了多種流：由卷積和變壓器網絡處理的立體內窺鏡視頻，用於分割和深度，來自機器人關節編碼器的運動學數據，有時還包括用於突出血流的近紅外線螢光成像。困難的部分是可變形、閃閃發光、出血的環境，因此模型必須處理煙霧、遮蔽和不斷變形的組織。自主性以 0 到 5 的等級進行評分，就像自動駕駛汽車一樣；大多數臨床系統處於 1 至 2 級（協助），而不是完全自主。
戰略影響
背景與規則
產業背景決定了人工智慧創意能否與現實接觸。
品質管控
領域約束會影響可接受的錯誤率和監督模型。
配裝選擇
成功的部署使技術能力與第一線工作流程保持一致。
人工智慧在手術和手術機器人領域的未來
自主性階梯預計將穩定攀升：腫瘤邊緣和隱藏血管的即時 AR 疊加、跟隨動作的自動攝影機控制，以及縫合或打結等重複子任務的監督自主性。新進業者（Medtronic Hugo、CMR Surgical Versius）推出的更便宜、更小的機器人將擴大市場准入範圍。監管機構將要求嚴格的驗證，外科醫生將牢牢掌握指揮權，但例行步驟可能會越來越多地委託給經過審查、可審計的人工智慧助理。
現實世界的實施
達文西系統可透過微小切口縮放和消除外科醫生的手部動作，以進行前列腺切除術、子宮切除術和疝氣修復。
在 2022 年的一項研究中，自主 STAR 機器人使用機器視覺和追蹤系統縫合豬腸，比專家外科醫生更均勻。
Theator 和 Touchurge 等電腦視覺工具會自動分段記錄的操作，以標記關鍵的安全步驟並為訓練提供客觀的技能回饋。
由人工智慧解析的吲哚菁綠近紅外線螢光可幫助外科醫生在連接腸段之前確認健康的血液供應，以防止滲漏。
風險與防護欄
監理要求可能會使原本強大的原型失效。
歷史資料可能會編碼損害特定社區的偏見。
遺留系統可能會造成整合瓶頸和隱性成本。
實施路線圖
讓領域專家參與從問題框架到評估的整個過程。
在啟動前設計審計追蹤和文件。
儘早驗證合規性和安全義務。
分階段推出，並有明確的停止和回滾標準。
不斷探索
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常見問題
What is AI in Surgery and Surgical Robotics?
人工智慧正在將外科手術機器人從簡單地反映外科醫生雙手的遠端操作工具轉向能夠感知組織、引導器械甚至執行離散步驟的系統。目標是實現更穩定、更精確、更一致的操作，同時減少併發症。
現今最常見的手術機器人達文西主要是如何操作的？
達文西是一個遠端操作的主從系統：機器人在患者一側鏡像外科醫生的手部動作，縮放運動並過濾顫抖。外科醫生始終保持控制。
STAR機器人在動物研究中展示了什麼？
智慧組織自主機器人（STAR）能夠自主縫合豬體內的可變形腸道組織，產生比人類專家外科醫生更均勻的縫合線，這是具有里程碑意義的監督自主性演示。
為什麼手術環境對電腦視覺來說特別具有挑戰性？
與剛性的工廠零件不同，手術組織不斷變形，並且潮濕、反光，並且經常被出血、燒灼煙霧和器械隱藏，這使得可靠的分割和跟踪變得困難。
通常如何描述手術機器人的自主程度？
手術自主性以 0 到 5 的等級進行分級，類似於自動駕駛汽車，從無自主性到完全自主性。如今大多數臨床系統處於 1 至 2 級，提供幫助而不是獨立行動。
在手術期間使用吲哚菁綠進行螢光成像的好處之一是什麼？
吲哚菁綠在近紅外光下發出螢光，顯示血液灌注。人工智慧可以幫助解釋這一點，以驗證組織（例如重新連接的腸段）是否具有充足的血液供應並降低滲漏風險。