全球首次！Science 子刊：机器人自己开刀 100% 成功，外科医生要被替代了？

本文作者：原野

不需要医生操刀，100% 自主完成手术，机器人已经进展到这种程度了？

上周，Science 在机器人领域的顶级子刊 Science Robotics 发表了一篇轰动学界的最新研究：

约翰霍普金斯的研究团队首次实现了机器人的「无人化、全自动手术」，即在没有外科医生进行任何干预的情况下，完成了 8 例离体猪胆囊切除，成功率 100%。

手术机器人已经 next level 了？

期刊封面和论文截图

手术机器人，真的长脑子了

要讲清楚这个研究有多牛，就不得不从手术机器人的「来时路」说起。

手术机器人，已经诞生至少 50 年了。最早的手术机器人 1985 年由美国斯坦福大学研究团队研发，名为 Arthrobot。

但当时的手术机器人与其说是产品，不如说就是个概念——它不仅需要 2 名医生一起操作，还比医生自己操刀更麻烦、更耗时。

经过十几年飞速发展，2000 年，大名鼎鼎的「达芬奇」手术系统成为了第一个获批的手术机器人系统，也是目前最广泛使用的手术机器人系统之一。

但无论「达芬奇」手术系统有多牛，本质上还不能脱离医生的遥控，它都需要医生坐在控制台前，通过操纵杆操控机器人。

医生在操作达芬奇手术机器人（图源：视觉中国）

而这次轰动全球的 SRT-H，一种基于语言条件模仿学习的自主手术分层框架，终于让「达芬奇」手术系统长出了脑子。

SRT-H 的全称是 Hierarchical Surgical Robot Transformer，是一种用于自主手术的自主性、步骤级框架。

简单来说，SRT-H 由一个高级策略（HL policy）和一个低级策略（LL policy）组成。高级策略负责任务的规划（想），低级策略则负责生成轨迹（做）。

高级策略在语言空间进行规划，传出任务指令，和对低级策略部分的纠错指令，指挥机器人一步步完成漫长复杂的手术过程。

也就是说，这个新一代手术机器人，能够能自己观察、自己决策！

图源：文献 1

100% 自主，除了慢点儿没毛病

技术有了，但真的靠谱吗？

为了测试 SRT-H 的可靠性，研究团队选择了外科常见的胆囊切除术——而这个选择，不可谓不巧妙。

这又要从胆囊切除术的特点说起。

胆囊切除术有两个重要步骤：夹闭、切割胆囊管和胆囊动脉。对于外科医生来说，这两个步骤也是有一定难度的，不仅要求细致的观察，还要求双手的灵活和配合：左手一边需要力道刚刚好地抓住胆囊颈部，一边还要给右手打好配合。

而到了机器人 SRT-H 这里，步骤变得更复杂：它需要完成 17 个步骤的协调序列，精确识别和抓取导管和动脉，在正确的位置使用手术夹，并使用剪刀切断组织。

对此，研究团队首先让 SRT-H 观看学习了约翰霍普金斯大学临床医生对猪进行手术的视频。在「大脑」完成学习后，研究团队给了它一个身体——达芬奇研究工具包（dVRK）Si——用于「考试」。

而在最后的「考试」中，SRT-H 的表现确实惊艳。

面对研究者特意选择的解剖结构、颜色、纹理、血管走向各异的胆囊，SRT-H 都能准确识别、精准操作。约翰霍普金斯团队的数据显示，SRT-H 系统在 8 个猪模型的测试案例中成功率 100%，平均耗时 317 秒，平均自我纠正 6 次。

但是，如果与经验丰富的外科医生相比，各有胜负：

在准度和稳定性上，SRT-H 展现出了「冷酷的机器人医生」的强项，其操作的轨迹、路径、动作稳定性都明显优于人类。

但在手术完成时间上，机器人全面落败，宛若新手菜鸟和科室第一刀的差距，让人不得不感慨，姜还是老的辣，刀还是老的精。

图源：文献 1

手术不用医生的未来，还远吗？

依照手术机器人自主性的常用评级 LASR 分类法，手术机器人可分为从 0（无自主）到 5（完全自主）6 个级别。

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根据 Nature 旗下新兴数字医学期刊 npj digital medicine 的一项最新综述统计，FDA 在各领域批准的手术机器人，大多都是 1～3 级，许多领域都还只有 1 级的「机械臂」。

图源：文献 2

而这一次，最新研究中的 SRT-H 已经属于第 4 级手术机器人，可以生成并主动选择针对患者的最佳手术计划，有意外的呼叫外科医生支援，没意外的话直接自己 cover 全场。

这在手术机器人领域，代表着一项相当重大的突破。

约翰霍普金斯大学医疗机器人专家 Axel Krieger 表示：「这一进步使我们从可以执行特定手术任务的机器人，转变为真正了解外科手术的机器人。」

「这是一个关键的区别，它使我们更接近临床上可行的自主手术系统，该系统可以在实际患者护理的混乱、不可预测的现实中工作。」

不过，技术固然突破，离真正用于临床，还有伦理、安全、成本等诸多问题需要解决。在胆囊手术的成功尝试后，开发 SRT-H 的团队表示，未来也将在更多类型的手术中训练和测试这一系统。（策划：z_popeye｜监制：islay）