手術機器人被譽為機器人產業“皇冠上的明珠”，作為醫生的“輔助工具”已完成了數百萬次微創手術。那么，手術機器人能否“脫離”醫生的控制，自主完成手術呢？
近日，香港中文大學一個多學科研究團隊成功研發出基于人工智能（AI）驅動的手術機器人自動化技術，并將該技術集成于國產機器人中，在活體豬模型上實現了組織牽拉、紗布抓取、血管夾閉等多項自主手術操作。相關研究成果發表于《科學-機器人》。
據介紹，這是全球首例多功能手術自動化的活體動物驗證，為自動化手術機器人領域提供了數據驅動的純視覺解決方案。
研究人員使用手術機器人開展手術任務自動化的活體動物驗證（受訪者供圖）
給手術機器人裝一雙“慧眼”
當前，外科手術機器人仍需醫生操控。以腔鏡手術為例，醫生坐在控制臺上，除了一只機械臂放置內窺鏡外，需要用兩只手操控三只機械臂，并通過腳下按鍵頻繁切換控制。而自動化手術機器人往往依賴額外的傳感器輸入，或基于人工預定義的規則和模型，大大限制了臨床應用。
在這項研究中，團隊利用AI技術，研發出手術機器人自動化的具身智能技術框架。該框架整合了機器視覺模型、強化學習和視覺伺服控制技術，無需額外傳感器就能實時分析內窺鏡圖像，確保手術任務實現精準、高效、安全地自主操控。其中，基于基礎模型的視覺感知系統能準確理解并深度估計各種手術場景。
論文通訊作者、香港中文大學計算機科學與工程學系助理教授竇琪介紹，相比現有自動化手術機器人，團隊有兩個技術創新點。一是臨床可用性。與以往采用額外傳感器的復雜方法不同，他們采用了純視覺技術方案，依靠標準的雙目視頻就能實時準確理解手術場景，為自動化手術機器人裝上一雙“慧眼”，在臨床上更易使用。二是通用性。以往基于模型驅動的自動化方法針對特定動作建模后難以遷移，研究團隊則采用數據驅動的交互式學習方式，通過矩陣實現通用性，能適配不同的手術場景，完成不同的手術任務。
研究團隊將該技術集成至合作企業康諾思騰的腔鏡手術機器人中，并在香港中文大學醫療機械人創新技術中心開展活體豬多功能手術自動化驗證，集成的腔鏡手術機器人成功完成了血管夾閉、組織牽拉、紗布抓取等多項自主手術操作，進一步推動自主手術從概念向臨床邁進。
多學科合作，打破知識壁壘
2020年，在英國帝國理工大學結束博士后工作后，竇琪回到母校香港中文大學，建立實驗室，在手術機器人自動化領域開展研究。
那時，AI和手術機器人兩個研究領域可以說是“各自為營”?！伴_展這項研究時，我們沒有太多可供參考的案例，幾乎是從零開始。”竇琪回憶，隨著AI技術浪潮的到來、機器人具身智能概念的提出，團隊嘗試運用交互學習開發手術機器人自動化技術。然而調研發現，并沒有適配AI技術的手術機器人模擬器，學科壁壘給研究帶來了極大挑戰。
為此，竇琪帶領團隊自主研發了手術機器人的具身智能數字孿生平臺SurRol。手術機器人自動化技術在這個模擬器上完成訓練后，便能直接將技術遷移到現實中的手術機器人平臺。目前，SurRol已向全球手術機器人研究社群開源，進一步助推自動化手術機器人發展。
2021年，竇琪團隊與康諾思騰開啟產學研合作，對平臺開展軟硬件驗證工作。兩個團隊不斷提高手術機器人自動化技術的精準性，為后續活體動物實驗奠定了堅實的技術基礎。香港中文大學醫學院團隊加入后，活體動物實驗得以順利開展。在這個過程中，項目慢慢集結并培養了機器視覺、強化學習、工程學、醫學等背景的人才，建立了手術機器人領域的多學科交叉團隊。
“醫療機械人創新技術中心提供了工程創新與臨床應用協同發展的獨特生態，加速了從實驗室概念向臨床前研究轉化的進程。這項醫工交叉的研究成果展現了AI輔助系統在外科手術領域的革新潛力。”香港中文大學醫學院院長趙偉仁表示。
外科醫生的“第三只手”
一段時間以來，國內外手術機器人研究取得了不同程度的突破。例如，今年7月，美國約翰斯·霍普金斯大學的研究人員在《科學-機器人》發文稱，他們訓練出一個利用AI自主完成膽囊切除手術步驟操作的機器人。相比之下，香港中文大學團隊的手術機器人自動化技術展現出更強的通用性，可自主實現多項手術任務操作。
盡管已有一系列突破，“讓AI獨立完成整臺手術仍不現實”。竇琪表示，發展自動化手術機器人應做到鼓勵與監管并進，在規范的框架下有序發展。
“事實上，讓AI手術機器人成為醫生的‘第三只手’大有可為?！备]琪說，研究手術機器人自動化技術的目標就像實現汽車的“輔助駕駛”功能。當醫生用兩只機械臂進行復雜手術操作時，AI機械臂如果能自動承擔牽拉、止血等輔助任務，將減輕醫生頻繁切換器械的負擔，提高手術效率。
“自動化手術機器人從實驗室到手術室的距離比想象的更近?！备]琪預測。目前研究團隊正開展多輪動物實驗，穩步推進臨床轉化。未來，他們將進一步圍繞手術機器人的個性化協同和功能升級開展探索，讓AI手術機器人學習不同外科醫生的操作習慣，優化人機交互體驗，真正成為醫生的智能伙伴。
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(審核編輯: 光光)
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