亿博官方网站人工智能与机器人手术相辅相成，二者的结合对改善外科医生和患者的治疗体验至关重要。借助人工智能，人们将有机会重塑外科机器人手术，将医疗保健行业推向新的高度。

　　从地图导航路径选择，到ChatGPT起草电子邮件，人工智能便利了人们的日常生活，降低了各类任务的难度。同样，在医疗保健领域，人工智能也发挥着重要的作用。在现有技术的基础上，将人工智能和机器学习整合进手术室，落实到医疗服务中，对于患者、医生乃至医院，都有很大的价值。

　　人工智能基于特定的算法亿博，赋予计算机与人类思维相似的认知功能（如解决问题、提出决策等）。在机器学习（ML）和自然语言处理（NLP）的进步下，人工智能正在改变医疗保健行业。由于这项技术需要大量真实数据的支撑，因此人工智能在外科领域的发展并非一蹴而就。AI是对外科医生技能的补充，而非替代。

　　尽管外科医生、患者与计算机之间的关系和潜力还未得到充分的发掘，人工智能在外科手术中的应用已经为医生和患者带来了重大变化：机器人辅助手术中的术前规划和术中导航在计算机断层扫描（CT）、超声波和磁共振成像（MRI）的支持下持续进步，而微创手术（MIS）与机器人辅助相结合，减少手术创伤，提升患者的康复速度。

　　外科医生数十年间的不断学习、练习和进步造就了他们高超的技术，但其认识和学习仍然存在局限性。人工智能系统能够在短短的几秒内吸收海量的信息亿博，却无法担任人类医生在整个治疗流程中的角色。

　　手术机器人的开发通常以人工智能的“大数据学习”优势为核心，突出人工智能将信息和数据的潜在用途最大化的功能。基于人工智能的手术系统不受时间或记忆的限制，可以在几秒钟内输入成千上万的手术记录，并以同等的准确度记住这些内容。

　　因此，机器人手术可以依靠人工智能吸收更多的数据，并作为外科医生在其职业生涯各个阶段的学习工具。从对医生进行不同手术方法的培训，到为发展中地区的外科医生提供集中的学习机会，人工智能可以重塑医生学习、实践和完善其手术技能的方式。

　　人工智能为外科医生提供了全新视角，为传统手术引入了新的方法，并逐渐建立新的手术标准。通过学习海量的手术数据，基于人工智能的手术机器人系统能够为外科医生提供极具参考性的技术建议，为医生和患者提供更好的手术体验。人工智能引导的机器人手术逐渐在世界各地普及，力求实现手术的最佳效果。

　　除了学习海量手术数据以提供手术建议之外，人工智能可以通过减轻外科医生的压力来提升机器人手术效果。通过突出显示工具、操作监控和警报功能，基于人工智能的手术机器人系统能够对手术进行指导，并使手术流程更加精简。根据不同患者的需求，人工智能能够绘制出最佳手术步骤，节省手术时间，减轻外科医生的认知压力，使他们能够以更高的水平进行更大量的手术，以取得更好的结果。

　　实际上，在航空领域，人工智能已经体现了这方面的优势。Airspace Intelligence的人工智能系统Flyways根据天气预测、安全风险、燃料效率等因素不断优化飞行路线，减轻了航空公司签派员和飞行员的压力，使他们不再需要临时改变飞行路线。此外，人工智能规划飞行路线能够有效地减少飞行时间和燃料消耗，提升了飞行的安全性和效率。

　　此外，人工智能还能够利用其数据库中大量的“经验”为手术室提供更符合人体工程学的解决方案，以减轻外科医生在手术中所承受的身体压力。因此，人工智能和机器人手术平台相互搭配，有利于外科医生的身体健康，并延长他们的职业生涯。

　　现如今，仍然有全球三分之二的人口（约50亿人）无法在最需要的时候获得外科治疗。然而，使用基于人工智能的手术机器人系统，有望缩小这一差距，使世界各地的患者都能够获得更好的外科护理。

　　人工智能可以确保更多的医生有机会学习到领域内的前沿知识，从而扩大专业机器人外科医生的数量。无论他们身处何处，能获得何种资源，外科医生都可以学习和利用基于人工智能的手术机器人技术，以覆盖更多的患者群体。此外，人工智能还可以帮助外科医生扩大专业范围，学习并进行更多种类的手术，扩大其影响力。

　　术前规划是外科医生根据患者的病例和影像资料来制定手术计划的阶段。除了使用一般的图像分析技术和机器学习之外，人工智能的深度学习也为这一环节做出了贡献。

　　如今，深度学习已被用于解剖学分类、检测分割与图像配准。深度学习算法能够从CT扫描中识别患者的异常情况，如小腿骨折、颅内出血和脑中线偏移等问题，提升诊断的效率和及时性，展现了自动化分诊的潜力。

　　深度学习的循环神经网络（RNN） 已被用于肾衰竭的实时预测、心脏手术后的死亡率以及术后出血的预测，比传统的检测方法效果更好。这些通过收集临床数据即可实现，无需人工参与，并能够对有此类并发症风险的患者给予更及时的护理。

　　计算机辅助的术中引导一直被认为是微创手术的基础。人工智能能够学习手术策略，并将这些策略（如组织追踪成像）应用在微创手术中亿博。

　　对组织结构变形的准确追踪 在微创手术的术中引导和导航中至关重要。由于组织结构的变化较为复杂，科学家们开发了一个基于算法的在线学习框架，以便在体内进行准确的 软组织追踪。

　　人工智能驱动的手术机器人能够协助手术器械的操作和定位，使外科医生更专注于其他复杂的手术操作，提升手术效果，进而降低整个手术的成本。

　　通过机器学习，手术机器人能够浏览数以百万计的数据集，总结出特定情况下的最佳手术策略。

　　美国腹腔镜手术机器人公司Asensus Surgical旗下的绩效引导手术（performance-guided surgery, PGS）在腹腔镜检查的基础上，增加了机器视觉、增强智能和深度学习能力，通过向外科医生反馈手术信息来指导与改进决策，增强手术的可预测性。反之，人类外科医生的操作也会被人工智能学习和吸收，优化手术效果。

　　从演示中学习 （Learning from demonstration，LfD）是一种用于“训练”人工智能的方法，目的是使人工智能在已有的信息基础上，形成独立完成新任务的能力。在第一阶段，LfD将一个复杂的外科任务分成几个子任务和基本操作。在第二阶段，手术机器人会识别、模拟并以顺序模式执行子任务，帮助人类外科医生完成手术中重复性的操作。

　　扩大自主机器人在外科手术（尤其是微创手术中）中的应用以及这些机器人执行的任务种类是一项艰巨的工作。为解决此问题，约翰·霍普金斯大学（JHU）和直觉外科公司在IRB批准的研究中，利用达芬奇手术人系统合作收集了来自8名掌握不同技能的外科手术医生的手术数据，并建立了第一个公共的基准手术数据集——JHU-ISI手势和技能评估工作集（JIGSAWS, JHU-ISI Gesture and Skill Assessment Working Set），一个用于人体运动建模的外科活动数据集。

　　在数据收集的过程中，运动学和三维动作被捕获，接着AI对其进行分析——识别缝合、传针和打结动作，准确率约为80%，这证明AI在预测不同外科医生的手势活动方面还有很大的提升空间。

　　除此之外，在许多外科任务中，强化学习（reinforcement learning, RL）也是一种经常使用的机器学习范式，用于执行手术中的“子任务”（如插管和软组织操作等）。这些任务很难形成精确的分析模型，因此，强化学习算法基于“从演示中学习”的策略，而非从零学习，以减少了机器学习过程所需的时间。

　　人机互动使人类外科医生能够以无接触的方式来操作手术机器人。这种操作可以通过头部或手部运动、语言和语音识别、或外科医生的视线来实现。

　　目前，外科医生的头部运动已被用于远程控制机器人腹腔镜：FAce MOUSe是一个用于实时监测外科医生面部动作且不需要任何身体接触的人机互动装置。腹腔镜的运动由外科医生的面部活动简单而准确地控制，为各种外科手术提供了无需肢体接触和语言交流的人机协作方式。

　　2017年，荷兰的马斯特里赫特大学医疗中心（Maastricht University Medical Center）在一次显微外科手术干预中使用了人工智能驱动的机器人，手术机器人缝合了一个受淋巴水肿影响的患者在0.03-0.08毫米之间的血管。这种慢性病通常是在治疗乳腺癌期间出现的副作用，积聚的液体导致肿胀。

　　手术中使用的机器人由Microsure公司创造，由一名人类外科医生操纵。他的手部动作在“机器手”的辅助下得到了简化，后者能够进行更小、更精确的手术操作。此外，手术机器人还被用来修复外科医生动作中的颤抖，确保人工智能驱动的机器人正确地进行手术。

　　在机器人植发手术中，手术机器人能够在人工智能算法的帮助下，采集毛囊并将其移植到头皮的精确区域。在这样的机器人辅助微创手术中，不再需要手术切除供体区域，也不需要植发医生在长达几小时的手术中一次次手动提取毛囊。

　　医学与科技的结合，使患者在护理各个阶段的数据和治疗方式得以作为一种极具价值的临床信息被捕捉和记录，进一步推动技术的进步，形成良性循环。同时，人工智能进入手术室也有望改变外科教学和实践的方式。

　　将人机互动融入机器人手术，意味着机器人不再是简单的人工智能驱动设备，为此，这类新型器械的审批也需要监管机构的格外关注。

　　人工智能与机器人手术相辅相成，二者的结合对改善外科医生和患者的治疗体验至关重要。借助人工智能，人们将有机会重塑外科机器人手术，将医疗保健行业推向新的高度。