在医疗科技日新月异的今天，人工智能（AI）与机器人技术的融合正在深刻改变着传统手术模式。一篇发表于2025年7月，由Jacek Krywko撰写的文章，详细介绍了约翰·霍普金斯大学研究团队如何将类ChatGPT的AI技术应用于达芬奇手术机器人，使其能够自主完成胆囊切除手术。这项实验性的研究不仅展示了AI在外科领域的巨大潜力，也引发了关于手术机器人自主性、数据安全以及未来医疗模式的深入思考。
手术机器人的演进：从遥控到自主
20世纪90年代末，Intuitive Surgical公司推出了达芬奇手术机器人，这被认为是远程手术领域的一项突破性进展。通过内置的摄像头和内窥镜，专家级外科医生可以远程操控机器人的手臂和手术工具，为患者实施手术。然而，这种模式仍然依赖于外科医生的实时操作和决策。
近年来，研究人员开始探索如何赋予手术机器人更高的自主性。早期的尝试主要依赖于预编程动作，类似于工业机器人。然而，这些方法缺乏灵活性，难以应对手术过程中复杂多变的状况。为了解决这个问题，约翰·霍普金斯大学的Axel Krieger教授领导的团队开发了智能组织自主机器人（STAR）。STAR的关键创新在于，它的人工智能可以根据摄像头反馈的信息，对预定计划进行调整。2022年，STAR成功地在一只活猪身上完成了一项手术。
然而，STAR仍然需要在 specially marked tissues 的辅助下才能完成手术。为了进一步提高手术机器人的自主性和适应性，Ji Woong Kim及其同事开发了一种名为SRT-H（Surgical Robot Transformer）的新系统。SRT-H不再依赖预编程动作，而是通过学习大量的手术演示数据，自主掌握手术技能。
SRT-H：基于Transformer模型的自主手术机器人
SRT-H系统的核心是两个Transformer模型，与驱动ChatGPT的架构相同。其中，高级策略模块负责任务规划，确保手术过程顺利进行；低级模块负责执行高级模块发出的指令，将其转化为机器人手臂的具体运动轨迹。这种分层结构使得SRT-H能够像一位经验丰富的外科医生一样，自主完成复杂的手术任务。
模仿学习：SRT-H的训练过程
为了训练SRT-H，研究团队选择了胆囊切除术（cholecystectomy）作为其学习的范例。在美国，每年大约有70万例胆囊切除术。该手术的主要目标是在不损伤其他器官的前提下，切断连接胆囊的管道。
研究团队将胆囊切除术分解为17个步骤，并从猪 cadavers 中获取了大量的胆囊和肝脏样本。然后，他们让一位训练有素的研究助理操作达芬奇机器人，反复进行手术，从而为SRT-H构建训练数据集。SRT-H算法在超过17个小时的视频中进行了训练，这些视频来自达芬奇内窥镜及其机器人手臂上安装的摄像头。除了视频数据外，研究团队还提供了运动学数据（机器人手臂的精确运动）和自然语言注释。
基于这些数据，SRT-H学会了执行胆囊切除术，并且在未经过训练的样本上的成功率达到了100%。更令人印象深刻的是，SRT-H还可以接受自然语言形式的人类反馈，例如“将手臂稍微向左移动”或“将夹子放高一点”。通过这种方式，SRT-H可以像一位接受指导的年轻医生一样，不断学习和提高自己的手术技能。
Kim表示：“你可以选择任何类型的手术，不仅仅是胆囊切除术，以同样的方式训练机器人，它就能够执行该手术。” SRT-H还能够适应样本之间存在的解剖结构差异、其他组织的干扰以及不完美的图像。与执行相同手术的专家级人类外科医生相比，SRT-H同样精确，尽管速度稍慢。
数据壁垒：SRT-H商业化的挑战
尽管SRT-H在实验中表现出色，但要将其从猪 cadaver 样本上的操作转移到活猪甚至人类身上，仍然面临着巨大的挑战。其中，最主要的障碍是训练数据的获取。
Intuitive Surgical公司似乎愿意分享达芬奇机器人的视频数据，但该公司拒绝提供运动学数据。Kim认为，运动学数据对于训练算法至关重要。他表示：“我认识Intuitive Surgical总部的人，并且一直在与他们交谈。我一直在恳求他们给我们提供数据，但他们没有同意。”
Intuitive Surgical公司给出的解释是，他们担心竞争对手会通过逆向工程来获取其机器人的力学原理。“真正不了解人工智能的是高层管理人员，”Kim认为。“他们没有意识到这些事情的潜力。他们的工程师、每个科学家都希望开源数据，但他们的法务部门非常保守。”
不过，Kim已经找到了解决这个问题的方法。“我们可以从将运动跟踪传感器连接到手动手术工具开始，并以这种方式获取运动学数据，”Kim告诉Ars。然后，这些由专家级人类外科医生引导的工具的运动可以由传统的机器人手臂（如STAR中使用的手臂）重新创建。
未来的展望：人型机器人外科医生
展望未来，Kim认为手术机器人将会变得更加智能化和自主化。“我目前在斯坦福大学，并且参与了一个人形机器人项目——构建一个通用模型。其中一个可能的应用就是在手术室里，”Kim说。
人工智能驱动的手术机器人代表着医疗领域的未来。通过不断学习和适应，这些机器人有望在提高手术精度、减少手术时间和降低医疗成本方面发挥重要作用。然而，要实现这一愿景，还需要解决数据获取、伦理规范以及监管框架等一系列问题。
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，人工智能将在医疗领域发挥越来越重要的作用，为人类的健康和福祉做出更大的贡献。
科技的发展永不止步，AI手术机器人的未来也充满了无限可能。我们期待着在不久的将来，能够看到更加智能、更加高效、更加安全的手术机器人在医疗领域得到广泛应用，为人类的健康保驾护航。
