在科技飞速发展的今天，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面，其中医疗领域更是AI大展拳脚的重要舞台。最近，一项由AI驱动的手术机器人在猪器官上进行的实验性手术引起了广泛关注。这项实验不仅展示了AI在外科手术中的巨大潜力，也引发了人们对于未来医疗模式的深刻思考。
AI手术机器人：从辅助到自主
回溯到上世纪90年代末，Intuitive Surgical公司推出了达芬奇（DaVinci）手术机器人，这被认为是远程手术领域的开创性设备。外科医生可以通过操控机器臂和手术工具，结合达芬奇内置摄像头和内窥镜提供的视频反馈，远程为患者进行手术。然而，早期的达芬奇机器人主要还是作为外科医生的辅助工具，其自主性相对有限。
如今，约翰·霍普金斯大学（John Hopkins University）的研究人员更进一步，他们将类似于ChatGPT的AI技术应用于达芬奇机器人，并训练它执行胆囊切除手术。这一举措标志着AI在手术领域的角色正在发生转变，从辅助工具向具备一定自主性的智能助手进化。
Kuka手臂的启示与局限
将计算机应用于手术机器人并非全新的概念，但早期的尝试主要依赖于预编程的操作。正如研究负责人Ji Woong Kim所说：“早期的程序会精确地告诉机器人如何移动、做什么，这类似于Kuka机器臂在工厂车间焊接汽车。”为了突破这一局限，由Axel Krieger领导的团队开发了STAR（Smart Tissue Autonomous Robot，智能组织自主机器人）。2022年，STAR成功地在一头活猪身上完成了手术。
然而，即使是STAR也无法完全脱离预设方案。它仍然需要依赖特殊标记的组织和预先确定的手术计划。STAR的关键创新在于其AI能够根据摄像头反馈的信息对计划进行调整，但这与真正意义上的自主手术仍有差距。
SRT-H：AI自主手术的新篇章
与STAR相比，新型机器人SRT-H（Surgical Robot Transformer，手术机器人转换器）展现出更大的灵活性和自主性。“我们目前的工作更加灵活，”Kim表示，“它是一种可以从演示中学习的AI。”SRT-H由Kim及其同事Krieger共同开发，它在硬件和软件两个层面都进行了重要的升级。
首先，SRT-H选择了达芬奇机器人作为其硬件平台。达芬奇机器人已成为远程手术领域的行业标准，全球已有超过1万台部署在医院中。其次，SRT-H采用了Transformer模型作为其驱动软件的核心架构，这与驱动ChatGPT的技术同源。SRT-H包含两个Transformer模型：一个高级策略模块，负责任务规划和确保手术流程的顺利进行；一个低级模块，负责执行高级模块发出的指令，并将其转化为机器人手臂的具体运动轨迹。
为了让SRT-H掌握手术技能，Kim的团队对其进行了类似于指导新手医生的培训。
模仿学习：AI的进阶之路
研究团队选择了胆囊切除术（cholecystectomy）作为SRT-H的学习目标。这是一种在美国医院中经常进行的手术，每年大约有70万例。“目标是在不让内部液体流出的情况下，移除连接胆囊和其他器官的管道，”Kim解释说。为了实现这一目标，外科医生需要先在胆囊管（cystic duct，第一根管道）上放置三个夹子，然后切断它，再以类似的方式夹住并切断胆囊动脉（cystic artery，第二根管道）。
Kim的团队将胆囊切除术分解为17个步骤，并从猪的尸体上获取了大量的猪胆囊和肝脏样本用于实验。他们聘请了一位训练有素的研究助理操作达芬奇机器人，一遍又一遍地执行手术，从而为SRT-H构建训练数据集。
用于驱动SRT-H的算法在超过17小时的视频中进行了训练，这些视频来自达芬奇内窥镜和安装在其机器人手臂上的摄像头。除了视频数据外，研究人员还提供了运动学数据（机器人手臂的确切运动）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%。它还可以接受自然语言形式的人工反馈——比如“稍微向左移动你的手臂”或“把夹子放高一点”。这些类似于外科医生指导学生时会给出的提示，SRT-H可以像人类一样从中学习。
“你可以采用任何类型的手术，不仅仅是胆囊切除术，用同样的方式训练机器人，它就能够执行该手术，”Kim说。SRT-H对于样本之间的解剖结构差异、其他组织的干扰以及不完善的图像也表现出良好的鲁棒性。它甚至可以从训练过程中所犯的细微错误中恢复。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，只是速度稍慢。
数据之困：商业机密与技术进步的博弈
要将SRT-H从猪尸体样本上的操作推广到活猪，再到最终应用于人类，需要大量的训练数据。Intuitive Surgical似乎愿意分享达芬奇机器人的视频反馈数据，但该公司并未公开运动学数据。而Kim认为，运动学数据对于训练算法至关重要。“我在Intuitive Surgical总部认识一些人，我一直在和他们沟通，”Kim说，“我一直在恳求他们给我们提供数据，但他们没有同意。”
根据Kim的说法，Intuitive Surgical领导层限制访问运动学数据的原因是，他们担心竞争对手会逆向工程其机器人的机械结构。“真正的问题在于高层管理人员没有跟上AI的发展，”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，都希望开源这些数据，只是他们的法务部门非常保守。”
但他已经看到了解决这个问题的办法。“我们可以从在手动手术工具上安装运动追踪传感器开始，然后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中使用的那些）来重现。
然后，Kim认为，我们可以更进一步，实现科幻小说中的场景。“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。
AI手术的未来展望
尽管面临着数据获取等挑战，但AI驱动的手术机器人无疑代表着医学的未来发展方向。随着技术的不断进步和数据积累的增加，我们有理由相信，AI手术机器人将在未来的医疗领域发挥越来越重要的作用。
- 提高手术精度和效率：AI可以基于大量数据进行学习和优化，从而提高手术的精度和效率，减少手术误差和并发症的发生。
- 实现远程手术：AI驱动的手术机器人可以实现远程手术，使专家级医生能够为偏远地区的患者提供高质量的医疗服务。
- 个性化治疗：AI可以根据患者的具体情况，制定个性化的手术方案，提高治疗效果。
- 降低医疗成本：AI手术机器人可以减少对手术助手的需求，降低医疗成本。
当然，AI手术机器人的发展也面临着一些伦理和法律问题。例如，谁应该为AI手术机器人的错误负责？如何确保AI手术机器人的安全性和可靠性？这些问题需要在技术发展的同时进行深入的探讨和研究。
总的来说，AI驱动的手术机器人是医学领域的一项颠覆性技术。它有望改变我们进行手术的方式，提高医疗质量，并为患者带来更好的治疗效果。虽然目前还面临着一些挑战，但我们有理由对AI手术机器人的未来充满信心。
结论
AI驱动的手术机器人正在重塑医疗的未来。从达芬奇的远程操作到SRT-H的自主学习，技术的进步为我们带来了更高的手术精度、更广阔的医疗覆盖范围以及更个性化的治疗方案。尽管数据获取和伦理考量仍然是我们需要面对的挑战，但AI在手术领域的潜力无疑是巨大的。随着研究的深入和技术的成熟，我们有理由期待一个由AI赋能的、更加高效和安全的医疗新时代。
Science Robotics, 2025. DOI: 10.1126/scirobotics.adt5254
