人工智能和机器人在脑神经手术中的兴起

人工智能（AI）是一种新兴技术科学，研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统。它是推动新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量。随着理论和技术的不断成熟以及应用领域的不断扩大，人工智能逐渐在许多领域发挥着重要作用。

机器人是人工智能的一种应用，它也在快速发展。在医学领域，人工智能和机器人已经逐渐发挥了重要作用，尤其是在脑神经手术等领域。脑神经手术是最具挑战性的手术之一，因为手术疗效往往取决于医生的技术熟练度。

为了成为一位合格的神经外科医生，需要接受长时间的培训，扎实掌握理论知识和实践经验，并具备显微手术技能和团队合作精神。在手术中误差的产生仍难以避免，这可能影响手术效果或导致神经损伤。很多误差是由于技术性原因导致的，人工智能和机器人的出现可能会解决这个问题。

早在1950年，图灵就提出了计算机系统的批判性思维和智能行为；六年后，麦卡锡、明斯基、罗切恩施和申农等科学家一起研究探讨用机器模拟智能的相关问题，并首次提出了“人工智能”这一术语，标志着这门新兴学科的正式诞生。经过这些科学家的不懈努力，现在计算机已经变得非常聪明。

1997年，IBM公司研制的深蓝（Deep Blue）计算机战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）。

2017年，机器人巢湖（AlphaGo）战胜了围棋世界排名第一的柯洁。

在医学领域，人工智能的两个子领域，即机器学习和深度学习，已经发挥了重要作用。

在机器学习中，模式识别用于分析特定情况，允许后续学习并将获取的数据应用于未来的相同场景。

深度学习代表了一种更接近人脑的高级机器学习，它通过算法来建立一个能够自主决策和学习的人工神经网络。

在过去的50年里，机器学习和深度学习在医学领域的发展中都发挥了重要作用，促进了医学诊断、治疗和预后判断。

在脑神经手术的术前阶段，以往的手术医生凭借专业知识和临床经验，需要分析大量复杂而动态的数据，包括高分辨率影像学数据与电生理数据等，来进行诊断和制定手术方案，整个过程费时费力。

人工智能可以为手术医生提供有价值的帮助。

例如，人工智能具有从临床数据和影像学图像中检测细微异常的能力，即使是经验丰富的医生凭借人眼也可能无法发现这些细微异常。

科学家发现，人工智能在分析颞叶癫痫功能性脑核磁共振数据时，对大脑北京病变定位的成功率为95.8%，而医生的成功率则为66.7%。

这一结果具有特别重要的意义，在这种情况下利用人工智能可能大大提高手术的治疗效果。

人工智能可为手术医生在病情诊断、确定手术方案以及促进患者做出知情决策提供帮助。

人工智能已经广泛应用于医学领域，包括脑肿瘤影像学分析、癫痫致痫区定位、脑血管痉挛预测以及卒中后损伤评估等。传统的肿瘤和癫痫诊断依赖于医生的经验判断，而不同医生可能得出不同的结论，导致治疗方案存在差异。人工智能可以减少主观因素，提供更客观的诊断结果。

在脑神经手术中，人工智能技术可以提高手术效率，减少操作误差。例如，传统的脑肿瘤手术需要进行活检、运送标本到实验室，并等待病理诊断结果，这一过程耗时且费力。近期科学家开发了一种人工智能光学成像系统，能够连接手术显微镜，实时分析肿瘤组织图像并预测肿瘤病理诊断。这一系统能够在短短150秒内预测肿瘤诊断，准确率高达95%，远快于传统方法，且准确率略高于传统方法的94%。

在脑肿瘤手术中，医生可以根据人工智能系统提供的实时诊断精确调整切除范围，提高全切成功率，减少手术时间，保护脑神经功能。术后，人工智能还可以用于预测患者预后、识别潜在并发症，并跟踪相关数据以提高术后护理和患者康复质量。

通过人工智能在术后阶段的预测能力，可以优化术前计划，从而促进更好的患者护理并降低总体医疗费用。例如，机器学习技术可以对大数据集进行分类、回归和聚类分析，以识别风险因素并预测手术并发症。

1979年，美国机器人研究所将机器人定义为“可编程多功能机械手”，旨在通过编程动作移动材料、零件、工具或专用设备，以执行一系列任务。脑神经手术机器人最初起源于工业机器人PUMA。PUMA的原型由UNIMATION公司开发，由6个不平行的关节组成，允许机械臂在3个垂直方向上独立移动。

1985年4月11日，医生在CT引导下使用PUMA完成了他们的第一次脑神经手术，对一名52岁的脑肿瘤患者进行了肿瘤组织活检，开创了使用机器人进行脑神经手术的先河。之后，该机器人还被用于儿童低级别丘脑肿瘤切除手术。

NeuroMate是美国食品药品监督管理局批准的第一款专门用于脑神经手术的机器人。目前可用于外科手术的机器人有3种类型：主从式、半主动式和主动式。主从式机器人依赖于外科医生的指令输入，并且缺乏预编程。半主动式是混合式的，其中外科医生的指令输入补充了系统的预编程任务。主动机器人可以自主工作并执行预先编程的任务。

随着先进自动机械臂技术、医学影像系统、血管成像技术、多模态图像融合技术以及颅内传感定位等技术的进步，脑神经手术机器人得到了快速发展。

在过去的20年里，脑神经手术机器人经历了几次迭代。中国最初对该领域的早期开发参与有限，但在过去的10年中取得了显著进展。在手术精度、操作模式、配准方法和自动化程度等方面，中国与国外先进机器人的差距迅速缩小，甚至在某些技术方面处于领先地位，例如3D结构光技术。 国产脑神经手术机器人的临床应用大幅增加，已经在国内200多家医院使用，进行了5万多次各种类型的手术，包括脑内病变活检、脑内电极植入、储液囊植入和脑室腹膜分流术等，越来越多成为外科医生的理想助手。 一些脑神经手术机器人，例如ROSA（法国）、Sinovation（中国）和Remebot（中国）等，属于立体定向导航机器人。机械臂部件不直接执行涉及与组织接触的操作，例如切割或止血。这种方法提高了安全性：机器人提供定位信息、手术计划和植入通道，而高风险的手术操作由外科医生执行。这些机器人主要用于微创手术，手术中医生起着主导作用，机器人作为辅助设备，极大地扩展了医生的手术能力。 凭借其高精度、可重复性和稳定的运动能力，机器人可以帮助医生进行困难或不可能的手术。例如，在传统盲穿刺手术中，医生需要根据术前图像来调整穿刺角度，即使有丰富临床经验的外科医生也无法做到万无一失，而在机器人的帮助下，可以根据图像数据自动设计合适的穿刺角度，降低出血风险。可以说，外科医生和手术机器人是相辅相成的。达芬奇系统和NeuroArm是另外两种脑神经手术机器人，它们提供手持共享/控制系统。医生和机器人一起进行手术。机器人的精确动作能够弥补医生手的灵活性和操作技能的不足，从而实现协作。这就像是来自两个不同世界的最佳组合。 由于人类自身的生物学限制，在握住或操纵机械臂控制接口时，医生经常会出现轻微的手抖，这在脑神经手术中可能是致命的。机器人具有震颤过滤功能，可以去除手上的低频震颤，从而可以进行更精细的解剖。机器人还有运动缩放功能，允许医生用手进行粗略的运动，同时机器人按比例缩小相应的运动，消除肌肉疲劳，提高手术安全性。 现在，脑神经手术机器人已经越来越自主，一些机器人能够在某些微创手术中进行自主手术。ROSA、NeuroMate和Renaissance也被设计为具有自主交互功能。随着人工智能的不断应用，它们可以帮助机器人执行任务，检测敏感结构和边界，并在出现危险时向医生发出警告。它们还可以帮助调整切割速度和施加压力等参数，而不是仅仅依赖医生。相信随着手术机器人自主任务范围的扩大和对手术的深度参与，它们将能够在更大程度上缓解医生的压力。 但现在的脑神经手术机器人还没有完全自动化，手术过程中还需要医生进行操作和干预，这反映了神经外科医生技能和经验的重要性。临床经验丰富、技术精湛的神经外科医生仍然是稀缺资源。

医疗资源的严重失衡制约了经济欠发达地区医疗水平的提高。

随着互联网技术的发展和5G等设备及配套设施的建设，网络时延大幅下降。借助高数据传输带宽，神经外科医生可以远程使用机器人为遥远的患者进行手术。自动化机器人可以自行完成一系列术前准备工作。远程外科医生只需要完成一些重要的步骤，手术过程就可以进一步加快。

未来，远程手术技术将继续发展，以更高的手术精度和更少的延迟完成手术。人工智能已经广泛应用于各个领域，人工智能与脑神经手术机器人的结合将是发展趋势。目前，科学家在开发人工智能技术快速分析医疗中产生的大量临床数据，以实现适当的诊断、正确的临床决策和对患者预后的预测。开发具备人工智能的脑神经手术机器人，将具有独立辨别重要的神经结构和边界的能力，为外科医生提供建议，自主控制参数，提高手术的准确性和安全性。

人工智能还可以帮助分析和选择最佳的手术方式和方法，进一步缓解外科医生的压力，加快手术准备过程，更好地为患者服务。

作者：梁秦川 上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心。

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