“外科手术之王”，达芬奇手术机器人到底有多厉害

“外科手术之王”，达芬奇手术机器人到底有多厉害

斯坦福大学与约翰霍普金斯大学的研究团队联合宣布，达芬奇手术机器人通过模仿学习成功掌握了自主执行手术任务的能力。这一里程碑式的突破不仅彰显了手术机器人技术的巨大潜力，也为未来医疗领域的发展带来了新的可能性。

达芬奇手术系统自问世以来，凭借其精细的操作能力和高效的辅助功能，已成为现代外科手术中不可或缺的工具。然而，如何让手术机器人具备自主执行复杂手术任务的能力，一直是困扰研究人员的难题。

此次，斯坦福大学和约翰霍普金斯大学的研究团队通过大规模模仿学习技术，成功使达芬奇手术机器人能够独立完成组织操作、针头处理和打结等基本手术任务。

大型临床数据存储库，机器人可以学习了

模仿学习是一种通过观察和模仿人类专家操作来训练机器人的方法。在此次研究中，研究团队充分利用了达芬奇系统的大量手术视频和运动数据，对机器人进行了针对性的训练。

这种方法的优势在于能够让机器人从专家示范中直接学习复杂的操作技巧，避免了繁琐且耗时的显式任务编程过程。但是达芬奇手术系统存在一个关键的技术挑战，即其正向运动学数据的不精确性。这种不精确性主要源于系统的关节测量误差，包括电位器测量误差和机械臂的柔性和松弛性。这些因素导致机器人的绝对位置和姿态控制不够精确，影响了手术任务的成功率。

为了解决这一问题研究团队引入了相对动作表示法。相对动作表示法不依赖于机器人末端执行器的绝对位置，而是通过相对位置和姿态的变化来控制机器人。具体而言研究人员开发了以相机为中心、以工具为中心和混合相对的动作表示方法：

三种方法

• 以相机为中心的动作表示法：该方法是一种基线方法，它将动作建模为末端执行器相对于内窥镜尖端的绝对姿势。
• 以工具为中心的动作表示法：该方法将动作建模为相对于当前工具位置的相对运动。这种方法可以减少由于手术器械移动导致的误差累积，提高操作的一致性。
• 混合相对动作表示法：该方法结合了相对工具位置和相对摄像头位置的动作表示，进一步提高了系统在复杂操作中的准确性和稳定性。特别是对于需要精确操作的任务，如缝合打结，这种方法表现尤为突出。

团队还提出了一种策略设计，该设计仅将图像作为输入，并输出双臂的相对姿态轨迹。将该策略操作建模为相对运动是使机器人顺利工作的关键因素。

策略设计

此外，研究团队还在实验中引入了腕部摄像机，用于辅助视觉反馈系统。腕部摄像机提供了额外的视角，特别是在需要精确深度估计的操作中，如针头拾取和移交等任务中表现出色。实验结果表明，腕部摄像机的引入显著提高了机器人的操作精度和成功率。

在实验阶段，研究团队设计了一系列严谨的实验来验证所提出的方法的有效性。实验结果表明，通过模仿学习和相对动作表示法的结合应用，达芬奇机器人能够自主完成多种复杂的手术任务。此外，在应对未知环境和突发情况时，机器人也展现出了较强的适应能力和稳定性。

AI机器人与医生是竞争关系吗

尽管AI机器人在医学领域取得了显著的进展，但当前的技术仍存在一些局限性和挑战。例如，达芬奇机器人的前向运动学数据的不精确性仍然是需要克服的技术难题。此外，如何在实际临床环境中验证和推广这一技术也是未来研究的重要方向。这些问题都需要医生团体提供更精准有效的经验和建议。

达芬奇机器人在自主学习手术任务上的成功为AI与医疗的深度融合提供了有力支持。未来，随着技术的进一步发展，我们可以期待手术机器人在减少医生疲劳、提高手术效率和精度方面发挥更大的作用。同时，在远程医疗和偏远地区医疗等领域中也将展现出巨大的应用潜力。

因此AI机器人与医生之间是一种相互助益、共同发展的关系，而不是二者只能取其一的残酷竞争。

总之，达芬奇机器人通过模仿学习掌握自主手术任务的能力标志着手术机器人技术进入了一个新的发展阶段。这一突破不仅为医疗领域带来了新的机遇和挑战，也为我们展示了AI与医疗结合的无限可能。未来，让我们共同期待手术机器人在医疗领域的更多精彩表现！