誰更擅長做手術(shù)：有經(jīng)驗的外科醫(yī)生還是機器人？

通常，外科醫(yī)生必須在手術(shù)過程中做出相對較大的切口，而機器人的小器械則可以適應(yīng)較小的切口。鑒于機器人系統(tǒng)的這一優(yōu)勢，外科醫(yī)生現(xiàn)在很常見使用遠程控制的機械臂來執(zhí)行手術(shù) —— 將經(jīng)驗豐富的人類的精度與小型機械臂的最小侵入性結(jié)合起來。然而，在這些情況下，外科醫(yī)生仍然需要控制機器人，在精準度方面優(yōu)于外科醫(yī)生的全自動機器人系統(tǒng)尚未實現(xiàn)。

然而，最近的一項進展表明，機器人在不久的將來或可展示超越人類的性能。在5月10日《IEEE自動化科學(xué)與工程學(xué)報》上發(fā)表的一篇論文中，一個多國研究團隊報告了一項研究的結(jié)果，其中機器人能夠以與經(jīng)驗豐富的外科醫(yī)生相同的精度完成常見的手術(shù)訓(xùn)練任務(wù)，同時更快速、更一致地完成。

韓國大邱慶北科學(xué)技術(shù)院助理教授Minho Hwang參與了這項研究。他指出，許多機器人系統(tǒng)目前依賴于電纜的自動控制，電纜受到摩擦、電纜耦合和拉伸的影響，所有這些都會使精確定位變得困難。

Hwang解釋說：“當(dāng)人類控制機器人時，他們可以通過人類的視覺反饋進行補償。但由于［這些］位置誤差，機器人輔助手術(shù)的自動化非常困難?！?/p>

在他們的研究中，Hwang和同事采用了標準的da Vinci機器人系統(tǒng)，這是一種用于機器人輔助手術(shù)的常見模型，并在其機械臂上戰(zhàn)略性地放置了三維打印標記。這使團隊能夠使用顏色和深度傳感器跟蹤其運動。然后，他們使用機器學(xué)習(xí)算法分析了手臂的運動。結(jié)果表明，訓(xùn)練后的模型可以將平均跟蹤誤差減少78%，從2.96毫米減少到0.65毫米。

接下來，研究人員對他們的系統(tǒng)進行了測試，測試對象是一位經(jīng)驗豐富的外科醫(yī)生，他進行了900多次手術(shù)，以及九名沒有手術(shù)經(jīng)驗的志愿者。研究參與者被要求完成peg轉(zhuǎn)移任務(wù)，這是一項針對培訓(xùn)外科醫(yī)生的標準化測試，涉及將六個三角形塊從釘板的一側(cè)轉(zhuǎn)移到另一側(cè)，然后再轉(zhuǎn)移回來。雖然任務(wù)聽起來很簡單，但它需要毫米級別的精準度。

研究參與者使用da Vinci機器人系統(tǒng)完成了三種不同的peg任務(wù)：單側(cè)（使用一只手臂移動一個peg）、雙側(cè)（使用兩只手臂同時移動兩個peg）和雙側(cè)交叉（使用一支手臂拿起peg，轉(zhuǎn)移到另一只手臂，并將peg放在板上）。他們的機器人輔助性能與Hwang團隊設(shè)計的全自動機器人系統(tǒng)進行了比較。

使用一只手臂，外科醫(yī)生在速度方面優(yōu)于自動機器人。但在涉及雙臂的更復(fù)雜任務(wù)中，機器人的表現(xiàn)優(yōu)于外科醫(yī)生。

例如，對于最困難的任務(wù)（雙側(cè)切換），外科醫(yī)生的成功率為100%，平均轉(zhuǎn)移時間為7.9秒。機器人的成功率相同，但平均轉(zhuǎn)移時間只有6.0秒。

加州大學(xué)伯克利分校電氣工程和計算機科學(xué)系教授Ken Goldberg也參與了這項研究。他說：“我們對機器人的速度和準確性感到非常驚訝，因為它很難超越訓(xùn)練有素的人類外科醫(yī)生的技能。我們還對機器人的一致性感到驚訝；它完美地轉(zhuǎn)移了120次，沒有一次故障?！?/p>

Goldberg和Hwang指出，這是在受控環(huán)境下進行的初步研究，要實現(xiàn)全自動機器人手術(shù)，還需要更多的研究。但據(jù)他們所知，這是機器人在與手術(shù)相關(guān)的訓(xùn)練任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)于人類的第一例。

Hwang說：“我們已經(jīng)證明，對于一項涉及已知形狀的剛性物體的手術(shù)任務(wù)，快速而準確的自動化是可行的。下一步是在其他任務(wù)和更復(fù)雜的人體環(huán)境中演示這一點。”

他說，在未來的工作中，該團隊計劃將其方法擴展到自動化手術(shù)子任務(wù)，如組織縫合，并希望在其校準、運動規(guī)劃、視覺伺服和錯誤恢復(fù)方法的基礎(chǔ)上進一步發(fā)展。