设想这样一个情境：一位患者在紧急情况下需要立即进行手术，否则将面临生命危险。可附近并没有医院，但恰好有一台成功率很高的AI手术机器人。面对这样的选择，这名患者很可能会选择尝试使用机器人进行手术。
前不久，美国约翰霍普金斯大学和斯坦福大学的研究人员开发了一款AI手术机器人，目前它可以完成外科手术中的三项基本任务：操作针头、提起组织以及进行缝合。
在缝合等常规手术任务中，该机器人相较于人类医生的手术时间大约缩短了30%，这对于时间紧迫的手术尤为重要。目前，它不仅可以执行缝合等小型手术，还能够完成整台手术。
在这项研究中，研究人员对机械臂进行了训练，让它“观看”超过10000条长达数千小时的手术视频。这些视频均来自真实手术室，由医生通过手腕安装的摄像头进行录制。
通过这一学习方法以及模仿学习的辅助，机器人能够观察真人医生的行为并加以模仿，从而通过自我学习实现与人类医生相当的水平。
（来源：Johns Hopkins University）
01 已通过模拟手术考核
欲做好一件事，必须先准备好工具。本次研究使用的“硬件工具”是达芬奇手术系统（dVRK，da Vinci Surgical Research Kit）。这是一种远程机器人手术系统，配备有由人工智能驱动的机械臂。目前，该系统已在非临床研究领域得到了广泛应用。
在研发机器人时，研究人员也运用了这一系统。如果将机器人比作一个人，那么达芬奇手术系统就相当于它的“手和眼”。研究人员的主要贡献则在于为这台机器人打造了一个“大脑”，使其具备自我学习的能力。
对于一般的编程机器人，在训练过程中通常需要手动输入人们希望它执行的动作。
在先前基于达芬奇手术系统的相关研究中，进行机器人缝合编程时，研究者需要对每一个动作进行详细的手动编码。这不仅限制了机器人的能力范围，还使其缺乏灵活性。
更严重的问题是，机械臂在进行多个关节运动后会积累一定的误差，这可能导致其无法准确到达目标位置。
在手术这样敏感的环境中，即使是微小的失误也可能导致严重后果，因此这也是这些机器人在实际应用时所遇到的主要障碍。
基于此，研究人员设定了一个目标：使机器人在进行手术时能够根据实时观察的情况进行移动。
为此，研究人员采用了“模仿学习”方法。由于“模仿学习”使机器人能够观察真实医生的手术过程，因此无需对每个动作进行手动编程。这使得机器人具备了自主学习的能力，能够在没有人类协助的情况下进行复杂手术。
换句话说，“模仿学习”这一方法能够帮助机器人迅速适应它所观察到的事物，使其能够像外科实习医生那样向经验丰富的医生学习。
实现这一功能相对简单，只需收集不同手动操作的“模仿学习”数据进行训练，几天内机器人就能掌握相应的技能。
研究人员还将“模仿学习”方法与ChatGPT所采用的相同机器学习架构相结合。
不过，ChatGPT是通过文字和文本进行交流的，而其所使用的模型则依靠运动学来实现动作。运动学是一种将机器人的运动角度转化为数学语言的技术。
机器人所使用的训练数据包括患者的解剖差异、意外出血和组织异常等信息。基于这些数据，机器人具备了泛化和插值的能力。当机器人在手术中遇到稍有不同的器官结构时，它能够识别这些器官并采取相应的动作。
为了使该机器人能够更安全地运行，研究人员对其进行了虚拟模拟。
通过观看大量视频，机器人能够识别手术动作间的细微差别，从而判断在处理组织时所需的张力程度，避免造成损伤。
为了测试这款机器人的效果，研究人员设计了一台模拟手术设备，使用了合成组织模拟器和手术假人，并将“针头定位精度”和“组织处理一致性”作为评估该模拟手术的主要目标。
研究结果显示，该机器人在学习人类未教授的技能方面表现出色，例如当手术中针头掉落时，它能够自动捡起并继续进行手术。
换句话说，这款机器人具有较强的自适应能力，不仅能帮助它掌握新技能，还能更有效地应对手术现场的突发事件，例如处理患者动脉破裂或生命体征的突然变化等情况。
在进行虚拟模拟创建时，研究人员使用了一个未纳入初始训练的数据集，以确保机器人能够适应新的手术场景以及未经历过的手术场景。通过这种交叉验证，验证了机器人的泛化能力。
机器人可以通过将复杂的动作序列拆分成各个运动组件来学习一些复杂的动作。
其原理在于：这些序列可以转化为更简单的动作，例如关节角度、位置和运动轨迹，从而使机器人在手术过程中更容易模仿和调整这些动作。
此外，在外科医生的协助下，研究人员能够更精准地评估机器人搭载的模型性能，并获得有关组织精细处理的反馈。机器人在收到这些反馈后，会将其纳入学习过程。
（来源：Johns Hopkins University）
02 当一个 AI 手术机器人拿着手术刀和针头
当一个AI手术机器人握着手术刀和针头时，可能会让患者感到害怕。然而，在某些情况下，机器的精度可能胜过人类医生。
因为能独立执行复杂程序的机器人在正常运行时，其医疗错误率可能较低。
如果AI手术机器人能够广泛应用，人类医生将能够把精力集中在处理并发症和进行更复杂的手术上。
研究人员设想将这款机器人作为现实外科医生的助手，以尽可能减少人为错误。为了实现这一目标，必须验证它在所有特定情况下的可靠性。
如果该机器人能够成功执行包含复杂情况在内的1000次手术，那么可以证明它具备一定的可靠性。
同时，为了在没有人类监督的情况下将该机器人应用于实际手术环境，需要解决伦理和监管方面的挑战。
例如，进行了一场由机器人执行的手术，如果出现了问题，那么责任应由谁来承担呢？是制造机器人的公司，还是负责监督手术的医疗人员呢？
在解决这些问题之后，进行这样的手术前还需要取得患者的同意。这时需要对患者及其家属进行“用户教育”，帮助他们了解手术机器人是什么，以及它与人类外科医生之间的区别。
目前，这个领域仍处于模糊状态。如果未来能够获得更多统计数据来证实手术机器人的安全性和有效性，公众将更愿意选择使用手术机器人。
在一切准备就绪后，相关医院不仅需要愿意投入资金，还需组建专门团队来管理手术机器人。
接下来，研究人员将研究该机器人是否能够应用于对隐蔽解剖结构的外科手术。
在某些复杂的外科手术中，外科医生必须随时根据患者的状况进行调整。在对重伤患者进行手术时，机器人需要具备更强的能力，因此有必要进一步增强其性能。
与此同时，研究人员还计划让这款机器人进行实际手术，初期将从低风险的疝气修复手术入手，随后逐步开展更为复杂的手术。