醫(yī)療機器人是機械工程、醫(yī)學影像技術(shù)、AI、生物醫(yī)學工程、通信技術(shù)等學科深度滲透與協(xié)同創(chuàng)新的前沿交叉領(lǐng)域，相應技術(shù)體系始終契合臨床診療精準化、微創(chuàng)化、智能化發(fā)展訴求，兼顧人機友好交互、診療流程高效化、醫(yī)療資源可及性優(yōu)化等多重目標。

從技術(shù)實現(xiàn)的邏輯角度來看，醫(yī)療機器人技術(shù)體系可解構(gòu)為六大核心功能模塊，即結(jié)構(gòu)設(shè)計技術(shù)、運動控制技術(shù)、感知反饋技術(shù)、信息處理與導航技術(shù)、遠程通信與人機交互技術(shù)、AI輔助診療技術(shù)。

各個功能模塊具有明確的獨立技術(shù)定位，再通過“硬件載體?感知輸入?控制執(zhí)行?智能優(yōu)化?交互輸出”的技術(shù)鏈路進行有機耦合。這種多模塊協(xié)同的技術(shù)體系，為微創(chuàng)手術(shù)、遠程診療、復雜病癥介入等新型醫(yī)療模式的臨床轉(zhuǎn)化提供了關(guān)鍵支撐，也通過多類技術(shù)的深度融合推動醫(yī)療機器人從被動輔助操作工具向主動智能診療系統(tǒng)轉(zhuǎn)型，對突破傳統(tǒng)醫(yī)療技術(shù)瓶頸、提升臨床診療質(zhì)量及效率具有重要價值。

結(jié)構(gòu)設(shè)計技術(shù)

醫(yī)療機器人的結(jié)構(gòu)設(shè)計需平衡臨床需求與工程約束，是連接機械性能與醫(yī)療目標的關(guān)鍵載體。區(qū)別于工業(yè)機器人以生產(chǎn)效率為導向的設(shè)計目標，醫(yī)療機器人應采取以安全為核心的設(shè)計思路，致使相應結(jié)構(gòu)設(shè)計在材料選擇、交互特性、運動特性、集成邏輯方面與工業(yè)機器人之間存在顯著差異。醫(yī)療機器人的結(jié)構(gòu)設(shè)計側(cè)重滿足空間拓撲的場景適配、材料?構(gòu)型的協(xié)同優(yōu)化、交互安全的約束保障3個維度的需求。

在空間拓撲的場景適配方面，重點關(guān)注操作空間的體積對醫(yī)療機器人結(jié)構(gòu)設(shè)計的約束，確保機器人在受限的工作空間內(nèi)開展有效的操作，避免與操作邊界產(chǎn)生交互。

相應的技術(shù)難點在于受限空間內(nèi)具有足夠的姿態(tài)可控性與力傳導能力，同時避免對周圍組織的碰撞或牽拉。為了適應消化道尺寸的約束，開發(fā)的柔性手術(shù)機器人采用折疊式氣囊驅(qū)動結(jié)構(gòu)，壓縮狀態(tài)下直徑為14mm、長度為110mm，滿足腸道狹窄空間的通過性要求。在機器人腹腔鏡手術(shù)領(lǐng)域，設(shè)計的微創(chuàng)手術(shù)器械采用絲傳動方案，支持狹小空間范圍內(nèi)的多自由度關(guān)節(jié)驅(qū)動。

在材料—構(gòu)型的協(xié)同優(yōu)化方面，傳統(tǒng)的剛性連桿結(jié)構(gòu)在復雜軟組織環(huán)境中容易造成損傷，而柔性結(jié)構(gòu)面臨力輸出不足、形變耦合控制困難的問題。

相關(guān)研究熱點集中在智能軟體材料、構(gòu)型設(shè)計。柔性軟體材料在術(shù)前擺位、術(shù)中環(huán)境適應、特殊醫(yī)療場景功能實現(xiàn)等方面可發(fā)揮重要作用。利用模塊化與可調(diào)節(jié)特性，醫(yī)療機器人的術(shù)前擺位更適配個性化解剖差異，通過材料的彈性形變與剛度可調(diào)功能來快速匹配不同患者的體型、臟器位置變異。軟體材料的生物相容性和動態(tài)形變能力是提升醫(yī)療機器人與機體適配性的基礎(chǔ)，因質(zhì)地柔軟而可模擬人體組織的力學特性，減少器械與軟組織的剛性碰撞。

針對小兒外科、神經(jīng)外科等特殊領(lǐng)域的高要求，利用軟體材料的低侵入性與高安全性，匹配特殊醫(yī)療場景下對器械的嚴苛要求，有望拓展醫(yī)療機器人在高難度、高風險領(lǐng)域的應用邊界。

例如，采用鎳鈦諾管制造柔性彎曲段，在兩根內(nèi)置肌腱驅(qū)動下進行雙向彎曲，實現(xiàn)狹窄空間內(nèi)的大曲率運動能力；針對普外科臟器抓取、組織牽拉等操作需求，提出了基于蜂巢結(jié)構(gòu)的顆粒阻塞變剛度軟體“手指”，具有良好的形狀適應性與承載能力。當然，軟體材料的材料—構(gòu)型協(xié)同優(yōu)化仍面臨諸多挑戰(zhàn)，核心難點在于建立材料非線性特性、結(jié)構(gòu)變形、控制策略之間的統(tǒng)一模型。

在交互安全的約束保障方面，主要通過改進結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)使用者與機器人交互的界面安全。例如，在手術(shù)機器人系統(tǒng)中整合機械硬限位與虛擬邊界約束，運用關(guān)節(jié)角度傳感器、物理擋塊的雙重控制，在模型驗證中實現(xiàn)無碰撞操作；通過傳動冗余、多根超彈性鎳鈦合金結(jié)構(gòu)骨的冗余布置，確保單根結(jié)構(gòu)骨斷裂時機器人仍具有維持負載能力。

該技術(shù)的發(fā)展趨勢是構(gòu)建“結(jié)構(gòu)本體安全—傳感融合—智能約束”的多層級安全體系，促成醫(yī)療機器人在臨床使用中的安全可靠。

運動控制技術(shù)

機器人運動控制技術(shù)泛指通過智能算法、驅(qū)動系統(tǒng)的協(xié)同，實現(xiàn)醫(yī)療機器人精準軌跡跟蹤、動態(tài)穩(wěn)定、環(huán)境自適應的核心技術(shù)體系，支持微創(chuàng)手術(shù)、介入治療、康復輔助等醫(yī)療操作的性能提升。

與工業(yè)機器人強調(diào)重復精度不同，醫(yī)療場景中更關(guān)注安全約束下的柔順交互與動態(tài)響應，因而運動控制系統(tǒng)需在組織復雜性、手術(shù)柔順性、非線性動態(tài)約束下精準映射操作者的意圖與生理環(huán)境。

運動控制涉及高精度軌跡規(guī)劃與生成、動態(tài)響應與抗干擾控制、人機交互與環(huán)境自適應控制三方面。

高精度軌跡規(guī)劃與生成主要指機器人在手術(shù)場景中對連續(xù)平滑路徑的預演及優(yōu)化。相關(guān)技術(shù)難點是在動態(tài)、受限、非結(jié)構(gòu)化的手術(shù)環(huán)境中同時滿足組織避障、微創(chuàng)路徑、器械冗余約束的要求。針對復雜手術(shù)任務(wù)提出了適用于6個自由度機器人器械的集成規(guī)劃與控制框架，利用節(jié)點狀態(tài)空間表示機器人狀態(tài)，確保了每個過程中的軌跡都是全局可行的。

動態(tài)響應與抗干擾控制主要指機器人在術(shù)中操作時對組織反作用力等外部擾動的實時抑制與姿態(tài)修正。在毫秒級響應周期內(nèi)精確估計外力并穩(wěn)定控制器輸出，確保操作柔順與穩(wěn)定是研究前沿。采用帶有不確定性觀測器、基于李雅普諾夫方法的改進型控制策略，實現(xiàn)外力干擾下精確的軌跡跟蹤。

人機交互與環(huán)境自適應控制主要指機器人通過阻抗調(diào)節(jié)實現(xiàn)與手術(shù)環(huán)境的柔順適配。建立涉及“機器人—組織—操作者”的動態(tài)模型，實現(xiàn)跨模態(tài)信息在控制層的實時融合是研究挑戰(zhàn)。設(shè)計遙操作超聲機器人的共享柔順控制系統(tǒng)，融合主／從人機共享控制方法，以更好適應人體腹部的變化環(huán)境，確保待測者的身體安全并可應對可能的突發(fā)情況。

運動控制還包含力—位混合控制，通過伺服電機與力傳感器的閉環(huán)反饋，直接向執(zhí)行端輸出優(yōu)化后的力矩／位置指令，使手術(shù)機器人在人體組織中操作的同時滿足軌跡精度與力安全約束，提高手術(shù)操作的動態(tài)性能和魯棒性。相關(guān)功能的實現(xiàn)依賴多模態(tài)狀態(tài)感知為運動控制提供關(guān)鍵狀態(tài)信息。

關(guān)節(jié)編碼器與慣性測量單元的融合定位、器械末端接觸力與組織特征的關(guān)聯(lián)分析、歷史操作序列的趨勢預測等，是醫(yī)療機器人動態(tài)控制的主要研究方向。

感知反饋技術(shù)

感知反饋技術(shù)泛指通過位置傳感器、力傳感器、視覺傳感器等傳感模塊，實現(xiàn)位置、交互、環(huán)境等多模態(tài)信息的監(jiān)測與反饋，支持醫(yī)療機器人的高階力／運動狀態(tài)控制。

感知可分為3個層面：醫(yī)療機器人的精確感知和信息提取，主要指醫(yī)療機器人在介入場景過程中對自身形態(tài)的感知；人的精確感知和信息復現(xiàn)，主要指醫(yī)生在利用器械對組織進行操作過程中的質(zhì)地感覺和力觸覺感知；環(huán)境感知多維信息融合，主要指通過場景態(tài)勢感知來延伸人眼的觀察能力。

力感知／力傳感是感知反饋的核心共性技術(shù)，尤其是基于觸覺傳感器的力信息采集技術(shù)，能夠克服基于數(shù)學／物理模型間接估計帶來的精度隱患。其中，光纖布拉格光柵（FBG）傳感器憑借微型化封裝、良好的生物相容性、電磁免疫等特性，成為手術(shù)機器人原位力感知技術(shù)方面的研究熱點。

當然，F(xiàn)BG傳感器在測量誤差、系統(tǒng)復雜度等方面仍存在技術(shù)瓶頸，可通過傳感結(jié)構(gòu)創(chuàng)新、封裝工藝改進、精度校準方法及智能算法優(yōu)化來進一步提升力感知系統(tǒng)的性能和可靠性。柔性傳感器性能優(yōu)異、易貼合不規(guī)則表面，出現(xiàn)了壓阻式、電容式、壓電式、磁學式、光學式等方案。聚合物光波導觸覺傳感器具有優(yōu)異的柔韌性，可以解決傳感器與曲面集成的兼容問題，也是觸覺感知的研究前沿。

例如，折射式光波導觸覺傳感器的彎曲角度分辨率遠高于薄膜式傳感器，安裝在手套上可實現(xiàn)關(guān)節(jié)彎曲角度探測、關(guān)節(jié)受力探測。

在感知下游，手術(shù)機器人“力”鏈條中還包括力反饋技術(shù)，通過觸覺反饋裝置直接向操作者施加感知端的“力”，使手術(shù)機器人通過傳感器感知“力”并實時反饋給操作者；模擬醫(yī)生手感，建立本體感知，實現(xiàn)人機協(xié)同閉環(huán)的操作控制，提高操作的精度和安全性，避免過度施力造成的損傷。

視覺感知對于提供高清手術(shù)視野、空間定位等至關(guān)重要，術(shù)前影像與術(shù)中實時影像的配準融合、手術(shù)視野上疊加力與組織硬度分布等信息的增強現(xiàn)實、深度信息感知等，是視覺反饋的核心技術(shù)因素。

醫(yī)療機器人觸覺、力覺的感知能力趨向精細，如北京通用人工智能研究院、北京大學、英國倫敦大學等聯(lián)合研制的F-TAC Hand是國際上首個兼具全手高分辨率觸覺感知、完整運動能力的機器手系統(tǒng)，在不影響靈活性的前提下解決了觸覺覆蓋、運動自由的矛盾，提供了超越人類手部穩(wěn)定性的操作能力。

多模態(tài)感知信息融合也是研究熱點，香港中文大學的RoboNurse-VLA手術(shù)護士機器人融合了“視覺—語言—動作”感知信息，展現(xiàn)出良好的環(huán)境適應性和任務(wù)泛化能力。可以預判，感知反饋技術(shù)的發(fā)展將使醫(yī)療機器人在精細復雜的醫(yī)療場景中更加安全、智能地輔助醫(yī)生甚至自主完成操作。

信息處理與導航技術(shù)

信息處理與導航技術(shù)泛指通過多源數(shù)據(jù)融合算法與空間定位系統(tǒng)的協(xié)同，實現(xiàn)手術(shù)場景精準建模、器械實時追蹤、路徑動態(tài)更新的核心技術(shù)體系，支持提升微創(chuàng)外科、介入放射、神經(jīng)外科等高精度醫(yī)療操作的精準度。

信息處理與導航涉及三方面：多模態(tài)醫(yī)學影像處理與三維重建，主要指在術(shù)前規(guī)劃階段對CT、核磁共振成像等影像數(shù)據(jù)的分割、配準以及解剖結(jié)構(gòu)的三維可視化；術(shù)中實時信息融合與狀態(tài)估計，主要指在手術(shù)過程中對超聲、內(nèi)鏡等實時影像與器械位置信息的時空校準及動態(tài)整合；基于解剖約束的路徑規(guī)劃與導航，主要指在規(guī)避重要血管神經(jīng)的前提下為機器人器械生成最優(yōu)操作路徑。

其中，影像引導與空間定位的融合是核心共性技術(shù)，高精度定位技術(shù)性能優(yōu)異、可實現(xiàn)亞毫米級空間追蹤，出現(xiàn)了光學定位、電磁定位、機械臂協(xié)同定位等方案，為手術(shù)器械的實時導航提供重要保障。

此外，定位導航技術(shù)中還包括動態(tài)路徑修正，即通過術(shù)中實時影像反饋與術(shù)前規(guī)劃模型的比對分析，自動調(diào)整機器人運動軌跡，使手術(shù)機器人在組織移位等突發(fā)情況下保持操作精度，建立“影像—定位—執(zhí)行”的閉環(huán)導航。

信息處理與導航技術(shù)的發(fā)展趨勢為全息感知、智能預測、多模態(tài)決策融合，即在統(tǒng)一時空框架下實現(xiàn)從影像信息到操作策略的深度聯(lián)動。在具有實時學習能力的導航系統(tǒng)支持下，醫(yī)療機器人可在復雜的解剖環(huán)境中實現(xiàn)自適應導航與精準干預，推動從輔助執(zhí)行邁向智能輔助決策的新應用階段。

遠程通信與人機交互技術(shù)

遠程通信與人機交互技術(shù)泛指通過低延遲網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議與自然人機接口的協(xié)同，實現(xiàn)跨空間手術(shù)指令傳遞、操作意圖精準解讀與實時狀態(tài)反饋，支持提升遠程手術(shù)等跨地域醫(yī)療操作能力。

遠程通信與人機交互涉及三方面：高可靠的遠程數(shù)據(jù)傳輸，主要指手術(shù)機器人在遠程操作過程中對高清影像、力反饋信號等關(guān)鍵數(shù)據(jù)的實時且無丟包傳輸；自然人機意圖交互，主要指醫(yī)生通過操作手柄、眼動追蹤等設(shè)備將手術(shù)操作意圖精準傳遞給機器人；多模態(tài)狀態(tài)反饋呈現(xiàn)，主要指將機器人的操作狀態(tài)、組織響應等信息通過視覺和觸覺等方式實時反饋給醫(yī)生。

其中，低延遲遠程通信協(xié)議與意圖識別算法的融合是核心共性技術(shù)。此外，操作意圖的精準捕捉依賴高精度的人機交互設(shè)備，在商業(yè)化的手術(shù)機器人醫(yī)生操作臺以外，力反饋操作手柄、肌電傳感器、眼動儀等也為實施遠程手術(shù)提供了可行方案。

在真實的遠程手術(shù)場景中，雙向?qū)崟r交互控制技術(shù)至關(guān)重要，通過遠程通信鏈路與本地人機接口的閉環(huán)協(xié)同，實現(xiàn)醫(yī)生操作意圖與機器人執(zhí)行動作的實時匹配；支持遠程醫(yī)療機器人在跨空間場景下保持與本地操作一致的響應精度，實現(xiàn)“遠程指令—本地執(zhí)行—狀態(tài)反饋”的閉環(huán)交互，提高遠程手術(shù)的操作可靠性和安全性。

此外，自適應交互參數(shù)調(diào)節(jié)為復雜場景下的人機協(xié)同提供了關(guān)鍵支持，基于醫(yī)生操作習慣的交互參數(shù)個性化調(diào)整、根據(jù)手術(shù)難度的反饋強度進行動態(tài)適配、結(jié)合網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的傳輸策略開展實時優(yōu)化，是遠程人機交互的核心構(gòu)成。

人工智能輔助診療技術(shù)

AI輔助診療技術(shù)泛指應用機器學習、深度學習、強化學習、聯(lián)邦學習、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等算法，基于海量的多模態(tài)數(shù)據(jù)實現(xiàn)對復雜規(guī)律的挖掘與預測，為疾病診斷、臨床治療等提供輔助。AI輔助診療技術(shù)已貫穿診療全過程并延伸至手術(shù)機器人路徑規(guī)劃、臨床試驗優(yōu)化、藥物研發(fā)等場景，形成了以數(shù)據(jù)驅(qū)動、算法突破、場景延拓為支柱的技術(shù)體系。

AI技術(shù)賦能醫(yī)療機器人，形成精準采集、多模態(tài)感知及融合、智能分析與診斷、自主學習、自適應等能力，深度分析患者數(shù)據(jù)并實現(xiàn)個性化管理，提升醫(yī)療機器人診療的準確性與全面性。

醫(yī)學影像分析是AI在醫(yī)學領(lǐng)域中最先應用的場景之一。AI輔助醫(yī)學影像分析已在腫瘤科、皮膚科、心血管內(nèi)科等專科獲得應用，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Transformer、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等模型架構(gòu)精準分析多模態(tài)醫(yī)學圖像，從大量病例中尋找出患者的疾病模式及變化規(guī)律。

近年來，自然語言處理在AI輔助診療方向應用迅速，依賴高質(zhì)量的醫(yī)學語料庫和先進的算法模型來處理非結(jié)構(gòu)化的醫(yī)療文本數(shù)據(jù)。利用已有的醫(yī)學知識與專家經(jīng)驗，搭建知識圖譜和大模型，輔助醫(yī)療機器人進行更精準的智能輔助診療，為患者提供個性化的健康管理服務(wù)；

在醫(yī)護端，生成式對話模型實現(xiàn)了語音轉(zhuǎn)文字、長句自動拆解等功能，輔助醫(yī)生與患者的溝通交流、智能問診，搭建的醫(yī)學知識圖譜顯著提高了醫(yī)療服務(wù)效率。此外，強化學習為提升手術(shù)機器人的智能化能力提供強大支持，可提高植入物定位的準確性、減少術(shù)中出血、提高神經(jīng)保留率。

來源：佑信醫(yī)管

來源：榮格-《醫(yī)療設(shè)備商情》

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