自主機器人輔助與微型機器人手術：五大外科領域的進展與路線圖

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自 1985 年開發(fā)出第一臺用于神經(jīng)外科活檢的機器人手術以來，機器人輔助手術（RAS）在臨床實踐中日益普及。隨著微型化技術的發(fā)展，未來的手術將更加微創(chuàng)。在未來，先進的技術能夠讓機器人通過人體天然孔道實現(xiàn)局部或完全自動化的治療，從而顯著縮短患者的術后恢復時間，并大幅度降低醫(yī)療成本。

2026 年 7 月 1 日，由 MIT 牽頭，聯(lián)合普渡大學、佐治亞理工學院、哈佛醫(yī)學院等三十余家機構的外科專家與生物工程研究者共同完成的綜述發(fā)表于《Science Advances》。

在「Toward autonomous robotic-assisted and microrobotic surgery」文章中，研究團隊系統(tǒng)梳理了自主機器人輔助手術與微型機器人輔助手術（μ-RAS）的技術進展，圍繞血管內(nèi)、腔內(nèi)、腹腔鏡、眼科、骨科五大外科領域展開交叉分析，是少數(shù)同時整合一線臨床視角與前沿工程技術的跨學科綜述。

論文鏈接：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aec4197

五大外科領域

手術機器人的自主化絕非一蹴而就去徹底取代醫(yī)生。相反，它應當從能夠降低醫(yī)生認知負荷和人體工學勞損的「輔助功能」切入，逐步攻克和自動化高價值的特定子任務。這一變革不僅需要算法和硬件的飛躍，更需要跨學科的緊密協(xié)作來建立安全、嚴謹?shù)呐R床驗證標準。

具體而言，團隊內(nèi)聚集了專注于當代機器人手術的執(zhí)業(yè)外科專家，并將生物醫(yī)學領域劃分為五個專業(yè)領域，并據(jù)此組織視角：血管內(nèi)系統(tǒng)、腔內(nèi)系統(tǒng)、腹腔鏡系統(tǒng)、眼科系統(tǒng)和骨科系統(tǒng)。

血管內(nèi)系統(tǒng)

血管內(nèi)介入因具備清晰的血管解剖路徑、操作動作可機械復刻、依賴影像反饋而非觸覺反饋等特性，是最接近自動化落地的外科術式之一。

自動化的核心方向分為兩類，一是 AI 輔助規(guī)劃與引導系統(tǒng)，整合多模態(tài)影像與術式知識模型，為術者提供個性化路徑規(guī)劃與術中指導；二是自動化運動規(guī)劃與導航控制器，將手術拆解為可執(zhí)行子任務，經(jīng)醫(yī)師確認后由系統(tǒng)執(zhí)行。

現(xiàn)階段行業(yè)共識是優(yōu)先自動化難度最高的血管導航子任務，而血管穿刺等簡單操作仍由人工完成。同時微型機器人已展現(xiàn)潛力，電磁控制微導絲、超聲引導螺旋微型機器人可將溶栓效率提升數(shù)倍，但相關技術仍處于臨床前驗證階段。

圖 1：自主機器人和微型機器人輔助血管內(nèi)干預。

腔內(nèi)系統(tǒng)

自動化的短期突破點在于已知靶點的定向導航，利用管腔的天然約束特性實現(xiàn)自動路徑規(guī)劃；探索性導航與介入操作因需結合患者病史、病灶特征進行醫(yī)學推理，自動化難度顯著更高。

目前胃腸道智能膠囊、泌尿系統(tǒng)微型抓手等微型設備已進入臨床或臨床前階段，可實現(xiàn)自主內(nèi)鏡檢查、藥物遞送與組織活檢，但仍面臨定位精度不足、膠囊滯留風險等實際問題。

圖 2：自主機器人和微型機器人輔助的腔內(nèi)干預。

腹腔鏡系統(tǒng)

腹腔鏡手術因軟組織可變形、個體解剖差異大，自動化難度顯著高于骨科等領域。目前商用設備成本高且醫(yī)師培訓周期長，僅在高手術量機構普及。

自動化的短期方向是特定子任務的低級別自主，如穩(wěn)定的鏡頭定位、器官牽拉、術中抽吸等常規(guī)操作。技術層面需突破軟組織實時 3D 重建、力反饋感知等核心難點，通過多模態(tài)影像與機器學習構建組織形變模型，同時發(fā)展柔性機器人器械匹配組織順應性，減少醫(yī)源性組織損傷。

此外，內(nèi)鏡影像的數(shù)字化與 AI 分析可實現(xiàn)手術步驟識別、術中事件預警，為 AI 輔助系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)基礎。

眼科系統(tǒng)

因眼部光學透明、解剖結構相對固定，眼科系統(tǒng)是適合早期自動化落地的專科領域。

目前屈光激光手術已實現(xiàn)部分自動化功能，玻璃體視網(wǎng)膜手術的機器人輔助可將操作精度從人類生理震顫限制的 40-100μm 提升至 1-10μm，減少術中微出血等并發(fā)癥。

未來自動化可覆蓋急診激光虹膜切開、玻璃體腔藥物注射、常規(guī)白內(nèi)障手術等高量或急診術式。核心技術需求包括適配眼部結構的弧形手術工具、OCT 與手術顯微鏡的實時影像融合、亞微米級力感知與 200ms 內(nèi)的安全響應速度，數(shù)字孿生技術則可輔助術前個性化規(guī)劃與術中實時反饋。

骨科系統(tǒng)

骨科依托剛性骨骼解剖與成熟的影像導航體系，是自動化落地條件較好的領域。

生成式 AI 模型可實現(xiàn) 2D 影像到 3D 解剖結構的重建，進一步減少術中輻射劑量。此外，搭載藥物遞送系統(tǒng)與傳感器的智能骨植入物，可實現(xiàn)術后長期監(jiān)測與靶向抗感染、促骨生長治療，也是重要的發(fā)展方向。

微型機器人手術的技術瓶頸

微型機器人手術覆蓋厘米到納米尺度，核心價值是抵達傳統(tǒng)手術器械無法到達的解剖區(qū)域，實現(xiàn)無創(chuàng)或極微創(chuàng)的介入操作。

圖 3：微型機器人在外科和生物醫(yī)學應用領域的最新進展。

目前微型機器人實現(xiàn)完全自主的核心瓶頸集中在三方面：

一是能量供給，標準電池技術難以適配微米級尺寸，鋅空氣微電池等新型方案仍處于實驗室研發(fā)階段；

二是機載計算與自主決策，現(xiàn)有系統(tǒng)多依賴外部控制中心，完全自主需在極小體積內(nèi)集成傳感、計算、通信等核心模塊；

三是安全機制，微米級機器人的體內(nèi)追蹤與回收難度大，可降解、可生物吸收的材料設計是重要解決路徑，同時需配備可靠的故障安全機制。

現(xiàn)階段的務實方案是混合控制模式，微型機器人具備簡單的局部控制回路，由外部系統(tǒng)進行全局監(jiān)督與調度，兼顧操作靈活性與臨床安全性。行業(yè)長期發(fā)展還需建立統(tǒng)一的多模態(tài)數(shù)據(jù)標準，整合影像等數(shù)據(jù)，同時將技術的責任邊界與現(xiàn)有外科培訓、質量控制體系對齊。