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| 本文作者： 李勤 | 2017-07-09 18:45 | 專題：GAIR 2017 |
雷鋒網編者按：7月8日，中國計算機學會（CCF）主辦、雷鋒網與香港中文大學（深圳）承辦的第二屆全球人工智能與機器人峰會（CCF-GAIR 2017）進入第二天，在機器人專場中，英國帝國理工大學教授、英國皇家工程院院士、IEEE Fellow 楊廣中作為第一位演講者，進行了題為《Surgical Robotics – the Next 25 Years》的演講。以下為楊廣中的演講摘要，雷鋒網編輯在不影響原意的基礎上略有刪減，小標題為雷鋒網編者所加。
由于技術的發展，醫療手術在過去兩三百年間在安全性、可靠性，并且加速病人的康復上獲得了進展。比如，1967年人類實現了第一例心臟移植，1975年微創手術出現，到2010年實現整體臉部置換手術。
在過去二三十年中，微創手術的確發展得非常好，主要得益于微創手術器械、影像等各方面的支撐。 我們在做手術之前，對整個手術已有非常好的判斷。怎么做、如何到達病灶，怎樣最大程度地減輕痛苦，加快病人康復，這些都是微創手術的初衷。但是，現有微創手術有一個缺點就是操作相對困難。為了解決這些問題，在九十年代，手術機器人開始得到推廣。手術機器人有哪些優點？主要可以解決微創手術三個問題。
第一，進行精致操作時，眼睛和手的運動兩個軸之間最好要重合，如果眼睛看一個地方，手往另外一個地方，很多精細的操作就比較困難。 第二，靈巧的手術器械，這樣很多復雜的操作包括細密縫合就能做。第三，視野和動作可以同時放大并且除顫。今后，機器人可以通過自然腔道進入人體，并且會有很多顯微手術可用機器人做。
早在九十年代， 美國的Computer Motion Inc 發布了AESOP系統并取得了FDA認證。它主要通過語音識別來控制內窺鏡。之后該公司發展了Zeus系統，這樣醫生可以坐著操作主機械臂，眼睛的軸跟動作的軸重合，并且視野和運動同時放大，以便于操作細微手術。 達芬奇系統也具有相同功能，現在它已在臨床得到廣泛應用。
綜觀過去二三十年，手術機器人已從一個簡單的系統發展成今天能進行精密控制并且多人協作的系統。在手術機器人領域，還有很多其他系統，包括骨科和心血管介入的機器人。
現在，手術機器人發展日新月異。25年前，手術機器人是一新興的技術，現在，手術機器人已經逐漸普及。但是，它的問題在于：第一，價格偏高；第二，適用癥不是太全；第三，術中影像和真正的智能方面還未很好的結合。盡管如此，手術機器人的市場依然被看好，手術機器人年均復合增長率在13%左右，在 2020 年可能達到 180 億美元的市場規模，而這些都是相對比較保守的估算。
下面我把手術機器人主要功能給大家演示一下。實時手術導航現在在臨床上用得并不是太廣，但在今后幾年，手術導航和增強現實會有很多發展和應用。因為計算機視覺包括人工智能， 實時配準，再加上增強現實算法，會有很大提高。它所要達到的境界可以用下面的視頻來演示。這是腎臟的局部腫瘤切除。該系統能把術前影像和術中視覺進行三維重構和配準。這不是一個簡單的組合，而是實時跟蹤的，腫瘤的邊界都能看得非常清楚。這套系統由帝國理工醫學院開發，已經在臨床上有很多應用，尤其是在微創泌尿外科。
現有手術機器人能夠應對的適用癥并不是太廣，現在主要應用于婦科和泌尿外科， 當然還有骨科。在其他外科領域，并不是太多。對于手術機器人，尤其是需要精準介入，比如心臟手術、腦神經外科和顯微手術，更需要機器人。但是，在這些領域，機器人的發展并不太成熟。在手術機器人領域，美國的確走在了我們前面，尤其是Intuitive Surgical。它的下一代產品（達芬奇SP) 已經經歷了多年的臨床研究。它主要用于單孔微創手術，也快要推向市場了。
那么市場怎么樣？全世界在用的達芬奇系統機器人大概有4000多臺。大家可以想想，中國有多少三甲醫院，所以市場只是剛剛開始，前途非常可觀。因為這個原因，世界各地許多初創公司也象雨后春筍一樣發展起來。尤其在北美、歐洲，現在在國內也有很多投資公司或者初創公司在布局這一領域。
從今后的發展方向來看，我覺得我們對機器人的發展要做一些思考。今后的手術機器人是應該發展得又貴、又大、又強還是又小、又靈巧、又智能？應該朝怎樣的方向發展？是把價格做得更高？還是把設備做得更普及，讓大眾受惠？
《科學》機器人子刊在今年3月時，對今后手術機器人的發展做了一些闡述。實際上，在自動駕駛領域，已有相對應的發展定位。我們把醫用機器人分成6級。 初級也就是0級——醫生往哪里指，手術機械臂就往哪里走，并不存在智能功能。第五級是全智能的手術機器人——這時完全用不著醫生，機器人可以自動診斷，自動進行手術的一切步驟。第五等可能實現嗎？病人接受得了嗎？在法律和倫理方面，能不能通過？也是值得思考的問題。
我個人認為，在我有生之年，第五級機器人實現的可能性并不大。在研究和產業方面，1、2、3、4級醫用機器人更現實。我們要布局在哪一級？與國內臨床需求能不能結合？能否通過法律和倫理？這是我們需要考慮的問題。
第1級機器人可以做一些簡單的輔助。比如在手術過程中如何規避大血管和重要的神經系統。第2級手術機器人可以自動完成醫生指定的一小步驟。比如，把血管或其他器官組織進行縫合。縫合往往是機械、重復的步驟，將來完全可以讓機器人去做。到了第3級，手術機器人就可以把手術當中的一個步驟自動做了，當然還完全在臨床醫生的掌控之中。第4級手術機器人的水平就可達到一般外科醫生了，但它還沒有對術中復雜、突發事件的應對能力，所以還需要有有經驗的醫生在旁邊看著，以防不測。第5級也就是最高級，它完全就象一個主任醫生了，可以全自動進行手術，無需人為干預。今后25年，機器人會逐漸走向更智能化。機器人和智能結合起來，這是一個非常好的場景。
今后如果我們要在技術方面布局，也是從1到2、到3、4級去開發，就需要人機合一。 這是我們研發的一個機械臂，從運動阻力方面看，它是“透明”的，剛柔并具，要用時，用很小的力，甚至用羽毛就能推動它。所以在安全性、可靠性、靈巧性上，有非常好的性能。
談到人機合一，機器和人怎樣才能有效協作？一個智者，更多時間是觀察、理解人家怎么說，怎么做，而不是自己在滔滔不絕的說或一意孤行的做。
1960年，英國一個著名的神經外科醫生 William Grey Walter，把電極移植到大腦皮層，通過思維運動進行控制。當然這對正常的人機交互不現實，把電極移植到自己的大腦皮層，任何醫生也都不會答應。其它有什么方法呢？我們可以用大腦功能影像或EEG， MEG，和fNIRS。
有一句話叫做“眉頭一皺，計上心來”。這是什么概念？我們平時不思考時，大腦前額皮層基本沒有什么信號，但是要做一些比較復雜的事情時，這里大腦皮層的活動就很多。這有什么作用？比如，醫生在做一個非常復雜的手術，同時大腦皮層被機器人監控。醫生如果覺得難度很大，感到非常緊張，大腦前額皮層就會呈現出非常多的活動，這時機器人進行的輔助就要多一點，讓醫生把動作慢下來，進行提示和幫助。如果做手術的時候得心應手，就不需要機器人介入。當然這些現在還只限于基礎研究，要把它真正用在手術室內用于人機交互還不現實。
人機合一，一定要是人跟機器人之間進行有機結合。這是我們實驗室通過 EEG, 完全用想象來控制一個機器人的行走。
當然，做手術時場景更復雜。究竟能不能通過觀察，理解外科醫生的做法，把他腦子里想什么、想做什么挖掘出來？這就是今后人機交互中很好的研究方向之一。
一種比較可行的辦法是通過眼動儀來實現。眼動儀把紅外光打在眼球上，通過反光， 計算亮點和瞳孔之間的相對距離，可以把你看的方向和注意點測出來。現在眼動儀可以和計算機屏幕結合起來，或者用在手機上，臨床上測試也有很多應用。
現在我來做一個實驗，在這張圖片里，有很多方塊，每一個方塊里有兩種顏色，在圖中只有一個是黃綠相配，大家找找看。
（編者注：實驗進行了三次，每一次圖片的方塊數量比之前一張多）
我問大家一個問題，你在找的時候，怎么找？用了什么策略？為什么第二次比第一次做得好？當然是學得越多做得越快。但在查找當中你應用了什么策略？是潛意識還是有意的？先看看我的博士生是怎么找的？他找第二個和第一個的時候，看似相差很大，其實搜索策略實際上沒有改變。人眼看一張圖片，100毫秒之內眼睛怎么動，怎么搜索已經馬上決定了，這叫并行檢索。眼睛是不動的，整個情況全局概念有了，然后就是一個點一個點進行掃描。人眼在識別時，在每一個點要停留100毫秒左右，才能辨別細節。 因為第一張圖片整個顏色差不多，有黑、黃、綠、紅，這時沒有更好的策略，你可以隨機做或者一行一行掃下來，這也是不錯的策略。到第二幅，他在100毫秒里馬上做出決定，因為整個圖片綠色不多，而我們要找的圖案黃綠相間，那么我把所有含綠色的方塊都掃一遍，肯定能很快找到最后的目標。這就是他的策略。
這樣的研究對于手術有什么用？剛才提到，AESOP系統用語音控制內窺鏡，手術室聲音嘈雜，不好用。如果利用你的視覺信息，內窺鏡怎么移動就可以全自動化，隨你意愿而控制。因為我知道你想看哪里，下一步怎么走，都理解到了。這是我們的一套機器人演示系統，這里有一個眼動儀，做的時候一直測量醫生的眼動。面對不同的醫生，機械臂會有不同的反應，好像知道你想怎么做，知道怎么幫助你，聚焦在最好視野。我第一次試用這個系統時，非常驚訝，感覺機器人一下活了起來，這就是今后機器人怎樣能理解操作者，變得智能化。
剛才提到，現代手術機器人有許多可以改進的地方，比較笨重，不智能化。第一，怎樣把它智能化？這是我們做的一套系統，很小。這是它的超柔臂，也可以做單孔、多孔，和經自然腔道。由于腔道非常狹窄，要進行非常精細的手術操作比較難。我們也有蛇形手術機器人。通過柔性、蛇形機器人進入體內，把內窺鏡做得非常柔軟，但又完全可控。
因為好多疾病源于自然腔道，對疾病的早期治療很有前景。 蛇形機器人可以把影像加進去，比如磁共振，超聲，CT斷層掃描，也可以把細胞層面結合起來，比如顯微影像。這是共聚焦成像，進行光活檢。今后的醫學一定是早期診斷早期治療，輔以精準手術。早期病灶往往非常小，利用手術機器人加上影像，一邊手術邊，一邊實時把腫瘤邊界檢測出來。今后手術中看見的不會是非常大的器械，而是非常靈巧、無處不在的機器人手術器械。
最后，要強調的是：25年之前，手術機器人的確是一個新興事物，這一階段的主要目的是如何把手術機器人用起來，解決一些問題。今后25年，手術機器人的發展方向是：第一，智能化。所謂的智能化并不是簡單的用人工智能能解決，一般人工智能解決不了的問題，就用深度學習。深度學習在手術應用上要比較注意，因為每個人的病癥不一樣， 體內環境不一樣，沒有 “大數據”去提供機器學習、訓練。 機器人的智能更多在于人和機器的有機結合。人和機器兩者結合，互相理解，智能連接。第二，機械方面，如何把機械臂做小，做精密，剛柔并具，這是今后值得做的東西。第三，傳感影像結合起來，包括力、觸覺反饋和顯微實時影像。
如果能把這幾點做好，做精了，今后25年，手術機器人在臨床上會用得越來越多，因為它能解決一些現在不可解決的問題。臨床上也能夠助力發展精準醫學。在精準醫學中，精準手術會先行一步，這一切需要手術機器人、影像、傳感、人工智能、計算機視覺全面發展，也需要大家一起研究、應用、產業化、和臨床推廣上協作努力。
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