医疗领域加速“人机共融”，将带来什么？
发布于2023年8月2日
2000年的一个午后，一个医疗团队在手术室内精心准备着一场胆囊切除手术。但与常见的手术不同，这次的主刀手不是人类医生，而是一台名为"达芬奇"的手术机器人。在医生的操作下，"达芬奇"机器人的手臂平稳而准确地向患者的胆囊靠近。而在另一边，医生通过先进的视觉系统，能清晰地看到患者体内的情况，通过控制器让"达芬奇"执行微小而精确的动作。
这个机器手术臂比医生的手更加灵活，可以在极小的空间内进行360度旋转，完成人类难以做到的动作，每一个动作都达到了令人惊叹的精确度。当时，这是一场里程碑式的手术，标志着机器人技术在医疗行业的应用开启了新的篇章。
如今20多年过去了，“达芬奇”这样的手术机器人仅仅只是机器人技术在医疗行业中应用的冰山一角，随着近年来科技的发展，越来越多的机器人被广泛应用到了医疗领域的各个角落。机器人技术的迅速发展与应用，为医疗领域的改革注入了新的活力，也为广大患者提供了更加精准、高效的医疗服务。
机器人正在如何改变医疗行业？
随着科技的快速发展，机器人在智慧医疗领域的应用日益广泛，不仅在手术室、病房和药房中得到应用，也在远程医疗、患者护理和疾病诊断等方面都发挥着重要作用。
统计机构Statista的数据显示，2022年全球医疗机器人市场规模达到125亿美元。市场机构预测，医疗机器人市场的规模将持续快速扩大，预测到 2030年将达到 444亿美元，复合年增长率将超过18%。其中，手术机器人市场占据了最大的份额，达芬奇手术机器人等成为了该市场的领导者。此外，康复机器人、护理机器人和医药物流机器人等市场也在快速增长。
2021-2030年全球医疗机器人的市场规模变化 来源：Statista
随着人工智能技术和工业制造技术的同步发展，机器人在智慧医疗领域的应用，正在朝着多元化、精细化方向发展，给医疗服务带来了诸多优势。在由医疗机器人开创的新时代中，机器人逐渐成为医疗团队中不可或缺的一员，它们担负起繁重的工作，让医生有更多时间专注于病人的治疗方案，同时也提高了整体医疗质量，让整个医疗体系更加智能、高效和人性化。
机器人在哪些智慧医疗场景发挥作用？
随着智慧医疗机器人的不断进步和发展，医疗服务正步入一个全新时代。拥有高度智能化和先进感知技术的智能机器人穿梭于医院的走廊和诊室，在很多场景中发挥着重要作用，为人类的健康管理带来了更多的便利和更大的想象空间。
手术机器人
近年来，手术机器人的发展和应用令人瞩目，为外科手术领域带来了革命性的变化，机器人在外科手术和微创手术中已经开始有了越来越多的用例。例如，在子宫肌瘤切除手术中，传统手术需要做较大的切口，而机器人辅助的微创手术则可以减少对子宫的损伤，使患者术后疼痛和恢复时间明显减少。
手术机器人的发展和应用不仅使手术效果更加显著，还带来了许多其他好处。由于手术创伤更小，患者疼痛减轻，住院时间缩短，术后恢复快，医疗费用得以降低。此外，对于医生来说，手术机器人的应用也降低了手术技术的学习曲线，提高了手术的安全性和成功率。
目前市场上已经涌现了多个手术机器人的专业制造品牌。其中，美国Intuitive Surgical公司的达芬奇是最广泛应用的手术机器人，另有TransEnterix的Senhance、英国CMR Surgical的Versius、美国Globus Medical的ExcelsiusGPS，以及Stryker的Mako等品牌也为不同的手术领域提供了先进的机器人辅助手术解决方案。
达芬奇手术机器人，图源：维基百科
护理与康复训练机器人
护理与康复训练机器人是医疗机器人技术中的重要分支，其发展正处于快速拓展阶段。这类机器人的设计旨在提供更有效的护理服务，辅助患者进行康复训练，并在医疗场景中发挥越来越重要的角色。
康复机器人广泛应用于协助患者进行康复训练，主要集中在提高运动精度、个性化训练方案和提供实时反馈等方面。这些机器人可以针对不同部位的损伤或功能障碍提供特定的训练，如下肢康复机器人用于步态训练，上肢康复机器人用于恢复手部功能等。护理机器人则在护理领域的应用日益增多。它们可以通过传感器监测患者的生理指标，提供智能化的监护和预警服务，保障患者的安全；还能与患者互动，提供心理支持和陪伴，对于孤独的老年患者和儿童有着重要作用。此外，目前很多护理机器人还拥有自动配送物资和药物的功能，可以显著提高医院内物流效率，减轻医护人员的负担。
医疗护理机器人已经在实际场景中得到广泛应用。比如，Lokomat是一种下肢康复机器人，用于帮助下肢瘫痪患者进行步态训练，它配备了运动传感器和电机驱动装置，能够根据患者的病情提供个性化的步态训练，有助于恢复患者的步行能力。护理机器人PARO外形类似海豹，它的柔软外观和互动功能可以减轻痴呆患者和孤寂的老年人的焦虑和紧张情绪，提供心理支持和安抚疗法。TUG护理机器人则可用于医院内部物品和药品的配送，它可以自主规划路径，避开障碍物，自动将物品送到指定位置。
图： TUG机器人，图片来自TUG官方网站
医疗信息与咨询机器人
医疗信息与咨询机器人基于人工智能技术，旨在提供医学信息和解答健康相关问题。这类机器人通过自然语言处理和知识图谱等技术，能够与用户进行智能对话，为用户实时提供准确的医疗信息和咨询服务。
此类机器人能够“扮演”患者的医学问答助手，回答用户如症状解释、疾病诊断、药物说明等问题，还能够根据用户提供的关键词或问题，搜索医学知识库并给出相关答案，帮助用户快速了解医学知识。这些机器人也可用于健康管理指导，根据用户的年龄、性别、生活习惯等信息评估用户的健康状况，个性化地提供相应的饮食、运动和生活方式建议，帮助用户实现健康管理目标。
在疫情爆发期间，医疗信息与咨询机器人发挥了重要作用。它们向公众自动发布最新的疫情信息、防控措施和就医指南，帮助公众了解疫情动态并采取相应的预防措施。一些医疗信息与咨询机器人还能够辅助医生做出临床决策，根据患者的临床信息和医学数据库，提供诊疗建议和治疗方案，帮助医生更准确地诊断和制定治疗计划。
医疗机器人的关键硬件构成
医疗机器人是一种复杂的系统，需要精密的制造系统，并和先进的软件系统无缝集成。医疗机器人通常具备多种功能，如手术辅助、康复训练、患者护理等，不同的应用需要机器人具备不同的技术和功能，因此需要为医疗机器人设计复杂的系统来满足多样化的需求。
传感器与感知
在医疗机器人的构造中，用于感知和获取环境中的各种信息的传感器起着至关重要的作用。其中，感知视觉、触觉和声音传感器是常见的三类传感器，它们使得医疗机器人能够更加智能化和高效地完成任务。
视觉传感器用于模拟人类视觉，让机器人能够通过摄像头或激光扫描等设备捕捉周围环境的图像和视频，实现精确的定位和导航。医疗机器人的感知视觉传感器常用于引导手术操作、病灶检测和无创诊断等应用场景。触觉传感器能够模拟人体的触觉感知，让机器人具备触摸和力量感知能力，通过感知手术过程中的力度、压力和触感，确保手术操作的安全性和稳定性，避免对患者组织的意外损伤。声音传感器使得机器人能够感知声音信号并进行分析和处理。在医疗机器人中，声音传感器广泛应用于听诊和语音识别。比如，听诊传感可以帮助医生发现异常心音和肺音，辅助诊断心脏和呼吸系统疾病；语音识别技术使得机器人能够通过语音与医护人员和患者进行交流和互动等。
运动与执行技术
医疗机器人之所以能够在医学手术和操作中实现复杂的动作和任务，成为高度精准和可控的执行器，机械臂是其最重要的实现基础之一。机械臂作为医疗机器人的执行器，使得机器人能够在空间中灵活地移动和定位。
医疗机器人的机械臂通常采用类似于人体手臂构成的多关节链式结构。每个关节都配备电动或液压驱动装置，可以实现关节的旋转或伸缩运动。机械臂的关节数量决定了机器人的自由度，即它可以在多少个维度上进行运动和定位。
控制算法是控制机械臂的“大脑”，它能够通过合理的控制策略驱动机械臂的运动。在医疗机器人中，常见的控制算法包括PID控制、逆运动学和轨迹规划等。PID控制算法用于保持机械臂在目标位置的稳定性和精度；逆运动学算法用于根据末端执行器的位置计算各个关节的运动参数，从而实现机械臂的特定运动轨迹；轨迹规划算法用于规划机械臂的运动路径，避免机器人在手术过程中与周围环境发生碰撞，同时保持医生操作的舒适性和顺畅性。
辅助手术机器VerroTouch系统概述，图片来自 ResearchGate
数据处理与自主决策
医疗机器人的数据处理与决策系统是其核心智能部分，它能够利用传感器获得的信息，让机器人能够在医学和护理场景下实现更加自主、智能的行为。
医疗机器人通过配备的各种传感器感知周围环境和获取患者的生理数据，这些数据可以是图像、声音、压力等多种形式，提供机器人感知环境的信息。数据处理系统会对传感器采集的数据进行预处理，包括滤波、去噪、特征提取等，确保数据的准确性和可用性，并融合多源数据。基于这些数据，医疗机器人能够更全面地了解周围环境和患者状况，并根据预先设定的决策算法、规则和模型，医疗机器人开始分析融合后的数据。这些算法和规则可以基于机器学习，也可以是根据医学知识和专业经验编制的，机器人使用这些算法来评估当前情况，从而为后续决策提供依据。在得到数据分析和决策算法的结果，医疗机器人做出涉及动作的选择、运动的路径规划、力度的调整等决策，使机器人能够在不断变化的环境中作出适应性的行动。
目前，很多医疗机器人还具备自主学习能力，能够通过不断积累经验和数据，优化决策算法和规则。通过机器学习和算法优化，医疗机器人能够逐渐提高其性能和智能水平，以适应不同的应用场景，更好地为医护人员和患者服务。这些数据处理与决策系统使得医疗机器人成为具备智能决策能力的高级工具，能够根据环境和任务的变化做出相应的响应和行为调整。
未来应用挑战与展望
- 应用挑战：医疗机器人作为一种复杂的技术应用，面临着多方面的限制和挑战。技术限制与成本挑战：医疗机器人的研发和制造需要高度复杂的技术，如传感器融合、控制算法、智能决策等。这些技术要求专业团队和大量的研发投入。同时，由于医疗机器人技术的复杂性，制造和购买成本较高。许多医疗机构难以负担高昂的设备费用，限制了机器人在临床中的普及应用。
- 机器人安全与隐私保护：医疗机器人在与患者互动或执行手术等任务时，必须确保其操作的安全性。意外故障或错误操作可能导致严重后果，因此需要严格的安全控制措施。此外，医疗机器人的使用涉及到患者的个人隐私和医疗数据，因此在数据采集、存储和传输方面需要采取有效的隐私保护措施，防止敏感信息泄露。
- 人机交互与信任问题：患者和医护人员对医疗机器人的信任是使用成功的关键。医疗机器人需要实现自然、友好的人机交互方式，如语音、手势和触摸等，以便用户可以轻松地与机器人进行沟通和指令传递。医疗机器人需要表现出高度的准确性和稳定性，以建立和保持用户对其的信任和接受度。
技术发展趋势与前景
虽然医疗机器人面临着一些技术和应用的挑战，但其发展前景仍然非常广阔。
随着人工智能技术的不断进步，医疗机器人技术将朝着智能化、精准化、个性化和远程化等方向发展。机器学习和深度学习技术的应用，使得机器人能够从大量数据中学习和优化算法，具备更好的感知、决策和执行能力，适应更加复杂的医疗场景。此外，在手术治疗中，医疗机器人将进一步提高手术和治疗的精准性，通过高精度的感知、先进的控制算法和实时的决策系统，医疗机器人能够更准确地执行手术操作，减少手术风险，提高手术成功率。通过收集和分析患者的生理数据和健康信息，医疗机器人未来还能够为每位患者提供定制化的诊断和治疗方案，提高医疗效果。
在不久的将来，医疗机器人将越来越多地与医护人员密切合作，成为智慧医疗中更可靠的协作伙伴。通过与医疗人员的合作，机器人能够在手术和护理中承担更多重复性任务，提高医疗效率。搭载传感器和通信技术的机器人还能够在远程进行医学影像诊断、医生会诊以及远程护理，为偏远地区和无法利用医疗资源的患者提供便利。虽然目前机器人主要用于外科手术和康复训练等领域，但也将有望在儿科、老年护理、急救等其他医疗领域发挥更大作用。
结语
医疗机器人技术正处于蓬勃发展阶段，它广泛应用于外科手术、康复护理和医疗咨询场景中。医疗机器人作为一种复杂而智能的系统，需要采用先进的传感器、控制算法和数据处理技术。目前医疗机器人的发展仍然面临技术限制与成本问题，需要持续发展、扩大应用规模、降低成本、确保安全和隐私保护和加强人机交互与信任。然而，随着人工智能和机器学习的进步，医疗机器人前景愈加光明，有望推动个性化医疗、远程医疗、微创手术等领域发展，助力于医学和护理领域更大的创新与进步。
关于作者：
Daisy Zhang ，是一名资深科技记者和编辑。曾在硅谷多家媒体但任科技记者职务，长期追踪中国以及北美地区的科技动态，曾独立采访大量斯坦福大学、伯克利大学教授，创业公司CEO、风险投资人等，撰写多篇影响力超过百万级别的科技类文章。同时创立华谷君一管理咨询公司，持续为包括成都、北京等地的中国地方政府提供产业研究咨询服务。
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