想象这样一个场景：手术室内，灯光柔和却精确地聚焦在患者身上，一台精密的手术机器人正有条不紊地操作着机械臂，完成组织缝合。它的动作稳定、流畅，甚至带着一种超越人类极限的精准感。

前不久，来自美国约翰霍普金斯大学和美国斯坦福大学的研究人员打造出一台 AI 手术机器人，目前其已能完成外科手术中的三项基本操作：操纵针头、提起身体组织、缝合。

（图源：Johns Hopkins University）

在缝合等标准手术任务中，该机器人的手术时长相比人类医生大约缩短 30%，这对于时间紧迫的手术尤为有益。目前，它不仅能做缝合之类的小手术，还能做一台完整的手术。

研究中，研究人员针对机械臂加以训练，即让它“观看”10000 多条长达数千小时的手术视频，这些视频均来自于真实手术室，由真人医生从手腕上安装的摄像头录制而来。

通过这一学习，以及在“模仿学习”在这一方法的帮助之下，让机器人能够观察和模仿真人医生的行为，从而通过自我学习达到与人类医生相当的水平。

已通过模拟手术考核

工欲善其事，必先利其器。本次研究用到的一款“硬件利器”叫做达芬奇手术系统（dVRK，da Vinci Surgical Research Kit），它是一款远程机器人手术系统，该系统中包含一个由 AI 驱动的机械臂。目前，该系统已被广泛用于非临床研究领域。

在打造机器人时，研究人员也使用了这一系统。如果将机器人比喻为一个人，那么达芬奇手术系统就是它的“手和眼睛”，而研究人员的主要贡献在于为该机器人造出了“大脑”，即让其拥有自我学习的能力。

对于一般的编程机器人来说，在对其进行训练时，通常需要以手动方式输入人们希望它们做出的动作。

在之前基于达芬奇手术系统的类似研究中，当对机器人进行缝合编程时，人们需要针对每个动作进行详细的手工编码。这不仅“框死”了机器人的能力范围，而且还会让其缺乏灵活性。

更严重的是，在机械臂执行多个关节运动之后其会积累一定的误差，这可能会让机械臂无法准确地到达预定位置。

在手术这样的敏感环境中，即使是微小的误差也有可能带来致命后果，因此这也是此前该类机器人在落地时面临的主要限制。

基于此，研究人员定下这样一个目标：当机器人在做手术时，让其能够根据实时观察到的情况移动。

为此，研究人员使用了“模仿学习”这一方法，而之所以无需针对单个动作进行手动编程，是因为“模仿学习”能让机器人观察真人医生手术的步骤，从而让其具备自主学习的能力，进而能在没有人类帮助的情况下开展复杂手术。

为了让该机器人进行更安全的操作，研究人员还对机器人进行了虚拟模拟。通过观看大量视频，让机器人学会分别手术动作之间的细微差别，来判断在处理组织所需的张力幅度，从而避免造成损伤。

目前，这一领域仍然处于灰色地带。未来如果有更多统计数据能够证明手术机器人的安全性和有效性，那么人们将会更有动力选择手术机器人。

而在下一步，研究人员将探索该机器人能否用于看不见的解剖结构的外科手术。在一些复杂的外科手术中，做手术时需要随时适应患者的情况。在对严重的内伤患者进行手术时，也需要该机器人具备更强的能力，因此还需进一步提高它的能力。

同时，研究人员也将让该机器人尝试开展真实手术，比如先从疝气修复手术这样的低风险手术开始，然后再逐步推进到更复杂的手术。

新闻来源：DeepTech深科技