手术机器人的下一个爆发点

谁是下一个达芬奇？这可能是医学产业最界密切关注的问题。

达芬奇手术机器人以其革命性的技术独树一帜，几乎成为了手术机器人的代名词。但鉴于外科手术应用场景广泛且痛点颇多，市场上对于不同场景的手术机器人寄予厚望。

目前来看，显微外科手术机器人不仅是下一个技术高地，也可能是下一个爆发的领域。经过数十年的探索，这一领域距离“奇点”时刻越来越近。

今年2月，海外显微外科手术机器人明星企业Medical Microinstruments就获得了1.1亿美元的巨额融资。

在国内，包括昂泰精微、迪视医疗等一种企业已经布局，并持续获得融资的支持，加速向前。例如，迪视医疗则以眼科手术为切入点，目前在国内已开展验证性临床试验。

那么，在显微外科机器人领域，是否会诞生下一个达芬奇呢？

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“人“解决不了的挑战

在外科手术领域，显微外科无疑是技术高地。所谓显微外科，指的是利用光学放大设备和显微外科器材，在极小的范围内进行复杂而精确的手术。

一台经典的显微外科手术中，医生需要借助显微镜，探查、寻找只有一毫米甚至零点几毫米的血管、神经，再用以微米为单位、细若蛛丝的缝合线，精准地修复、缝合每一条重要的血管、神经。

因为显微手术的视野通常只有2-3厘米，医生手部任何细微的抖动都可能直接影响手术的成败。因此，这要求显微外科医生的手法必须稳、准、精、巧。

目前，得益于显微镜和仪器技术的发展，显微外科医生现在能够通过连接直径在0.3至0.8毫米之间的血管来进行超显微外科手术。

基于显微外科的独特优势，它已被广泛应用于各种外科专业，包括眼科、耳鼻喉科、神经外科、整形外科和泌尿外科。

尽管进步神速，显微外科手术存在的限制也是比较明显。

其一，犯错的概率仍不低。显微外科手术需要极高的精准度，容错率很低，即使是最轻微的震颤也可能导致不必要的伤害。理论上，我们需要避免这些伤害，但受限于手术的复杂性，挑战仍然重重。在临床上，会存在各种并发症，且比例不低。有数据显示，在视网膜前膜剥离手术中，并发症的发生率从2%到30%不等。

其二，长时间的手术容易带来更多不确定性。一台显微外科手术根据患者情况，时长短则几个小时，长则十几个小时，甚至三十多个小时。因此，每一次手术都是对医生技术和耐力的极限挑战。更重要的是，这可能导致疲劳并增加意外错误的风险。

其三，也是对临床限制*的，外科医生的培养难度大且周期极长。因为显微外科手术对外科医生的手术技能要求很高，并且需要经过广泛的培训，然后外科医生才能在临床上执行此类手术。一方面，对医生的天赋和耐心提出了要求，另一方面也需要长时间的训练。一名显微外科医生，能完成一台断指再植手术，一般需要3年的训练，整个培训周期可能需要超过10年。

所以，在种种限制之下，全球医学界探索机器人技术在显微外科手术中的应用，并开发了各种显微外科机器人系统。

热度越来越高。2000年至2022年每年发表的MSR相关文章数量，其数据是通过在Google Scholar中搜索不同的关键词而获得的。从图中可以看出，MSR相关研究的数量总体呈上升趋势。

种种迹象表明，MSR系统有可能在显微外科领域产生重大影响。

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变革者的持续涌现

基于深刻的痛点，全球有众多企业围绕这一领域展开攻坚，探索过程中涌现了诸多不同的技术思路。

其一，手持式机器人系统。

在手持式机器人系统中，手术工具本身被改装成一个称为“机器人工具”的微型机器人系统。外科医生操纵它以执行外科手术。机器人工具提供震颤消除、深度锁定等功能，因此也被称为“稳定之手”。

“Micron”就是一个典型的例子，其核心是通过手持式机械手感应自身运动，并选择性地过滤掉错误的运动，如手部震颤。然后，机械手通过主动误差补偿在刀尖处产生稳定的运动。Micron机器人易于操作，配备有手持真正显微手术器械的手臂，这些器械很容易放入支架中，并与传统的手术显微镜兼容。

其二，遥控机器人系统。

在远程操作机器人系统中，外科医生操纵主模块来控制从模块，从模块取代了外科医生的手来操纵手术工具。该系统通过伺服算法集成了运动缩放和震颤过滤功能。此外，它还通过在手术工具末端集成触觉反馈或深度感知算法来实现三维感知。

一个典型的例子是“Preceyes Surgical System”，它由计算机、输入运动控制器、器械操纵器和手术台安装头枕组成。该系统专为实现*性能而设计，具有平行四边形连杆和可调节配重，提供机械RCM、停电保护和最小化关节扭矩。PSS采用动态缩放功能，将粗略的运动转换为仪器尖端的精确四轴运动。此外，它利用基于OCT的距离边界来防止意外运动，并结合震颤过滤来减少医源性视网膜创伤。其他功能包括触觉反馈、自动更换仪器、靠近视网膜的听觉反馈，以及在发生事故时可立即移除探头的增强回缩机制。这些功能提高了精确度和安全性，并降低了意外组织损伤的风险。

其三，共同操纵的机器人系统。

在共同操纵的机器人系统中，外科医生与机器人同时操纵手术工具。外科医生直接手动操纵手术工具以控制运动，机器人起到辅助的作用，为手部震颤提供辅助补偿，并允许手术工具长时间固定。

迪视医疗的迪视微锋眼科手术机器人就是一个典型。在该手术系统中，主手是医生，从手是机器人，它按照医生的意图做运动。整个注射过程分为几个步骤，首先通过医生控制机器人云台做眼外定位，再进行眼内定位，然后通过控制手柄，让末端逐渐靠近视网膜的病灶区域。如果需要注射药物到视网膜下的位置，机器人保持不动，此时人手不再干预，大概需要3分钟时间。以注射200微升药液为例，机器人缓慢注射，过程中医生只需要监测时间、速度、流量，注射完再做眼内的撤离，整个过程始终是在医生的监控下，决策也由医生来做。

其四，部分自动化机器人系统。

在部分自动化的机器人系统中，特定的程序或程序步骤由机器人自动执行。机器人直接操纵和控制手术工具的运动。处理后的图像信息作为反馈和指导提供给机器人。同时将视觉信息传输给外科医生，外科医生可以随时提供覆盖命令以监督部分自动化的手术。

在这一领域，"IRISS"系统是一个典型的例证。基于"IRISS"系统，外科医生通过一对定制的主控制器远程操作从属机械手，并通过平视监视器观察术中3D视觉反馈获得视觉信息。此外，该系统还提供震颤过滤和运动缩放功能，以增强机器人手术的控制性能和安全性。IRISS的性能在离体猪眼中得到验证，外科医生操作IRISS成功进行了一系列玻璃体视网膜手术，包括晶状体前囊切除术、玻璃体切除术、视网膜静脉插管术和其他复杂手术。

不过，虽然探索的选手较多，客观来看，大部分的企业还处于初级的探索阶段。因此，这一领域的爆发，还需要等待奇点时刻的到来。

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等待一个奇点时刻

在这些技术革新取得胜利之前，必须解决一系列复杂问题。

首先，我们需要采用一种跨学科的方法来有效解决临床与工程领域的问题。虽然逻辑上功能定位非常明确——精准定位和防止抖动——但首先需要研发出合适的硬件。这并非易事，例如，部分机器人所需的功能可能目前还没有现成的机械臂能够满足如此高的精度要求。因此，我们需要从基础做起，完全自主设计，包括控制系统的搭建和整个机械结构的设计。

同时，把这些高精尖的零件，组合成符合临床使用需求的过程也相当复杂。例如，迪视医疗提到，在左眼需要手术时，将机器放置在左边；在右眼需要手术时，将样机放置在右边。在实际使用中，移动机器人会使情况变得复杂。挑战在于，机器人的运动行程增加了一个瞳距的距离，虽然只有几厘米，但机械结构的变化导致重量的变化，电机的相应负载也随之变化……许多关键元件和机械结构需要重新设计。

其次，机器人的设计必须符合医生的操作条件。机器人不是孤立存在的，要深刻理解医生的需求和痛点，这是一个关键的Know-how问题。因此，企业需要丰富的医生资源，在整个开发过程中，专业工程师必须与外科医生紧密合作，完成有效交互，一些不符合临床需求的功能需要被剔除，同时还需要符合医疗器械的相关标准，并具备持续的迭代能力。

即使产品研发成功，后续的商业化也涉及诸多问题，例如医生的教育。从根本上说，机器人可以缩短医生教育的过程，比如从10年缩短到5年。但要获得临床医生和患者的信任，还有很多工作要做。

总的来说，产品的性能是“1”，而医生教育等问题则是“0”。目前，显微外科手术机器人的核心任务是解决“1”的问题，之后才有资格谈论多个“0”的积累。

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