Page 50 - 南京医科大学自然版
P. 50
第46卷第8期
·1156 · 南 京 医 科 大 学 学 报 2026年8月
度学习驱动的生理运动预测模型，前瞻性修正呼吸 与微观操作统一。随着大量数据积累与更多医疗
周期带来的位移；二是多源影像校验机制，持续追 机构接入，机器人系统的学习和进步速度惊人。
踪组织形变；三是自适应滤波，消减环境干扰。前 1.3 技术基础与系统架构
述临床试验性应用证实该系统在提高病灶识别精 1.3.1 硬件构成
度和降低复发率方面具有显著优势。技术实现依 在集成AI算法的机器人手术系统中，硬件构成
托三大支柱：光学定位构建高密度图像；动态补偿 是实现精准操作与智能交互的基础，直接决定了系
修正解剖结构与器械误差；多模态数据融合整合术 统的稳定性、精确性和临床适配能力。其中，高自
前与术中影像信息。尽管对人体深部组织定位和 由度和高精准度机械臂、力反馈系统和三维视觉模
［20］
实时计算效率仍待优化，但这些技术进步标志着外 块构成了该系统的三大核心物理模块 。
科手术从经验依赖模式向智能感知模式的重要方 机械臂是外科机器人手术的核心，其需兼具灵
向转变。 活性、精度与生物兼容性。新一代机器人系统普遍
1.2.2 抗干扰操作稳定性 采用多自由度冗余结构，支持狭小腹腔内高精度操
智能手术系统通过力反馈与震颤过滤实现精 作，并可只有搭载各类器械。同时柔性驱动与并联
确操作，并借助大量的分布式传感器监测微力并动态 关节设计提升了机械臂的灵活性与效率，外骨骼手
［16］
校准，确保机械臂运行稳定 。初步随访显示，其在 势操控实现了人机自然交互。力反馈系统通过高精
复杂解剖操作中失误率显著低于传统腔镜，尤其适用 度传感器采集压力与剪切力，结合触觉仿真让医生实
［17］
［21］
于老年狭窄盆腔患者（GRADE证据等级：中） 。 时感知组织差异，有助精准切除并减少损伤 。三维
手术系统采用的高刚度碳纤维机械臂结构具 视觉模块整合术前影像学信息、实时多镜头成像、
有优异的柔性抗形变特性，配合基于神经网络的自 光学相干与近红外荧光等技术，实时重建解剖结构
适应控制算法，可根据不同组织阻力实时优化控制 并标记肿瘤与血管，显著提升定位、切缘评估与血
［22］
参数，使系统既能处理坚韧的筋膜组织，又能安全 管保护精度 。
操作脆弱的神经血管束 ［18］ 。在盆腔狭小空间内，系 1.3.2 软件核心
统能够保持恒定的缝合张力控制，使针距均匀度达 软件核心是集成AI算法的机器人手术“大脑”，
［4］
到理想水平 。机器人外科系统通过智能补偿与实 其智能程度决定了能否实现场景理解与辅助判
时学习优化控制策略，结合新材料与算法确保稳定 断。计算机视觉是手术系统的关键支撑，功能一般
性。力反馈传感器精确传递组织弹性，闭环控制融 涵盖器官识别、病灶标注、血管分割和手势语义解
合前馈与反馈，实现灵活精准操作。 析。器官识别依赖深度学习模型（如U型网络、掩膜
1.2.3 知识迁移学习能力 区域卷积神经网络）在多模态数据库上训练，可自
在大数据分析和实时云平台数据库的技术加 适应解剖结构差异并进行动态追踪。血管分割功
持下，集成AI算法的机器人手术系统的知识迁移学 能则聚焦于肠系膜动静脉与小血管的精准识别，以
习能力代表了智能医疗领域的研究热点之一，该功 避免术中血管损伤，有效控制出血量。基于注意力
能模块通过先进的机器学习架构与规律总结实现 机制的多尺度网络在复杂场景下表现优异，而轻量
［19］
了机器人间的手术经验的智能化传承与优化 。其 化模型则可以满足实时检测需求 ［23］ 。部分先进平
核心技术建立在多模态手术知识图谱基础上，采用图 台可在术中自动高亮血管并叠加三维立体模型，提
卷积神经网络对复杂的手术操作流程进行结构化表 供增强现实视觉辅助。高阶系统则可以通过视觉
征，能够有效捕捉不同术式间的潜在关联规律。 识别提取语义信息，结合空间关系构建知识图谱，
系统基于分布式联合学习整合多中心手术案 支持实时路径规划修改与风险预警建模提示。
例，构建多病种经验库，能识别解剖变异并提供实 1.3.3 实时决策系统与模型
时预警，智能优化复杂解剖条件下手术路径规划。 实时决策系统是 AI 手术机器人的核心模块之
其分层注意力神经网络可从海量视频提取关键节 一，承担路径规划、危险预警、异常处理和干预建议
点，建立质量评估体系，并结合虚拟仿真与增强现 决策，通过结合计算机视觉、图优化和强化学习，实
实加速训练与术中指导，降低术后并发症。同时借 现自适应控制与数据解释，并适时给出提示与决策
助高速网络通道与数据中心进行跨中心的知识共 信息。其核心功能是通过术前影像与实时视觉构
享，利用自适应算法持续优化，实现宏观手术规划 建拓扑模型，利用 AI 算法优化轨迹，减少组织损伤
