基于“人-機-環”信息流的機器人手術系統研究與展望

崔皓鑫 王 嶸 鄭 楠 章 頌 任 瞳 梁渝靖

隨著機器人技術的發展與應用,外科手術領域發生劃時代的變化.相比小切口、胸腹腔鏡等傳統的微創外科手術,機器人輔助微創外科手術具有如下優勢.1)借助內窺鏡成像,放大手術視野.2)借助主從控制系統,顯著降低外科醫生的體力負荷,為外科醫生提供良好、舒適的操作.3)借助特定算法,從端機械臂可實現運動縮放和濾抖功能,結合末端執行機構的多自由度設計,幫助外科醫生實現更精確穩定的手術操作,提高手術質量.

四十多年來,很多具有代表性的機器人手術系統產品與技術不斷涌現.由工業機器人改造的PUMA200于1985年參與完成世界首例引入機器人系統的神經定位外科手術[1].1994年美國Computer Motion公司研發的AESOP內窺鏡機器人手術系統首先獲得FDA(Food and Drug Administration)注冊認證[2].主從遙操作機器人根據外科醫生在主端的指令引導從端完成任務,大幅拓展外科醫生的感知能力和操作方式.基于該理念研發的ZEUS,解決傳統手術中內窺鏡抖動和外科醫生手部震顫等問題[3],被認為是第一代真正實現主從遙操作的機器人手術系統[4].2003年,Intuitive公司與Computer Motion公司合并,在ZEUS系統基礎上開發由主從驅動、立體視覺和傳感器組成的Da Vinci機器人手術系統[5],為外科醫生提供更舒適的運動操作控制體驗、深度感知和直覺操作.迄今為止,已有超過七千臺的Da Vinci機器人手術系統在全球范圍內完成1 200萬余次手術[6],覆蓋泌尿外科、婦產科、普外科、心外科、胸外科等學科,成為世界范圍內應用最廣泛的商用機器人手術系統[7].

2005年由天津大學研發的MicroHand-A填補我國在機器人手術系統的研究空白[8],在此基礎上研發的“妙手S”也采用主從控制方式,具備靈活的運動能力和遠程手術功能.2014年,上海交通大學基于對偶連續體機構研發術銳單孔腹腔機器人手術系統[9],解決柔性連續體機構應用在機器人手術系統中結構可靠性不高、力負載能力不足、變形無法快速準確預估、剛度變化非線性、模塊化重構不便等基礎性問題.2019年,哈爾濱思哲睿智能醫療設備有限公司推出康多機器人手術系統,參與完成5G遠程多學科機器人手術實驗,驗證機器人網絡系統協同操作遠程手術的可行性[10].

近年來,一些研究人員借助發展迅速的傳感器和人工智能技術,在立體成像、主從遙操作等成熟技術的基礎上解決新的技術難題.TransEnterix公司于2017年研發出Senhance,通過舒張力為外科醫生提供觸覺反饋,并根據外科醫生眼球運動選擇指令,提升手術操作的便捷性[11].Hugo RAS機器人手術系統于2019年推出,通過便攜式、可拆卸組合和高度兼容的模塊化系統,實現降低費用和滿足特定手術需求的目標[12].同年,德國推出首個微創機器人手術系統Avatera,通過AR技術提供高色彩保真度和超高清分辨率的3D視野,并引入一次性手術器械的概念,在節省成本的同時消除交叉感染的風險[13].

盡管與早期產品相比,當前機器人手術系統在執行層面實現能力躍升[14],但其在人機交互的智能化方面仍有很大的進步空間.分析機器人手術系統設計的底層思路發現,現有的工作大多通過 “所見即所動”的直覺映射及基于比例增量控制原理的精準控制,建立機器人手術系統的總體控制信息流[15],或是從人機協同的角度設計機器人手術系統的主從同構方案[16],進而提高機器人手術系統主從控制的穩定性和透明性.也就是說,機器人手術系統仍被定位在為人使用的工具,因此在人機交互信息流傳遞中更多考慮的是機器人如何方便外科醫生使用,而缺少對復雜系統中人的認知決策機制的考慮,也未充分考慮“人”和“機器人手術系統”作為兩個相對獨立的復雜系統,如何通過充分交互實現相互促進提升的問題.

為此,本文從系統科學的角度,借鑒“人-機結合”的三個發展階段理論[17],分析當前機器人手術系統在人機交互方面的不足,構建基于“人-機-環”的機器人手術系統信息流,并提出人機融合智能共進的新一代心臟機器人手術系統設計思路,旨在通過人和機器人手術系統的協同共進,充分發揮人和機器人手術系統的總體效能,為實現更安全高效的機器人微創外科手術目標提供借鑒.

1 基于系統科學理論的機器人輔助微創外科手術場景交互分析

機器人手術系統以其在直覺映射、立體成像、精準靈活操作等方面的卓越優勢助推機器人輔助微創外科手術成為主流的微創手術方式之一[18],與此同時,手術模式的轉變也對外科醫生帶來新的挑戰.機器人手術系統的介入導致外科手術模式從傳統的器械直接操作轉變為利用主從異構機械臂間接操作[19],外科醫生的行為模式也由傳統的眼/手(信息獲取)-腦(決策形成)-眼/手(完成操作/效果評估)轉變為眼(信息獲取)-腦(決策形成)-眼/手腳(完成操作)-眼(效果評估).因此,需要從“人機交互”的角度系統分析機器人手術場景下的交互.

綜合集成體系作為面向“人-機”系統實現增強智能的典型代表之一[20],核心理念是“以人為主、人機結合”[21].該理論將人機的交互關系,即人機結合的演化過程劃分為三個層次：初等結合層次、人機協同層次和人機融合智能共進層次[17].初等結合層次實現人機互補,讓智能系統成為人邏輯思維的外化載體;人機協同層次加強人機交互的反饋機制,讓智能系統通過可視化等方式將感知的信息反饋給人;人機融合智能共進層次通過人與機器智能的不斷融合迭代,實現智能增強的人機關系,幫助提升人的思維能力和機器的智能水平.

基于上述“人-機結合”的三個層次,結合機器人輔助微創外科手術的特點,本文將機器人輔助微創外科手術場景中 “人-機”交互的發展劃分為對應的三個階段,具體如圖1所示.

圖1 機器人輔助微創外科手術場景中人機交互演進的三個階段

第一階段是工具時代,以PUMA200為代表的機器人系統被引進手術室.該系統采用電動伺服控制技術,通過編程實現多種復雜的運動和精細的操作,為神經外科醫生提供便捷的腦活檢器械定位[22].1991年推出的RoboDoc骨科機器人能根據術前的醫學影像導航和路線規劃,自主完成髖關節置換手術的精確銑削股骨任務[23].盡管這些足夠靈巧、準確和可靠的工業機器人可用于手術場景,但此時的手術設備也僅是作為內窺鏡、手術刀般的器械存在,缺乏機器與外科醫生的交互.

第二階段是輔助時代,以Da Vinci通用型機器人手術系統為代表的智能系統被引進手術室.這一時代的機器人手術系統具備感知智能,在執行手術操作時更穩定、精準,可為患者帶來更小的創傷、更高的手術質量及更短的術后恢復[24].由于主從端缺乏力感知和力反饋,外科醫生喪失通過觸覺獲取目標信息的能力,只能通過視覺補償形成對任務目標的判斷并制定決策,再依靠手腳協調操作助手指導從端執行機構完成相應任務,任務完成的效果也是通過視覺系統進行評估[25].盡管未來補全力反饋的機器人手術系統可能會給外科醫生帶來更好的操作體驗,但可預想到這一階段的系統還不能為外科醫生提供個性化的交互體驗和有效可行的決策建議.

第三階段是智慧搭檔時代.理想的機器人手術系統應對環境具備感知能力,對外科醫生的操作行為具備認知能力,對突發情況具備應急輔助決策能力.另外,在機器人手術系統的結構功能設計方面應有足夠的交互性和人因性,縮短外科醫生的學習周期,減少外科醫生與機器人手術系統之間的阻礙.理想的系統同時要具備足夠的智能,在彌補外科醫生外科本體感覺缺失的同時表現出靈活的操作輔助性能,成為外科醫生優秀的搭檔,而并非單單是外科醫生手中的手術刀[26].

當前,即使是最先進的第四代Da Vinci機器人手術系統仍不能為外科醫生提供個性化的交互體驗和有效可行的決策建議,外科醫生與機器人手術系統的交互還未達到理想的“人-機”融合智能共進的程度.其原因在于,當前機器人手術系統的研究對人、機、環境之間的交互機理探究不足,制約機器人手術系統的發展,具體體現在如下三個方面.

1)關于“人”的因素認識不足.執行手術任務過程中機器人本體通過外科醫生指令引導進行運動,因此外科醫生的協調性、熟練度、任務規劃等技能因素會影響系統整體的運行效能.同時,系統操作的特性、環境的未知性和復雜性等需要外科醫生在手術過程中全身心投入.長時間注意力高度集中情況下保持手腳眼之間的配合,容易使外科醫生工作負荷過高出現腦力疲勞,導致操作失誤.此外,在外科手術場景中,需要多人合作,人與人之間的交互配合也會影響任務執行的流暢性.因此,如何提升外科醫生的專業技能與職業素養、如何使外科醫生在執行任務時保持合適強度的工作負荷、如何使人的因素更好地融入乃至促進人機智能系統的協同工作,是關乎系統整體效能的關鍵問題.

2)對于復雜環境的應對不足.外科手術任務面對的對象是患者,患者本身就是一個開放的復雜巨系統[27],手術過程中存在各類不可預估的突發狀況,僅靠孤立的單體設備解決不了全部問題.機器高效的計算智能與外科醫生跳躍性的邏輯思維不同,從根本上決定面對復雜環境時二者的關注點不同,這種差異阻礙“人-機”兩類智能主體的交互對話[28].此外,手術中各種突發情況可能導致機器對環境信息的感知不足,使反饋給外科醫生的信息有限,外科醫生不能實時準確地感知當前的環境變化,傳遞給機器人本體的控制指令信息可能會超出安全閾值,從而造成較嚴重的后果[29].因此,如何從感知、認知、決策、反饋等方面著手,對系統的整體架構進行設計,使主從式機器人系統在具備傳統機器人的穩定性、可靠性和精確性的同時,還能應對復雜、未知、多變的工作環境,最終形成面向實際場景的人機智能系統,是關乎系統整體效能的核心問題.

3)關于系統整體的建模不足.當前的研究主要關注于從功能角度對機器人手術系統本體進行研究,如立體成像、力反饋及遠程技術,也有學者從人機工程學角度考慮人體力學,增加操作的舒適性.盡管這些研究讓機器更適應人,但是人的主觀能動性未得到充分發揮.相比傳統機器人系統,人機智能系統模型由于人的介入變得更復雜,其中最關鍵的是認知決策過程的建模.機器通過數學模型計算完成表征與推理,而人通過個性化的心智模型完成認知和決策,兩者在過程上都缺少透明性和可解釋性[28].如何從人類認知屬性和機器計算屬性入手,打破“人-機”兩個智能主體的孤島,將人的認知決策過程納入系統整體設計中,構建“人-機-環”系統大循環[27],最終實現人機融合智能共進,是關乎系統整體效能的根本問題.

綜上分析可知,通過人機雙向信息交互,構建“1+1>2”的人機融合智能系統,可大幅促進機器人手術系統智能化的發展.因此首先要做的是,理清在機器人輔助微創外科手術中的信息傳遞方式,構建機器人輔助微創外科手術場景中的“人-機-環”系統的信息流交互框架.

2 面向機器人輔助微創外科手術場景的“人-機-環”信息流構建

在所有微創外科手術場景中,機器人微創心臟手術因其特有的狹小解剖空間和精準操作要求等特點,對外科醫生和機器人手術系統提出更高的要求,最能直觀反映“人-機-環”信息流與控制流傳輸復雜性的外科手術環境.因此,本節將以機器人乳內動脈獲取這一微創心臟外科手術為具體手術場景,闡述“人-機-環”信息流的構建.

機器人乳內動脈獲取是機器人微創冠脈搭橋手術的核心步驟之一,因為乳內動脈是冠脈搭橋手術的最佳血管材料,乳內動脈與前降支的搭橋是保證患者長期手術效果的關鍵因素.在密閉狹小的胸腔環境及跳動心臟干擾的情況下,心外科醫生要操控機器人手術系統實現對胸壁上被筋膜和肌肉組織覆蓋的20 cm長乳內動脈的全程獲取.操作主要通過使用低頻電刀和精細鑷子完成,從患者頭端開始向足側逐一分離乳內動脈分支,并通過鈦夾和電凝予以鉗夾止血離斷,整個過程要避免電凝損傷乳內動脈主干血管,更要避免操作不當引起分支出血而遮擋內窺鏡視野.這一過程中術者還需要與麻醉醫生、床旁助手保持密切溝通,實時了解患者生命體征情況并時刻預防冠心病患者急性心肌缺血事件的發生.

在這一場景下,操作手術機器人的心臟外科醫生是信息流系統中的“人”,機器人手術系統是系統中的“機”,患者、麻醉醫生、床旁手術助手等配合手術的人員以及手術室各種監測患者生理信息的設備組成系統中的“環”.

如圖2所示：外科醫生與機器人手術系統之間、機器人手術系統本體與環境之間、環境與外科醫生之間會產生關于指令、作用、力、位等信息的交換,這些信息的采集、加工、傳遞、利用和反饋,構成機器人乳內動脈獲取手術“人-機-環”系統的信息流.

圖2 機器人輔助微創外科手術場景中的“人-機-環”交互系統

2.1 外科醫生感知決策信息流構建

機器人乳內動脈獲取場景下的“人-機-環”系統是典型的以人為中心的復雜系統.位于主操作臺的外科醫生,首先感知當前手術情景,根據自己的專業知識做出決策,然后做出相應操作,操作執行后的結果會參與并影響外科醫生的下一輪操作.在感知-決策-操作執行的過程中,業務能力不同的外科醫生對機器人乳內動脈獲取可能有不一樣的完成度.為了盡可能地提升外科醫生的業務能力,進而提升整個手術“人-機-環”系統的效能,有必要探究外科醫生在完成機器人乳內動脈獲取時其感知-決策-操作執行的整個過程.

顯示設備獲取胸腔環境與心臟跳動情況,結合手術室其他醫護人員及監測儀器的提示信息,形成外科醫生的初級感官刺激.人體的感知器官在接收到刺激后,會在短時感覺記憶區域對其進行預處理,結合在長期記憶中存儲的經驗或知識,可分辨如空間鄰近性、顏色、簡單形狀或運動等基本特征.這些基本特征會引導注意力的聚焦實現情境感知.外科醫生通過對(任務目標)乳內動脈選擇的把握決定注意力資源的分配并指導感知決策[30].感官受到外部刺激時,知覺表征系統中關于物體基本屬性的信息被無意識地激活,在工作記憶中首先對其分析,即結合長期記憶中存儲的心外科領域專業知識,進行相應的情境感知[31].通過分類整合預測(未來狀態)可能出現的不同手術情況,進而生成不同的決策選項.外科醫生做出決策后,通過動作導向控制機器人手術系統的主操作手完成(相應操作)乳內動脈分離.實際結果與理想預期間的差異,如突發分支出血,將作為學習信號調整下一輪決策促成聯想學習的產生[32].在此期間,對突發情況的處理與對有效操作的更深層理解等總結將被整合成知識存儲到長期記憶中,同時,學習和針對性的訓練也會產生新的既定程序.這些反饋到個體的知識或技能,又會在以后的機器人乳內動脈獲取手術中被使用.由此,上一輪感知決策的結果,一部分通過環境信息反饋通路經由機器人手術系統形成操作感知反饋,一部分由手術室醫護人員和監測儀器構成環境刺激,直接或間接地參與下一輪手術操作過程中.

上述外科醫生在完成機器人乳內動脈獲取手術中感知-決策-操作的信息流如圖3所示,不斷迭代地積累、學習、訓練,外科醫生發展出關于機器人乳內動脈獲取手術任務更高級的心智模型,可有效引導注意力資源,并在無需載入工作記憶的情況下提供整合信息的方法以及對手術場景未來狀態的預測[33].在這種模式下,環境中的重要線索會與長期記憶中已有的知識匹配,模式識別與行為選擇發展到自動化水平[34],進而簡化決策過程.由此可見,長期記憶對實時情景理解和感知決策具有重要價值,即使在注意水平較低時,也能產生較高水平的行為表現,這正是經驗豐富的外科醫生在機器人乳內動脈獲取手術的執行過程方面表現更優異的原因.

圖3 外科醫生的感知決策信息流

2.2 機器人手術系統本體信息流構建

機器人手術系統本體分為主端操作臺、主從遙操作控制系統和從端機器人三部分.其中,主端操作臺由上位機軟件、顯示器、觸覺反饋器、主操作手及運動控制裝置等部分構成.主端發送給從端的控制指令,以及從端反饋給主端的感知信息,經過主從遙操作控制系統加工處理,轉化為符合外科微創手術高精度、高效率和高透明性需求的信息.主從遙操作控制系統作為實時傳遞主端從端交互信息的通道,由自主安全規劃模塊、主從映射模塊、圖像處理模塊及實時力反饋等模塊構成.從端機器人作為整個機器人手術系統本體的執行終端,由下位機軟件、內窺鏡系統、觸覺感知系統、從操作器械及運動控制裝置等部分構成.在外科醫生操作機器人手術系統進行乳內動脈獲取手術的過程中,內部控制流的傳遞如圖4藍線所示.

圖4 機器人手術系統本體的信息流

首先運動采集裝置捕獲外科醫生對手柄及腳踏板的操作,并轉化成運動信息,通過運動信號編碼器打包成主端操作信息,由上位機軟件發送給主從遙操作控制系統.由于主從工作空間和位置姿態的差異性及操作靈巧度等因素,需要實現主操作手、內窺鏡、手術器械坐標系之間的映射.主從精準映射模塊處理主端操作信息,轉變成帶有算法補償的從端控制指令信息,被從端的下位機軟件接收.運動控制裝置根據運動信息解碼器分解的控制指令,實現低頻電刀和精細鑷子的切換、夾持與冷凝操作.

當通過鈦夾和電凝對乳內動脈分支予以鉗夾止血離斷時,內窺鏡系統感知患者內部的胸腔環境,觸覺感知系統獲取交互部位觸覺感知,避免電凝損傷乳內動脈主干血管.將兩系統采集的信息打包成從端感知信息,經由下位機軟件的感知信息編碼器編碼發送給主從遙操作控制系統,如圖4紅線所示.

對于內部環境部分,交由圖像處理模塊,通過圖像識別、圖像增強等操作處理后,再將圖像信息進行立體成像加工;對于力感知部分,交由實時力反饋模塊,進行交互力的實時預測等處理,形成力反饋信息.加工處理好的圖像信息和力反饋信息發送給主端的上位機軟件.經由傳感信息解碼器,對圖像信息和力反饋信息進行解碼.之后分別發送給立體成像顯示器和觸覺反饋系統,輔助外科醫生清楚細致地進行病情診斷,并做出正確的手術操作判斷.

2.3 環境信息流構建

在機器人乳內動脈獲取手術場景中,患者、麻醉醫生、床旁手術助手等與手術室內的各種監測設備共同構成環境,其中患者體內的乳內動脈是外科醫生控制機器人手術系統本體進行手術操作的目標,患者的生理狀況通過監測設備傳遞給醫護人員,麻醉醫生根據這些信息調整麻醉深度,手術助手在醫生的指導下完成必要任務.因此手術“人-機-環”系統的環境部分,既是外科醫生和機器人手術系統操作的對象,又會根據操作結果主動對外科醫生和機器人手術系統進行反饋.

這一階段的信息流傳遞過程如圖5所示.機器人手術系統根據外科醫生的控制指令實現對胸壁上被筋膜和肌肉組織覆蓋的20 cm長乳內動脈的全程獲取,操作主要通過使用低頻電刀和精細鑷子完成,從患者頭端開始向足側逐一分離乳內動脈分支.同時前端操作臂上的內窺鏡系統和力感知系統會將獲得的該區域的環境信息,經由機器人手術系統本體的主從系統傳遞給外科醫生,形成操作感知反饋.

圖5 環境信息流傳遞過程

乳內動脈是該手術場景最重要的交互部位,需要內窺鏡監測密閉狹小的胸腔環境以及跳動心臟干擾的情況,以及血氧儀、心電儀等設備監測患者的身體狀況.同時在場的醫護人員會根據手術過程中患者的出血量、心率等指標對患者的身體狀況進行評估和簡單處理,并與監測儀器中的信息一起傳遞給外科醫生,形成對外科醫生的環境刺激.當外科醫生對于操作感知反饋和環境刺激進行判斷分析之后,形成的決策指令又會控制機器人手術系統進行下一步的操作,這一過程中術者還需要與麻醉醫生、床旁助手保持密切溝通,實時了解患者生命體征情況并時刻預防冠心病患者急性心肌缺血事件的發生.

3 基于“人-機-環”信息流的新一代機器人手術系統

機器人手術系統發展的目的不是取代外科醫生,而是作為智慧搭檔幫助外科醫生高質量地完成手術任務[35].不管技術如何發展,人作為決策控制環路的核心是不變的[36].目前,機器人手術系統與外科醫生之間存在溝通障礙.一方面,機器人手術系統的主從異構設計會導致外科醫生的實際操作具有滯后性[37],另一方面,外科醫生難以在主手端建立肌肉記憶與本體感覺實現對機器人手術系統的掌握[38].這些對外科醫生的影響在操作空間較大、任務相對簡單、時限性不強的手術中不易體現,但是在諸如機器人乳內動脈獲取這類環境狹小且任務復雜的心臟手術場景中就會顯著放大[39].

從本文對機器人乳內動脈獲取手術場景的“人-機-環”信息流研究來看,機器與環境之間的交互阻礙影響系統的工作效能,人與機器之間的交互阻礙影響系統的融合共進,人與環境之間的交互阻礙影響系統的全局感知,“人-機-環”之間的交互阻礙影響系統的統籌兼顧.因此本文從“提升工作效能、完善全局感知、促進融合共進、增強統籌兼顧”這四個角度對新一代機器人手術系統的研發做出展望,并設計新一代機器人手術系統,如圖6所示.

圖6 新一代機器人手術系統的設計

為了提升智能系統的工作效能,探究人機任務劃分.新一代機器人手術系統應在保證外科醫生操控的前提下進一步減少外科醫生的體力負荷,即在保持對應圖5中表示機器人手術系統對環境作用的信息流強度不變的前提下,通過其它體力負荷較小的行為替代圖4外科醫生在主手端的操作,減弱圖2中外科醫生對機器人手術系統的操控信息流強度.其中首要解決的是人機任務劃分問題,機器人手術系統如何在輸入、處理和輸出過程中完成對人類意圖的識別與執行,即需要發展機器人手術系統的智能行為操作.一些需要切割、縫合、持針的工作可由機器人手術系統根據程序智能完成,外科醫生更專注于手術規劃和決策判斷的任務.分不是目的,理清人與機器人手術系統的特點,才能釋放人和機器人手術系統的生產力[40],進而充分發揮智能系統的資源流動性與合理性.

為了完善智能系統的全局感知,探究多通道信息融合.新一代機器人手術系統應將人的情景感知過程引入機器人手術系統的模式識別過程中,即參考圖3中外科醫生從環境刺激到整合的信息流方式完善圖4機器人手術系統本體對外科醫生的綜合反饋信息流,實現“人感知”與“機識別”過程的統一,增強圖2中的環境信息反饋.

人類的感知過程是一個多模態的過程,不同感官之間并不是割裂的單通道信息交互,而是通過整合不同感官信息實現對外界的認知和決策.例如：在手術中,外科醫生需要通過綜合視覺、聽覺、觸覺等信息診斷病情,進行手術操作.

多通道信息融合表征人類感知機理下顯隱性知識轉化與融合[41],能增加機器人手術系統認知決策過程的可解釋性.多通道信息融合的實現,使外科醫生可借助機器人手術系統的超大規模計算能力和全面的環境信息收集處理能力,放大外科醫生對患者病灶部位的洞察力與未知信息的理解能力,從而實現更好的認知決策.多通道信息融合有助于人機關系的自然化、融合化、智能化發展[29].

為了促進智能系統的融合共進,探究情境自適應.新一代機器人手術系統是人機智能的融合,擁有自我意識的機器人手術系統可逐步實現對人類智慧的詮釋與默契.因此機器人手術系統應具備學習外科醫生的自適應能力,包括觸發和提取手術任務目標、進行操作結果的反饋學習、總結手術過程涉及的經驗知識、確認知識的正確性等.這種自主學習與進化通常采用強化學習進行實現,結合行為結果的顯性反饋和總結反思的隱性學習,提高機器人手術系統的情境自適應能力,實現自主行為規劃與決策[42].

機器人手術系統不僅可根據情景的變化進行自主學習與進化,也可根據外科醫生的需求和行為習慣自適應學習,實現用戶個性化需求.外科醫生也同樣要進行相應的反饋學習,通過歷史數據的記錄與同行專家的對比,找出可能忽視的關鍵點,改進對機器人手術系統的操作技能與配合方式.因此,可通過記錄分析并學習圖3中外科醫生對機器人手術系統的操作方式,提升圖2中外科醫生對機器人手術系統的操控能力和機器人手術系統對外科醫生的反饋能力.

為了增強智能系統的統籌兼顧,探究人機混合決策.首先,探究人機混合決策機制有助于解決智能人機系統的信任問題.針對機器人的決策結果透明性較低、可解釋性較差的問題,提前思考機器人手術系統的“智能”與外科醫生的決策之間的邊界及相關倫理問題是十分必要的,增強智能系統的可解釋性對于建立信任和提高人機融合至關重要[43].例如：如何保護患者的隱私和安全,如何確保機器人的操作不會對患者造成次生傷害等問題,出現醫療事故時如何界定責任的主體與歸屬.根據2021年科技部頒布的《新一代人工智能倫理規范》,外科醫生仍需要學習并了解機器人手術系統在各使用環節所需的技能,特別是需要掌握機器人手術系統決策的動機和過程細節,對其行為進行監督,確保機器人手術系統的安全和高效使用[44].更重要的是,新一代機器人手術系統通過全局觀察和模型計算,可根據其感知的任務情景給出決策推斷,統籌全局要素,高效提供解決方案.然而一些隱性的因素如社會文化、道德倫理甚至是利益分配等,并沒有辦法實現符號化.人類決策可考慮到這些隱性因素,但片面的信息獲取使人類決策難免產生偏差[45].因此在面對復雜的決策情境,外科醫生在保留不確定性和模糊性的同時,可憑借機器人手術系統更強的計算信息處理能力和分析方法找出一個更全面、更理想的方案[46].此外,機器人手術系統給出超越人類思考局限性的決策項,外科醫生可通過對比不同決策項之間的差異性,即通過圖4中機器人手術系統本體從端到主端的信息流,強化圖3中外科醫生從知覺到決策的信息流,從而促進外科醫生自身的感知決策能力提升.

綜上所述,以“人機任務劃分、多模態信息融合、情境自適應、人機混合決策”為技術路線研發的新一代機器人手術系統,可實現對人認知決策能力及對機器自主進化能力的雙向啟發促進, 一方面,相比機器人手術系統的精細化感知、精準化控制,外科醫生的感知、決策和操控行為容易受到心理和生理狀態等因素的影響,呈現隨機、多樣、模糊、個性化等特點,在復雜手術中容易產生失誤操作行為;另一方面,相比外科醫生,機器人手術系統學習和自適應能力較弱,應對復雜環境的處理方案不夠完善,面對未知復雜手術時的決策能力較差.通過構建“人-機”融合系統,使人、機均處于智能增強回路中,可充分發揮人與機器人的特長[17],高效精準地調整和優化手術過程.從外科醫生對機器人手術系統的智能增強角度出發,機器人手術系統會學習外科醫生的操作過程和操作習慣,并根據外科醫生的行為規劃學習手術目標的主次性;從機器對人的智能增強角度出發,面對突發情況時,機器人手術系統可根據患者的生理健康指標,快速分析當前情況產生的原因,并基于對豐富的手術歷史數據的分析,為外科醫生提供更理想的解決方案.通過外科醫生與機器人手術系統在不同層次上的雙向啟發與融合迭代,外科醫生的思維與操作能力能得到大幅提升,機器人手術系統的智能水平也隨之增強.

4 結 束 語

當前機器人手術系統帶來的技術優勢已在大量臨床應用與研究中得到充分驗證,但現有的機器人手術系統在感知理解、靈活決策、自適應學習等方面的不足限制其整體效能的發揮,因此發展“人機融合智能共進”的新一代機器人手術系統具有重要的現實意義.本文借鑒綜合集成的思想,梳理機器人輔助微創外科手術場景的三個發展階段,并構建微創外科手術任務場景下各子系統的交互信息流.以“人機任務分工-多模態信息融合-情境自適應-人機混合決策”為技術路線,展望新一代機器人手術系統的設計.通過構建物理和認知的雙向交互通道,優化手術整體過程,促進客觀數據與主觀信息的有效融合.在這樣的雙向交互反饋中,人機系統互相啟發,持續調整與優化,外科醫生的操作能力和機器人手術系統的智能水平隨之提升、增強,“人-機”系統協同性提高,最終實現人機融合智能共進,達到提升手術質量和效率、促進機器人微創手術技術的推廣普及的目的.