产品介绍
约翰斯·霍普金斯大学的研究团队近期发布了一款名为SRT-H的革命性手术机器人。与传统需医生操控的达芬奇系统不同,SRT-H首次实现了完全自主手术——在无人工干预下,成功对死猪完成胆囊切除,任务完成率达100%。这项突破标志着外科手术正式迈入“自主智能时代”,机器人不仅执行指令,更能实时理解手术场景并自主决策。

适用人群
- 外科医生:辅助复杂手术,减少操作疲劳与人为失误
- 偏远地区医院:解决医疗资源短缺,提供稳定手术服务
- 医疗科技开发者:参考双层AI架构与语言引导学习框架
- 医学生:通过机器人手术视频学习解剖结构与操作逻辑
核心功能与技术实现
以下是SRT-H的5项核心能力及背后技术原理:
功能 | 技术实现原理 | 应用价值 |
---|---|---|
实时解剖识别 | 计算机视觉+多模态学习:分析内窥镜视频流,识别血管、器官纹理差异 | 避免误切关键组织 |
自主器械操控 | 三维运动映射算法:将语言指令转化为机械臂动作轨迹(如“夹住导管”→精准夹持) | 替代医生手部操作 |
术中动态纠错 | 强化学习闭环系统:当组织滑脱时自动调整力度与角度,平均每手术修正6次 | 提升手术容错率 |
语音指令交互 | 类ChatGPT语言框架:响应自然语言指令(如“左移2mm”),并记录反馈优化行为 | 人机协同操作接口 |
跨解剖结构适应 | 迁移学习训练:通过16000个手术动作数据训练,适应血管形态变异 | 应对复杂病例 |
💡 技术突破点:SRT-H采用双层AI架构:
- 决策层:解析手术场景,生成步骤指令(如“分离胆囊床”)
- 执行层:将指令拆解为机械臂的毫米级运动轨迹
工具使用技巧
若想高效运用此类AI手术系统,试试这些方法:
分阶段验证:
在非关键步骤(如组织暴露)启用自主模式,核心步骤(血管结扎)切换人机协同,逐步建立信任。语音指令优化:
使用简洁动作指令(“夹闭-动脉-右侧”而非“处理右边那个血管”),减少歧义。数据迭代训练:
导入本院手术视频数据,让AI学习特定团队的操作偏好(如器械角度偏好)。
访问地址
👉 技术白皮书与视频演示:
约翰斯·霍普金斯大学机器人实验室-SRT-H专题
注:临床人体应用需等待FDA认证,预计2026年进入试验阶段。
从依赖标记点的初代机器人STAR,到如今自主决策的SRT-H,外科手术的智能化进程正在加速。尽管当前仍需人工更换器械且耗时略长,但其100%的成功率与解剖适应性已展现颠覆性潜力。随着5G远程操控与活体试验推进,未来十年,“机器人主刀”或将成为手术室的常态。
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