机器人在精确训练任务中胜过外科医生？

KEN GOLDBERG

This article is part of our exclusive IEEE Journal Watch series in partnership with IEEE Xplore.

谁更擅长做手术：有经验的外科医生还是机器人？

通常，外科医生必须在手术过程中做出相对较大的切口，而机器人的小器械则可以适应较小的切口。鉴于机器人系统的这一优势，外科医生现在很常见使用远程控制的机械臂来执行手术 —— 将经验丰富的人类的精度与小型机械臂的最小侵入性结合起来。然而，在这些情况下，外科医生仍然需要控制机器人，在精准度方面优于外科医生的全自动机器人系统尚未实现。

然而，最近的一项进展表明，机器人在不久的将来或可展示超越人类的性能。在5月10日《IEEE自动化科学与工程学报》上发表的一篇论文中，一个多国研究团队报告了一项研究的结果，其中机器人能够以与经验丰富的外科医生相同的精度完成常见的手术训练任务，同时更快速、更一致地完成。

韩国大邱庆北科学技术院助理教授Minho Hwang参与了这项研究。他指出，许多机器人系统目前依赖于电缆的自动控制，电缆受到摩擦、电缆耦合和拉伸的影响，所有这些都会使精确定位变得困难。

Hwang解释说：“当人类控制机器人时，他们可以通过人类的视觉反馈进行补偿。但由于[这些]位置误差，机器人辅助手术的自动化非常困难。”

在他们的研究中，Hwang和同事采用了标准的da Vinci机器人系统，这是一种用于机器人辅助手术的常见模型，并在其机械臂上战略性地放置了三维打印标记。这使团队能够使用颜色和深度传感器跟踪其运动。然后，他们使用机器学习算法分析了手臂的运动。结果表明，训练后的模型可以将平均跟踪误差减少78%，从2.96毫米减少到0.65毫米。

接下来，研究人员对他们的系统进行了测试，测试对象是一位经验丰富的外科医生，他进行了900多次手术，以及九名没有手术经验的志愿者。研究参与者被要求完成peg转移任务，这是一项针对培训外科医生的标准化测试，涉及将六个三角形块从钉板的一侧转移到另一侧，然后再转移回来。虽然任务听起来很简单，但它需要毫米级别的精准度。

研究参与者使用da Vinci机器人系统完成了三种不同的peg任务：单侧（使用一只手臂移动一个peg）、双侧（使用两只手臂同时移动两个peg）和双侧交叉（使用一支手臂拿起peg，转移到另一只手臂，并将peg放在板上）。他们的机器人辅助性能与Hwang团队设计的全自动机器人系统进行了比较。

Hwang et al show how their robot system can outperform a surgeon in a precision training task. In the most difficult variation of the task, called a bilateral handover, the robot must pick up a peg, transfer it to the other robotic arm, and then place the peg back on the peg board, all with millimeter precision. The robot outperforms the surgeon by 31.7 % in mean transfer time.

使用一只手臂，外科医生在速度方面优于自动机器人。但在涉及双臂的更复杂任务中，机器人的表现优于外科医生。

例如，对于最困难的任务（双侧切换），外科医生的成功率为100%，平均转移时间为7.9秒。机器人的成功率相同，但平均转移时间只有6.0秒。

加州大学伯克利分校电气工程和计算机科学系教授Ken Goldberg也参与了这项研究。他说：“我们对机器人的速度和准确性感到非常惊讶，因为它很难超越训练有素的人类外科医生的技能。我们还对机器人的一致性感到惊讶；它完美地转移了120次，没有一次故障。”

Goldberg和Hwang指出，这是在受控环境下进行的初步研究，要实现全自动机器人手术，还需要更多的研究。但据他们所知，这是机器人在与手术相关的训练任务中表现优于人类的第一例。

Hwang说：“我们已经证明，对于一项涉及已知形状的刚性物体的手术任务，快速而准确的自动化是可行的。下一步是在其他任务和更复杂的人体环境中演示这一点。”

他说，在未来的工作中，该团队计划将其方法扩展到自动化手术子任务，如组织缝合，并希望在其校准、运动规划、视觉伺服和错误恢复方法的基础上进一步发展。