眼科手术培训中多功能AI/机器人架构的综述

《IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics》：A Survey of Versatile AI/Robotic Architectures for Ophthalmic Surgery Training

眼科手术的高风险性要求AI/机器人培训系统提升新手外科医生技能，通过模拟环境、触觉反馈和自主控制架构实现精准训练，同时创造商业化机会并推动未来研究。

　　

摘要：

眼科手术要求极高的精确度，因为眼睛的解剖结构非常脆弱，尤其是新手外科医生一旦出现失误，可能会导致严重的并发症。这凸显了先进培训方法和技能发展机制的迫切需求。将多功能的人工智能/机器人技术整合到眼科手术培训中，正在彻底改变外科医生获取和提升技能的方式。这些专门的培训工具提供了安全且逼真的环境，对于有针对性的练习、技能提升以及个性化反馈的提供至关重要。本文全面回顾了专为眼科手术培训设计或改编的人工智能/机器人技术。从多个角度探讨了这些系统：对于眼科医生而言，详细说明了这些技术如何重塑培训模式、提高技能水平，并实现基于能力的教育模式；对于控制与机器人工程师来说，则深入分析了当前培训系统的技术特点，重点关注其控制架构、模拟环境、触觉反馈机制以及这些教育平台中的自主性程度。此外，通过介绍新兴的商业培训模拟器和人工智能驱动的教育工具，本文指出了外科教育领域的新市场机会。最终，这一全面的概述为未来的研究与发展指明了方向，为推动人工智能和机器人在眼科手术培训领域的应用提供了宝贵的指导。

引言

医疗错误被认为是美国第三大死亡原因[1]，[2]，每年给医疗系统带来的成本估计为200亿美元[3]。大约每20名患者中就有1人在医疗过程中遭受可预防的伤害[4]。值得注意的是，术中错误占医疗事故索赔的75%，尤其是在复杂的外科手术中，手术的复杂性和挑战性增加了不良事件的风险[5]。虽然眼科手术中的错误可能不会直接导致死亡，但仍然可能对患者造成严重后果，例如完全失明[6]。此外，观察到在其他类型的外科手术中，严重伤害的发生频率是致命伤害的10到20倍[4]。这种情况在新手外科医生中尤为普遍，有研究表明，他们犯错的可能性是经验丰富的外科医生的9倍[7]。这表明了传统培训模式（如师徒制）的局限性，以及迫切需要开发先进和创新的外科培训方法。