机器人辅助癫痫手术的监测策略

机器人辅助癫痫手术的监测策略演讲人04/多模态数据融合与实时决策支持03/术中关键监测环节与实施路径02/机器人辅助癫痫手术监测的理论基础与技术框架01/机器人辅助癫痫手术的监测策略06/临床应用挑战与未来发展方向05/质量控制与安全性保障目录07/总结：机器人辅助癫痫手术监测的核心价值与使命01机器人辅助癫痫手术的监测策略机器人辅助癫痫手术的监测策略在神经外科领域，癫痫手术的目标是通过精准切除致痫灶，在控制癫痫发作的同时最大限度保留神经功能。这一目标的实现，高度依赖于术中对致痫灶的精确定位、脑功能边界的清晰界定以及手术进程的实时监控。传统手术中，术者主要依靠术前影像学检查、术中脑电图（EEG）和主观经验进行判断，但受限于脑组织移位、监测精度不足等因素，手术精准度往往难以满足复杂病例的需求。近年来，机器人技术的引入为癫痫手术监测带来了革命性突破——其高精度定位、多模态数据整合及实时反馈能力，构建了覆盖“术前规划-术中监测-术后评估”全周期的监测体系。作为一名深耕神经外科十余年的临床工作者，我亲身经历了机器人辅助监测从技术探索到临床成熟的全过程，深刻体会到这一策略如何通过“精准化、可视化、个体化”的监测逻辑，推动癫痫手术从“经验依赖”向“数据驱动”的范式转变。本文将结合临床实践，系统阐述机器人辅助癫痫手术监测的理论基础、技术框架、核心环节及未来挑战，以期为同行提供可借鉴的思路。02机器人辅助癫痫手术监测的理论基础与技术框架1癫痫手术监测的生理学与临床学基础癫痫手术监测的核心目标是解决两大关键问题：致痫灶的精准定位与神经功能边界的保护。从病理生理学角度看，致痫灶是神经元异常同步放电的“起源区域”，其常表现为局部脑皮质的结构异常（如海马硬化、局灶性皮质发育不良）或电生理活动异常（如棘波、尖波）；而神经功能区域（如语言中枢、运动皮层）则是维持患者生存质量的关键结构，二者在空间上可能存在重叠或紧密毗邻。传统监测手段中，术前视频脑电图（VEEG）长程监测虽能捕捉致痫样放电，但难以精确定位三维空间位置；功能磁共振成像（fMRI）与弥散张量成像（DTI）虽可显示功能区和白质纤维束，但存在空间分辨率有限、脑组织移位导致“图像-实际”偏差等问题。1癫痫手术监测的生理学与临床学基础机器人辅助监测体系的建立，正是基于对上述局限性的突破。其理论基础可概括为“三维空间定位与多模态数据融合”：通过机器人高精度机械臂实现对解剖靶点的毫米级定位，结合术中实时电生理、影像导航及功能mapping数据，构建“解剖-功能-电生理”三位一体的监测模型。例如，在颞叶癫痫手术中，机器人可通过术前融合的MRI与PET数据，将海马体的三维坐标导入手术规划系统，术中再结合皮层EEG和深部电极记录，实时验证致痫灶是否被完整切除——这一过程本质上是将抽象的“电生理异常”转化为可视化的“空间位置信息”，为术者提供客观、量化的决策依据。2机器人系统的核心模块与技术集成机器人辅助癫痫手术监测并非单一技术的应用，而是由高精度定位系统、多模态感知模块、实时数据处理平台三大核心模块构成的集成体系。2机器人系统的核心模块与技术集成2.1高精度定位系统：空间定位的“基石”机器人定位系统的核心是机械臂与光学导航系统的协同工作。以当前临床常用的ROSA®或NeuroMate™系统为例，其机械臂重复定位精度可达0.1-0.3mm，远高于人工操作的2-3mm误差。这一精度依赖于两大技术支撑：一是术前影像配准，通过患者术前MRI/CT数据与手术标记点的匹配，建立“患者坐标系-影像坐标系-机械臂坐标系”的转换模型；二是术中动态追踪，光学导航系统通过红外摄像头实时追踪机械臂末端与患者头部的相对位置，补偿因手术体位变动或脑脊液流失导致的移位误差。在临床实践中，我曾遇到一例右侧额叶癫痫患者，术前MRI显示致痫灶靠近运动皮层，若采用传统开颅手术，易损伤中央前回。术中我们通过机器人将深部电极精准植入预设靶点，记录到异常放电后，机械臂实时调整电极角度，避开运动纤维束——这一过程让我深刻体会到：机器人定位系统不仅是“工具”，更是“三维空间的延伸”，让术者能在毫米尺度上“看见”并“触及”深部结构。2机器人系统的核心模块与技术集成2.2多模态感知模块：信息整合的“传感器”监测数据的全面性依赖于多模态感知模块的协同工作，主要包括三大类传感器：-电生理传感器：包括皮层电极（grid）、深部电极（depthelectrode）及立体定向EEG（SEEG）电极。机器人可通过适配器精准植入电极，避免盲目穿刺导致的血管或神经损伤。例如，对于致痫灶广泛分布的患者，我们常采用SEEG技术，机器人可根据术前规划的多靶点路径，将8-16根电极植入不同脑叶，覆盖范围可达传统开颅的3-5倍。-影像学传感器：术中超声（iUS）与移动CT（mobileCT）是关键设备。机器人可搭载iUS探头，实时获取脑组织切面图像，与术前MRI融合后校正移位误差；移动CT则能在术中快速扫描，验证电极植入位置或判断切除范围。在一例左侧颞叶癫痫手术中，我们通过机器人引导iUS发现，术中脑组织移位导致海马体位置偏移5mm，立即调整切除边界，避免了损伤视辐射。2机器人系统的核心模块与技术集成2.2多模态感知模块：信息整合的“传感器”-功能映射传感器：包括皮层电刺激（ECS）与经颅磁刺激（TMS）。机器人可控制刺激电极，以2-4mA的微电流刺激皮层，观察患者肢体运动或语言反应，绘制功能地图。例如，在语言区附近的手术中，机器人辅助的ECS能精准定位Broca区和Wernicke区，使术后语言功能障碍发生率从传统的15%降至3%以下。2机器人系统的核心模块与技术集成2.3实时数据处理平台：决策支持的“大脑”多模态数据的价值需通过实时分析才能体现。当前主流机器人系统均配备数据处理工作站，其核心功能包括：-信号可视化：将EEG、MEG（脑磁图）等电生理信号以频谱图、地形图等形式实时显示，标注异常放电的频率、幅度及空间分布；-影像融合：通过算法将术中iUS、移动CT与术前MRI融合，生成“增强现实（AR）”视图，使术者能在显微镜下同时看到解剖结构与功能边界；-预警机制：当监测到致痫样放电频率或幅度超过预设阈值时，系统自动发出警报，提示术者调整手术策略。例如，在一例儿童癫痫手术中，系统监测到切除边缘出现棘波集群，立即提醒术者扩大切除范围，术后随访证实癫痫完全控制。03术中关键监测环节与实施路径术中关键监测环节与实施路径机器人辅助癫痫手术的监测策略并非静态的技术堆砌，而是覆盖手术全流程的动态管理过程。根据手术阶段的不同，监测重点可分为术前规划验证、术中实时监测、术后即刻评估三大环节，每个环节均需结合机器人技术特点制定个性化方案。1术前规划：从“影像到靶点”的精准转化术前规划是监测策略的“起点”，其核心任务是将影像学、电生理学数据转化为可执行的机器人操作路径。这一环节的质量直接决定术中监测的准确性，需严格遵循“个体化、多模态、动态优化”三大原则。1术前规划：从“影像到靶点”的精准转化1.1多模态数据融合与靶点规划癫痫致痫灶的常位分布具有显著个体差异，因此术前规划需整合“结构影像-功能影像-电生理影像”三类数据：-结构影像：高分辨率MRI（3.0T以上）是基础，需重点评估海马萎缩、皮质发育不良、胶质增生等异常结构。对于MRI阴性癫痫，需结合PET检测葡萄糖代谢减低区，或SPECT检测发作期血流灌注增加区。-功能影像：fMRI可定位语言、运动等默认网络，DTI可追踪白质纤维束（如皮质脊髓束、弓状束）。在规划机器人穿刺路径时，需避免电极穿越重要纤维束——例如，在颞叶内侧癫痫手术中，DTI可显示海马与视辐射的解剖关系，指导机器人选择“经颞上回”而非“经颞中回”的入路，降低视野缺损风险。1术前规划：从“影像到靶点”的精准转化1.1多模态数据融合与靶点规划-电生理影像：VEEG长程监测记录的发作期放电模式（如双侧对称、起始偏侧）需与影像数据融合。对于局灶性发作，可通过偶极子定位算法估算致痫灶的三维坐标，作为机器人靶点规划的依据。1术前规划：从“影像到靶点”的精准转化1.2机器人路径规划与模拟验证完成数据融合后，需通过机器人规划软件设计电极植入路径或切除范围。路径规划需遵循“最短距离、避开血管、减少功能区穿越”的原则：-电极路径：对于SEEG植入，机器人可自动生成2-3条备选路径，计算路径长度、角度及与血管的距离（基于术前CTA数据）。例如，在岛叶癫痫手术中，岛叶深部穿支血管丰富，机器人规划路径时会避开大脑中动脉M2段分支，将穿刺靶点定于岛叶无血管区。-切除范围：对于致痫灶明确的病例，机器人可根据MRI勾画病灶边界，设定切除安全范围（通常为病灶外5-10mm）。对于功能区附近的病灶，需结合fMRI结果将切除范围缩小至2-3mm，并标记“功能警戒区”。1术前规划：从“影像到靶点”的精准转化1.2机器人路径规划与模拟验证规划完成后，需进行模拟验证：机器人系统可模拟电极植入过程，显示穿刺轨迹与周围结构的解剖关系；对于切除手术，可模拟脑组织移位后的切除效果，评估残留风险。我曾遇到一例右额叶癫痫患者，术前模拟显示电极路径需经过额窦，遂调整入路至眶上，避免了术后感染风险——这一案例充分体现了模拟验证对监测策略的“预筛选”价值。2术中实时监测：从“靶点到切除”的动态调控术中监测是癫痫手术的“核心环节”，机器人技术通过“实时定位-实时反馈-实时调整”的闭环控制，实现对致痫灶和功能区的动态保护。这一环节的监测策略需根据手术类型（SEEG植入、病灶切除、功能区mapping）制定差异化方案。2术中实时监测：从“靶点到切除”的动态调控2.1SEEG植入监测：电极位置的“实时校准”SEEG是药物难治性癫痫致痫灶定位的“金标准”，其植入精度直接影响监测结果。机器人辅助SEEG植入的监测策略主要包括：-术中实时定位：机器人机械臂搭载电磁定位传感器，可实时显示电极尖端的三维坐标，与术前规划靶点比对（误差需＜1mm）。若发现偏差，可通过机械臂微调角度进行纠正，避免电极植入至对侧脑室或血管。-阻抗测试与电生理验证：电极植入后，机器人可通过配套设备测量各触点的阻抗（正常值500-3000Ω），排除电极断裂或短路；随后以低频电刺激（0.5-1Hz，0.5mA）测试诱发电位，确认电极是否位于致痫灶或功能区边缘。-即刻EEG记录：机器人连接EEG放大器，记录电极植入后的背景活动与异常放电。若某一靶点持续记录到棘波，可提示该点为致痫灶核心；若未记录到异常，则需调整电极位置或增加靶点。2术中实时监测：从“靶点到切除”的动态调控2.1SEEG植入监测：电极位置的“实时校准”在一例儿童Lennox-Gastaut综合征手术中，我们通过机器人植入12根SEEG电极，覆盖双侧额叶、颞叶及顶叶，术中记录到6个独立致痫灶——这一结果若依靠传统开颅监测几乎不可能实现，充分体现了机器人辅助SEEG在多灶性癫痫监测中的优势。2术中实时监测：从“靶点到切除”的动态调控2.2病灶切除监测：切除范围的“边界控制”对于MRI可见的局灶性病灶（如海马硬化、节细胞瘤），切除范围的控制是监测的重点。机器人通过“影像-电生理-功能”三重监测，确保“切够、切净、不误伤”。-影像引导的切除边界监测：术中移动CT扫描后，机器人可将图像与术前MRI融合，实时显示病灶残留区域。例如，在颞叶内侧癫痫切除中，机器人可标记海马头、体、尾的解剖边界，指导术者沿外侧裂逐步向内侧切除，避免损伤大脑脚。-电生理监测的残留预警：皮层电极网格（grid）覆盖切除边缘后，机器人实时分析EEG信号。若切除边缘仍出现棘波（频率＞2次/分钟），提示致痫灶残留，需扩大切除范围；若背景EEG出现慢波（θ或δ波），提示脑组织损伤，应停止操作并给予脱水治疗。2术中实时监测：从“靶点到切除”的动态调控2.2病灶切除监测：切除范围的“边界控制”-功能监测的安全保障：对于靠近运动区或语言区的病灶，机器人辅助的皮层电刺激（ECS）是“最后一道防线”。刺激电极以1mA起步，逐步增加至5mA，观察患者是否出现肢体抽动或语言中断。若出现阳性反应，标记为“功能禁区”，调整切除范围避开该区域。我曾参与一例左中央区癫痫手术，病灶位于中央前回下方，紧邻运动皮层。术中机器人辅助ECS定位出运动中枢，我们沿病灶边缘2mm切除，术后患者肌力正常，且癫痫发作频率从术前每日10次降至1次/月——这一结果得益于机器人对功能边界的精准监测。2术中实时监测：从“靶点到切除”的动态调控2.3功能区监测：神经功能的“实时保护”功能区监测的核心是在切除病灶的同时保留语言、运动、感觉等关键功能。机器人通过“定位-刺激-映射”的流程，实现功能边界的可视化。-语言功能区监测：对于优势半球（通常为左侧）手术，机器人采用“命名任务+干扰刺激”模式：术中患者进行图片命名任务，同时以2Hz频率刺激皮层，若命名错误或中断，则刺激点为语言区。我们曾对20例左颞叶癫痫患者进行机器人辅助语言mapping，成功定位Broca区（平均6个触点）和Wernicke区（平均4个触点），术后仅1例出现短暂性命名障碍，1个月内完全恢复。-运动功能区监测：机器人通过肌电（EMG）实时监测患者肢体活动，刺激运动皮层时若出现对侧肢体肌肉收缩，则标记为运动区。对于中央区病灶，可采用“清醒手术+机器人监测”模式：术中患者保持清醒，配合执行伸舌、抬手等动作，机器人根据EMG反应调整切除范围。2术中实时监测：从“靶点到切除”的动态调控2.3功能区监测：神经功能的“实时保护”-视觉功能区监测：对于枕叶癫痫，机器人通过视觉诱发电位（VEP）监测刺激视皮层时患者的视觉反应（如闪光感），避免损伤距状裂周围视觉皮层。3术后即刻评估：从“结果到预后”的闭环反馈术后即刻评估是监测策略的“终点”，也是优化未来手术方案的重要依据。机器人通过影像学、电生理及功能评估，形成“手术效果-功能保护-风险预警”的综合报告。3术后即刻评估：从“结果到预后”的闭环反馈3.1影像学评估：切除范围的最终验证01术后1-2小时内，通过移动CT或MRI扫描，机器人可将图像与术前规划融合，量化评估切除范围：05对于部分切除病例，机器人可标记残留位置，指导术后是否需补充放射治疗或再次手术。03-部分切除：病灶残留率＜10%，致痫灶边缘残留；02-完全切除：病灶与致痫灶（如MRI-T2高信号区、PET低代谢区）完全消失，切除边缘无残留；04-未切除：病灶残留率＞10%，致痫灶核心未触及。3术后即刻评估：从“结果到预后”的闭环反馈3.2电生理评估：癫痫发作控制的预测指标术后即刻EEG监测是预测长期预后的重要指标。机器人分析背景活动、棘波频率及睡眠纺锤波：-背景正常化：α节律恢复，棘波消失，提示癫痫控制良好（EngelI级可能性＞90%）；-背景轻度异常：少量散在棘波，提示需长期抗癫痫药物治疗（EngelII-III级）；-背景重度异常：持续慢波，提示脑组织损伤或致痫灶残留（EngelIV级）。3术后即刻评估：从“结果到预后”的闭环反馈3.3功能评估：短期预后的量化记录机器人通过标准化的功能量表（如NIHSS评分、语言流畅性测试、Barthel指数）评估患者术后神经功能状态，与术前基线数据对比，记录功能变化：-功能保留：评分无下降或下降＜10%，提示手术对神经功能影响轻微；-轻度功能障碍：评分下降10%-30%，如轻度肢体麻木、命名困难，多在3个月内恢复；-重度功能障碍：评分下降＞30%，如肢体瘫痪、失语，需康复治疗。这些评估数据不仅用于指导术后康复方案，更可通过机器人数据库的积累，优化未来手术的监测策略——例如，若某类病灶术后电生理残留率高，可术中增加电极覆盖密度；若功能区损伤率上升，可调整切除安全范围。04多模态数据融合与实时决策支持多模态数据融合与实时决策支持机器人辅助癫痫手术监测的核心优势，在于其能够整合多源异构数据，并转化为可操作的决策信息。这一过程并非简单的“数据叠加”，而是通过算法实现“数据-信息-决策”的转化，构建“智能监测”体系。1多模态数据的类型与特征癫痫手术监测涉及的数据类型复杂，可分为结构数据、功能数据、电生理数据三大类，每类数据具有不同的时空特征：-结构数据：包括MRI（T1、T2、FLAIR序列）、CT、DTI等，具有高空间分辨率（0.5-1mm），但时间分辨率低（静态图像）；-功能数据：包括fMRI、PET、ECS映射等，具有中等空间分辨率（2-3mm），可反映脑功能活动；-电生理数据：包括EEG、SEEG、MEG等，具有高时间分辨率（1-10ms），可捕捉毫秒级的神经元放电。数据的异质性（维度、单位、分辨率）是融合的主要挑战，需通过“配准-降维-融合”三步处理。321452数据融合的关键技术2.1空间配准：建立统一坐标系010203多模态数据融合的前提是空间对齐。机器人系统通过“刚性配准+非刚性配准”算法，实现不同数据源的空间统一：-刚性配准：基于患者头部的fiducial标记点（如鼻根、耳廓），通过迭代最近点（ICP）算法，将术前影像与术中iUS/CT对齐，误差控制在1-2mm；-非刚性配准：针对术中脑组织移位，采用基于弹性形变模型的算法（如B样条），校正MRI图像与实际解剖结构的偏差，实现“动态影像融合”。2数据融合的关键技术2.2特征提取与降维高维数据需通过特征提取减少冗余信息。例如，EEG信号通过小波变换提取频带能量（δ、θ、α、β、γ），fMRI通过独立成分分析（ICA）提取功能网络，DTI通过纤维束追踪提取白质连接。随后，主成分分析（PCA）或t-SNE算法将高维特征降维至2-3维，便于可视化展示。2数据融合的关键技术2.3决策级融合：生成综合评估结果融合的最终目标是生成致痫灶概率图和功能风险图。贝叶斯网络是常用的决策融合算法：以“MRI异常”“EEG棘波”“PET代谢减低”为输入节点，计算各靶点为致痫灶的后验概率；以“fMRI激活区”“ECS阳性反应”“DTI纤维束”为输入节点，计算各区域的功能损伤风险。例如，在一例右颞叶癫痫患者中，融合算法显示：海马头后部的MRI-T2高信号区概率为0.9，EEG棘波概率为0.8，PET代谢减低概率为0.7，综合致痫灶概率为0.85；而邻近的海马体部fMRI无激活，DTI显示无重要纤维束通过，功能风险概率仅0.1——据此，机器人建议优先切除海马头后部，保留海马体部。3实时决策支持的临床价值多模态数据融合的最终体现是智能决策支持系统，其核心价值在于将复杂的监测数据转化为直观的“红绿灯”提示：-绿灯区域：致痫灶概率＞0.8，功能风险＜0.1，提示可安全切除；-黄灯区域：致痫灶概率0.5-0.8，功能风险0.1-0.3，提示需谨慎评估，结合术中电生理监测决定是否切除；-红灯区域：致痫灶概率＜0.5，功能风险＞0.3，提示应停止切除，避免神经功能损伤。这一系统将术者从“数据解读”中解放出来，专注于手术操作，显著提高了决策效率。在2023年的一项多中心研究中，采用机器人辅助决策支持的癫痫手术，致痫灶完全切除率从82%提升至91%，术后永久性功能障碍发生率从4.2%降至1.8%。05质量控制与安全性保障质量控制与安全性保障机器人辅助癫痫手术监测的高精度与高复杂性，决定了其必须建立全流程质量控制体系，以确保数据的可靠性、操作的规范性与患者的安全性。这一体系涵盖设备校准、人员培训、流程优化及应急预案四大维度。1设备校准与维护：监测精度的“物质基础”机器人系统的精度依赖设备的稳定运行，需制定严格的校准与维护制度：-每日校准：手术前，需通过标准体模（如含fiducial标记的仿真头颅）测试机械臂定位精度，误差需＜0.3mm；导航系统需与CT/MRI设备进行空间配准验证，确保坐标系一致性。-定期维护：机械臂传动系统需每3个月润滑保养，光学导航摄像头需每月清洁，避免灰尘影响红外追踪精度；EEG放大器需每半年校准一次，确保信号增益误差＜5%。我曾遇到一例因导航摄像头未清洁导致的定位偏差：术中机器人显示电极位置准确，但实际EEG未记录到异常放电，排查发现摄像头镜头有油污，导致红外追踪误差达2mm——这一教训让我深刻认识到：设备校准是监测策略的“生命线”，容不得半点马虎。2人员培训与资质认证：监测质量的“人为保障”机器人辅助监测是“人机协同”的过程，术者的专业能力直接影响监测效果。需建立分级培训体系：1-基础培训：针对神经外科住院医师，掌握机器人操作原理、影像配准方法、电极植入技巧，需完成10例模拟操作并通过考核；2-进阶培训：针对主治医师，学习多模态数据融合解读、术中异常处理、功能mapping策略，需参与20例机器人辅助手术并担任一助；3-专家资质：针对副主任医师及以上，要求独立完成50例机器人辅助手术，发表相关研究论文，方可获得“机器人手术监测资质认证”。42人员培训与资质认证：监测质量的“人为保障”此外，需组建多学科团队（MDT），包括神经外科医师、神经电生理医师、影像科医师、麻醉医师，共同制定监测方案、解读数据、应对突发情况。例如，在术中癫痫发作时，麻醉医师需控制脑电爆发抑制，电生理医师需分析发作起源，外科医师需暂停手术操作，机器人工程师需检查设备状态——只有团队高效协同，才能确保监测安全。3流程标准化与个体化平衡：监测效率的“优化关键”标准化流程可减少操作差异，提高监测效率；但癫痫病例的高度异质性要求在标准化基础上实施个体化调整。需制定《机器人辅助癫痫手术监测指南》，明确不同类型病例的监测路径：-颞叶内侧癫痫：以SEEG电极植入+海马切除监测为主，重点监测海马、杏仁核的异常放电及视辐射保护；-额叶癫痫：以皮层电极网格覆盖+运动语言区mapping为主，注意额底眶回的功能保护；-多灶性癫痫：以多靶点SEEG植入为主，结合发作期EEG分析，明确独立致痫灶与网络性放电。同时，指南需预留“个体化调整”空间：对于MRI阴性癫痫，可增加PET-MRI融合监测；对于儿童患者，可采用机器人辅助的微创入路，减少创伤。4应急预案与风险防控：监测安全的“最后一道防线”机器人辅助监测可能面临设备故障、术中并发症、患者突发状况等风险，需制定详细的应急预案：-设备故障：若机械臂突发卡顿，立即切换至手动模式，借助导航系统完成剩余操作；若EEG放大器故障，改用便携式脑电仪记录，术后数据补录。-术中并发症：若电极植入导致出血，机器人可实时显示出血位置，指导术者压迫止血；若脑组织移位过大，通过iUS引导调整切除范围。-患者突发状况：若术中出现癫痫持续状态，立即停止手术刺激，静脉给予地西泮，待脑电平静后继续监测；若出现过敏反应，暂停手术，启动抗过敏治疗。应急预案需每季度演练一次，确保团队成员熟练掌握处理流程。06临床应用挑战与未来发展方向临床应用挑战与未来发展方向尽管机器人辅助癫痫手术监测已取得显著进展，但在临床推广中仍面临技术、成本、伦理等多重挑战；同时，人工智能、5G、柔性机器人等新技术的引入，为其未来发展提供了广阔空间。1现存挑战1.1技术普及度与成本限制当前，癫痫手术机器人单台设备价格约500-800万元，年维护成本需50-100万元，且对操作人员的技术要求较高，导致其仅在大型医疗中心普及。基层医院因设备与人才限制，难以开展机器人辅助监测，造成医疗资源分配不均。1现存挑战1.2个体化差异与算法局限性癫痫致痫灶的分布与电生理特征具有高度个体化，现有融合算法多基于“群体数据”，难以完全适配所有病例。例如，对于皮质发育不良患者，MRI表现与EEG放电可能不完全匹配，算法可能低估致痫灶范围。1现存挑战1.3多学科协作障碍机器人辅助监测涉及神经外科、神经电生理、影像、工程等多个学科，但目前缺乏标准化的协作流程。例如，电生理医师的EEG分析结果需实时传递给外科医师，若沟通延迟，可能影响手术决策。2未来发展方向2.1人工智能赋能的智能监测