神经外科手术机器人应用现状与展望

神经外科手术机器人应用现状与展望【摘要】神经外科手术机器人已在神经调控、脑出血微创治疗等临床场景中广泛应用，可显著提高手术的精准度与安全性。近年来，其应用范围逐步拓展至脑肿瘤切除、脑血管介入治疗等领域，但仍面临成本高昂、触觉反馈不足、操作便捷性较差等问题。本文围绕神经外科手术机器人的应用历程、临床应用现状及现存挑战等进行综述，并对其应用前景进行展望，以期为相关基础研究与临床实践提供参考。【关键词】手术机器人；神经外科；精准外科；人工智能；肿瘤切除；介入治疗；内镜手术手术机器人系统是微创外科领域重要发展方向之一。通过计算机辅助导航和机械臂的精准运动，可提升手术操作的精确性、灵活性和稳定性，有效解决传统手术效果易受个体差异、术者疲劳影响的问题[1-3]。手术机器人系统最早应用于神经外科领域，历经数十年发展，已逐渐从早期的立体定向手术拓展至脑出血微创治疗、脑肿瘤切除等领域[4-5]。然而，目前手术机器人系统仍存在设备成本高昂、触觉反馈不足、操作便捷性较差等问题，限制了其在神经外科的进一步应用。本文围绕神经外科手术机器人的发展历程、临床应用现状及现存挑战等进行综述，并对其应用前景进行展望，以期为相关基础研究与临床实践提供参考。一、手术机器人系统在神经外科领域的应用历程1.手术机器人系统技术起步、突破及扩展：1985年，PUMA200（美国Unimation公司）首次应用于神经外科手术，利用CT引导技术提高了穿刺定位精度，标志着机器人辅助神经外科手术的开端，但因安全性和操作复杂性未被广泛应用[4]。1987年，Neuromate（Renishaw公司，英国）获得欧共体合格认证，其可显著提高立体定向手术精确性，但因成本和体积问题未能普及[6]。影像导航等技术进步推动了神经外科手术机器人系统的进一步发展：Neuromate结合StealthStation导航系统成功应用于帕金森病患者脑深部电刺激（deepbrainstimulation，DBS）手术[7]；全球首台磁共振兼容的神经外科手术机器人，NeuroArm（MDA公司，加拿大），可在术中MRI环境下完成精准显微操作，2008年被首次应用于脑肿瘤切除术，后续数据显示其安全性良好[8-9]。Maddahi等[10]基于NeuroArm手术机器人系统，量化了胶质瘤切除术中双极镊与脑组织间的相互作用力，虽未发现术中作用力与病变特征存在明确关联，但为神经外科手术机器人触觉反馈系统的研发与优化提供了重要参考数据。2.手术机器人系统的现代化与智能化发展：2007年推出的ROSA机器人系统（Medtech公司，法国），集成术前影像与术中导航功能，适用于DBS及活检等多种神经外科手术。ROSA机器人系统能在术前基于高分辨率CT或CT+MRI数据，在工作站上完成三维重建与轨迹规划（包括靶点、入路点及安全轨迹集），术中通过光学追踪和配准建立“影像-患者机器人”坐标系映射，机械臂自动定位引导术者操作，并通过术中影像评估误差并实时更新，实现高精度手术导航（图1）。Rubino等[11]对70例颅内占位性病变患者（43例接受ROSAONEBrain机器人系统引导的激光间质热疗联合立体定向活检，27例仅接受立体定向活检）的回顾性研究表明，机器人引导可安全、准确完成立体定向激光消融导管与活检针置入，组织学诊断成功率高达98.5%（69/70），无永久性手术相关并发症，且术中无需重新定位针具。ROSA机器人系统在神经外科的成熟应用，提示现代化、智能化的手术机器人系统在神经外科有较高的临床应用价值。二、神经外科手术机器人系统在精准化操作中的应用目前，神经外科手术机器人系统凭借术前与术中导航、实时引导及辅助操作等功能，已主要应用于立体定向手术与脊柱外科手术，并正不断拓展功能与应用领域（如颅脑肿瘤切除、脑血管介入手术等），但不同领域的应用深度存在差异（表1）。1.立体定向与路径规划：机器人在立体定向手术领域已有成熟应用，可显著缩短手术时间，具备较高的定位精度与诊断成功率，且不增加并发症发生风险。与传统立体定向技术相比，机器人辅助手术虽仍需固定患者头部，但可避免传统立体定向头架的使用，减少患者术中移位，提升手术操作灵活性[26]。目前国内也已形成了机器人辅助DBS手术的专家共识[27]。迄今为止，手术机器人系统在立体定向脑活检和立体定向脑电图（stereo-electroencephalography，SEEG）等领域已积累了可靠的临床数据。一项儿童脑干/丘脑肿瘤的单中心回顾性系列研究显示，ROSA机器人系统引导下共完成22例患儿23次活检，诊断成功率高达91.3%且无永久性神经功能缺失或手术相关死亡，仅有个别出现一过性神经功能障碍和少量无症状性小血肿[12]。在一项使用ROSA机器人系统对儿童弥漫性内生型桥脑胶质瘤（DIPG）进行诊断的单中心研究中，7例患儿均获得了明确病理诊断，诊断成功率达100%，仅1例发生一过性神经功能障碍，术后2周内恢复[13]。一项纳入11257根SEEG电极植入的系统综述与Meta分析显示，以ROSA为代表的机器人辅助SEEG电极植入技术精准度良好，平均入口点误差1.80mm、平均靶点误差2.73mm；与传统框架/导航辅助组比较，ROSA组的总手术时间缩短约63.45min，且未增加围手术期并发症风险。临床疗效方面，ROSA组接受SEEG引导切除手术的患者比例为57.9%~95%，与传统框架/导航辅助组比较，差异无统计学意义（RR=0.94，95%CI：0.82~1.07；P=0.80）；ROSA组术后达到EngelⅠ级的患者比例为21%~67%，与传统框架/导航辅助组比较，差异无统计学意义（RR=1.01，95%CI：0.79~1.30，P=0.61，I²=0%）[14]。国产机器人系统（如华科精准公司SR-1、柏惠维康公司Remebot等）同样表现优异。有研究表明，SR-1辅助DBS电极植入精度[向量误差（1.52±0.53）mm]与传统框架技术（[1.77±0.67）mm]相当（P=0.130）；且与传统框架技术比较，SR-1辅助DBS电极植入误差>2.00mm的比例更低（35.5%比10.7%），差异有统计学意义（P<0.05）[15]。Li等[16]对2016~2021年收治的33例脑干肿瘤患者进行回顾性分析，将其分为Remebot手术组和传统框架手术组，发现使用Remebot手术机器人与传统框架手术进行的活检在安全性及诊断效能方面表现相当（传统框架手术组比Remebot手术组：90.9%比95.5%，P>0.999），但Remebot手术组的总操作时间显著缩短[124.5±2.78）min比（84.73±2.19）min，P<0.001]，更适用于儿童患者。也有研究将机器人辅助手术与基于传统框架的DBS手术进行比较，结果发现，机器人辅助DBS手术较基于传统框架的DBS手术耗时更短（[325.1±81.6）min比（394.8±66.6）min，P<0.001]、精准度更高（[0.76±0.37）mm比（1.11±0.59）mm，P<0.001]，提示机器人能提高DBS手术效果[17]。脊柱外科手术方面，MazorX（Medtronic公司，美国）等手术机器人系统通过实时影像导航、规划及辅助手术器械定位等功能，提升了置钉精度并减少了术中辐射暴露[18-19]。ROSAOneSpine、ExcelsiusGPS（GlobusMedical公司，美国）等手术机器人系统能集成多模态影像以优化手术路径规划，可以更加安全且精确地完成椎弓根螺钉置入[20]。未来有望通过优化设计来提升操作体验，并通过导航功能来辅助完成椎管减压、椎间隙处理及融合器置入等操作[21]。2.血管介入操作辅助：机器人辅助血管介入可减少辐射暴露并实现标准化操作，其临床可行性已在相对简单的介入手术中得到初步验证。然而对于更复杂的手术（如血管内取栓），机器人尚不能完全胜任辅助工作。CorPathGRX（Corindus公司，美国）是已获美国食品药品监督管理局批准的手术机器人系统，可用于经皮冠状动脉和外周血管的介入治疗[22]。Pereira等[23]于2020年首次报道了采用机器人辅助的神经介入治疗病例，使用CorPathGRX机器人系统进行支架辅助弹簧圈栓塞成功治疗基底动脉瘤，证明机器人辅助的神经介手治疗的可行性，并认为该机器人系统特别适用于高风险或解剖复杂病例。在一项纳入11例使用CorPathGRX机器人系统辅助脊髓血管造影操作的单中心研究中，所有操作均成功完成，无机器人系统相关并发症，且透视时间、造影剂量与传统脊髓血管造影方式相当[机器人组透视时间为（24.81±10.19）min，造影剂用量为（174.09±57.31）mL，而传统诊断性血管造影平均透视时间为25min，平均造影剂量为143mL][24]。但是，手术机器人系统的操作仍需被优化后才能应用于临床。有研究者通过3D打印制作了包含主动脉弓至大脑中动脉分支的血管模型并模拟血流循环，评估机器人辅助血管内取栓术与手动取栓术在可行性、安全性及有效性方面的差异，并分析操作者经验对效果的影响，结果表明机器人辅助血管内取栓术再通率与手动取栓术相当，但手术时间更长且操作过程中产生了更多长度大于1mm的远端栓子[25]。3.精准操作与实时引导：Sutherland等[9]系统回顾了使用NeuroArm机器人系统完成的35例颅内手术过程，指出该系统通过运动缩放、震颤过滤功能显著提高了显微操作精度，可在狭窄手术通道中稳定操作，减少了脑牵开器使用有助于降低脑组织损伤风险。机器人通过触觉反馈与安全控制功能，在各类神经外科手术的高风险环节（如DBS电极植入、活检针穿刺、脊柱螺钉置入等）中可保证较高的安全性；而通过借助手术机器人系统的精准定位与导航功能，术者可更加精准地定位并充分清除颅内血肿[28-30]。一项Meta分析表明，与框架手术相比，机器人辅助手术时间缩短20~40min，引流时间缩短约2d；与开颅手术相比，机器人辅助手术时间缩短约100min，引流时间缩短约4d；机器人辅助手术组患者血肿清除率高于框架手术组（P=0.031）；在神经功能恢复和并发症发生率方面，机器人辅助手术的表现亦优于传统手术[31]。4.辅助持镜与多臂协作：神经内镜手术范围已逐渐扩展到前颅底及颅内病变，其中，神经内镜导引器手术（endoscopicportsurgery，EPS）是非常重要的组成部分，是高血压脑出血内镜手术的一种主要方式[32-33]。神经内镜手术（尤其是EPS手术）对持镜的第一助手要求极高；由于技术难度大、学习曲线长、临床推广受限等问题，传统人工持镜模式存在明显短板。机器人持镜系统具有操作稳定、自动调节、术者与机器人协同分工等优势，或可成为解决这一临床痛点的有效方案。Gonen等[34]使用ROVOT-m手术机器人系统持显微镜完成了200例手术（其中153例肿瘤性病变、20例自发性脑出血、13例血管性病变），仅3例出现主要并发症（1例术后血肿、1例血管损伤、1例脑梗死）和6例在30d内死亡（其中4例为高血压脑出血患者），所有手术均未使用传统显微镜，显著缩短了手术准备时间[由（99.8±57.2）min降至（71.1±15.7）min]，证明机器人持镜是安全且高效的；但该系统存在体积大、成本高、光学导航系统抗干扰性较差等缺陷，难以被大规模推广应用。还有研究表明，以机器人作为内镜支架辅助手术，可有效减少术者疲劳并提高持镜稳定性，但同时也会显著增加手术成本[35]。基于这些研究结果，陈晓雷团队[36]开发出一套不依赖光学导航系统、基于3D视觉识别的协作型手术机器人持镜系统（CoBot），通过3D相机对视觉标志的实时识别，引导机械臂持外视镜与手术通道实时保持同轴，以获得清晰术野，并在体外实验中成功完成了多轮重复的持镜移动流程。与人工持镜相比，CoBot机器人持镜系统有效提高了稳定性并缩短了操作时间，且成本较低、体积更小，有望作为可靠的持镜助手应用于EPS手术中。三、手术机器人系统在神经外科领域应用的现存问题与挑战尽管手术机器人系统在神经外科的多个领域已展现出临床应用价值，但其进一步推广仍面临诸多制约，主要集中在使用成本、技术瓶颈、医疗伦理及法律三个方面。1.使用成本方面：手术机器人系统的安装和运行成本较高，并非所有医院都能承担[37]。此外，使用手术机器人系统的团队需进行专门培训，费时费力[38]。后续需要开发标准的培训计划以降低学习成本。2.技术瓶颈方面：在神经外科领域，手术机器人系统的应用仍面临磁共振兼容性、空间、材料、驱动和成像等挑战[5]。使用机器人辅助手术的适应证仍然主要局限于“路径规划+导向”，如立体定向活检、DBS电极植入、脊柱螺钉置入等。而主-从型手术机器人系统如达芬奇手术机器人系统和NeuroArm机器人系统应用十分有限：一方面是由于这类系统的触觉反馈不足问题目前仍然较为突出，将增加正常组织损伤的风险[39]；另一方面，达芬奇这类成熟的主-从型手术机器人系统难以应用于颅内手术，因为其手术器械在狭窄颅内空间中仍显得体积过大且灵活性不足，需要开发出更精细且微型的手术器械[40-42]。而专为神经外科手术设计的NeuroArm系统在临床应用中也并未展现出明显超越传统“显微镜+手持显微器械”的优势，并且因成本问题难以进一步推广，发展趋于停滞[9，43]。神经内镜协作机器人系统的相关探索也仍处于起步阶段[44-45]。3.医疗伦理及法律方面：手术机器人引发的伦理和法律问题日益受到关注：首先，责任主体变得多元化。理论方面，与手术机器人系统相关的医疗事故发生后，患者可起诉医生、医院及手术机器人系统制造商，因而责任认定标准也更加复杂。伦理方面，需解决数据使用的知情同意及隐私、安全性与透明度、AI算法的群体差异与系统性偏差。现行法律框架下没有针对AI医疗应用的专门规定，责任归属模糊；AI的决策过程不透明，难以被理解或审查，如临床医生无法合理解释AI输出的结果，则难以在医疗决策中担负合理责任。此外，AI算法可能会放大数据集中存在的群体差异与系统性偏差（如面部识别对深色肤色人群的识别准确率偏低），且存在被网络攻击导致数据泄露的风险，威胁患者安全或隐私[46-48]。在我国，涉及手术机器人系统的医疗损害纠纷案件的责任承担类型中，几乎都认定为医疗损害责任（即认为是手术规划、医生操作、注意义务存在过错）而未体现机器人的产品责任，且缺乏对手术机器人的技术鉴定能力[49]。欧盟《人工智能法案》（AIAct）已将“外科机器人+AI”视为高风险AI，明确指出需建立可追溯的风险管理体系，并充分评估和完善责任分摊（制造商-医院-医生-算法开发方）来应对伦理风险[50]。而我国目前尚缺乏类似立法。因此，十分有必要完善法规并提高专业机构的鉴定能力。四、手术机器人系统在神经外科领域的应用前景展望1.临床应用范围扩展：技术进步和市场竞争将进一步降低手术机器人系统的使用成本，有望进一步扩展机器人辅助神经外科手术的适应证，使更多患者受益[51]。材料与工程学的进步，将推动机器人向轻量化、小型化、柔性化方向发展，便于实施微创手术和多器械协同操作，并集成更多功能，在保证术者主导的前提下，显著提高复杂手术的精准性。近年来，国内手术机器人系统相关技术发展迅速，包括3D结构光表面注册、多模态图像融合、血管成像、病灶定位等技术[52]。有团队研发出基于术中MRI引导的立体定向神经介入机器人系统，其体模实验靶向精度达（0.39±0.12）mm，活体动物实验精度达0.14mm[53]。2.与AI相结合：结合AI的手术机器人系统自主性更强[54]，整合多模态成像大数据后的手术机器人系统将能在术前规划阶段精准识别解剖结构[55]。基于卷积神经网络（convolutionalneuralnetworks，CNN）的图像分割算法，例如结合第二近红外区荧光成像的深度卷积神经网络（FLCNN）[56]、三维掩膜区域卷积神经网络（3DMaskR-CNN）[57]等能高效识别肿瘤。AI驱动的手术机器人系统能实时分析术中图像，优化手术器械运动轨迹，实现在复杂的神经解剖结构中的精细操作和实时导航，并动态调整手术路径[58]。以脑肿瘤切除手术为例，未来可通过单中心可行性试验、多中心探索性研究及随机对照临床试验，验证AI多模态融合导航技术在脑肿瘤手术应用的安全性与有效性，实现全流程监管。3.助力远程医疗：通过5G等低延迟通信技术，顶尖专家将可远程操作机器人，缩小区域医疗水平差距，并应对自然灾害或战地救援等突发情况。未来或许还可实现多名医生协作，如术者在实施机器人手术的同时，另一名影像学专家实时分析术中影像并标记以提供支持。4.提高手术质量：整合增强现实的手术机器人系统可以为手术学习者提供更清晰的手术视野，提高学习效果[59]。尽管机器人完全自主手术尚不可行，但已有实验室原型可完成部分自主任务，例如约翰斯・霍普金斯大学的研究人员开发的STAR手术机器人系统可在体外完成肠吻合操作[60]。未来的手术机器人系统有望在医生的监督下，独立完成重复性精确操作，甚至独立完成某些手术。五、结语神经外科手术机器人系统已从早期的立体定向辅助系统演进为集成AI与多模态影像导航等功能的智能化平台，展现出较高精度，有效降低了组织损伤并扩展了适应证，从立体定向手术逐渐扩展到颅内病变手术和脊柱外科手术，并向显微手术和神经内镜手术领域进一步发展。然而，目前神经外科手术机器人系统仍存在诸多明显短板，如成本高昂、触觉反馈不足、机身体积偏大、操作便捷性较差等，加之相关法律法规与行业标准尚不完善，上述因素共同制约了其在神经外科领域的临床推广与规范化发展。神经外科手术机器人系统未来的发展可能包括：与AI等技术深度融合、器械微型化与柔性化研发、远程医疗普及推广、多中心临床研究持续开展以及标准化培训体系逐步建立。在此基础上，手术机器人系统有望进一步更新神经外科的精准诊疗范式。参考文献[1]FinnesgardEJ,PandianTK,KendrickML,etal.Donotbreakupthesurgicalteam!Familiarityandexpertiseaffectoperativetimeincomplexsurgery[J].AmJSurg,2018,215(3):447-449.DOI:10.1016/j.amjsurg.2017.11.013.[2]SturmL,DawsonD,VaughanR,etal.Effectsoffatigueonsurgeonperformanceandsurgicaloutcomes:asystematicreview[J].ANZJSurg,2011,81(7-8):502-509.DOI:10.1111/j.1445-2197.2010.05642.x.[3]JosephJV,MadebR,WuG,etal.Laparoscopicradicalprostatectomyfollowinglaparoscopicbilateralmeshherniarepair[J].JSLS,2005,9(3):368-369.DOI:10.4293/JSLS.2005.9.368.[4]KwohYS,HouJ,JonckheereEA,etal.ArobotwithimprovedabsolutepositioningaccuracyforCTguidedstereotacticbrainsurgery[J].IEEETransBiomedEng,1988,35(2):153-160.DOI:10.1109/10.1354.[5]LiuX,LiuF,JinL,etal.Evolutionofneurosurgicalrobots:historicalprogressandfuturedirection[J].WorldNeurosurg,2024,191:49-57.DOI:10.1016/j.wneu.2024.08.008.[6]BenabidAL,CinquinP,LavalleS,etal.Computer-drivenrobotforstereotacticsurgeryconnectedtoCTscanandmagneticresonanceimaging:technologicaldesignandpreliminaryresults[J].ApplNeurophysiol,1987,50(1-6):153-154.DOI:10.1159/000100701.[7]HaegelenC,TouzetG,ReynsN,etal.Stereotacticrobot-guidedbiopsiesofbrainstemlesions:experiencewith15cases[J].Neurochirurgie,2010,56(5):363-367.DOI:10.1016/j.neuchi.2010.05.006.[8]SutherlandGR,LatourI,GreerAD,etal.Animage-guidedmagneticresonance-compatiblesurgicalrobot[J].Neurosurgery,2008,62(2):286-292;10.1227/01.neu.0000315996.73269.18.DOI:.[9]SutherlandGR,LamaS,GanLS,etal.Mergingmachineswithmicrosurgery:clinicalexperiencewithneuroArm[J].JNeurosurg,2013,118(3):521-529.DOI:10.3171/2012.11.JNS12877.[10]MaddahiY,ZareiniaK,GanLS,etal.TreatmentofgliomausingneuroArmsurgicalsystem[J].BiomedResInt,2016,2016:9734512.DOI:10.1155/2016/9734512.[11]RubinoF,EichbergDG,CordeiroJG,etal.Roboticguidanceplatformforlaserinterstitialthermalablationandstereotacticneedlebiopsies:asinglecenterexperience[J].JRobotSurg,2022,16(3):549-557.DOI:10.1007/s11701-021-01278-5.[12]MihirG,ChanTiffanyM,Santiago-DieppaDavidR,etal.Robot-assistedstereotacticbiopsyofpediatricbrainstemandthalamiclesions[J].JNeurosurgPediatr,2021,27(3):317-324.DOI:10.3171/2020.7.PEDS20373.[13]CaraiA,MastronuzziA,DeBenedictisA,etal.Robot-assistedstereotacticbiopsyofdiffuseintrinsicpontineglioma:asingle-centerexperience[J].WorldNeurosurg,2017,101:584-588.DOI:10.1016/j.wneu.2017.02.088.[14]KaewborisutsakulA,ChernovM,YokosakoS,etal.Usefulnessofroboticstereotacticassistance(ROSA®)deviceforstereoelectroencephalographyelectrodeimplantation:asystematicreviewandMeta-analysis[J].NeurolMedChir(Tokyo),2024,64(2):71-86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