科学网—Frontiers in Science：机器人或将接管手术？你会安心吗？-Frontiers开放获取的博文
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2026-8-3 11:29
| 个人分类: Frontiers in Science | 系统分类: 论文交流
编者写在前面：AI 具身手术机器人将重塑外科，但真正的瓶颈不是技术
过去，AI 主要存在于手机、电脑和聊天窗口里：帮我们写邮件、做总结、生成图片、分析数据。但现在，
它正从屏幕里走出来，进入汽车、工厂、实验室，甚至手术室，正如世界经济论坛与 Frontiers 联合发布的
《2026 年十大新兴技术》报告中预测的一样—— AI 正从软件优先向物理系统转变。
如果有一天，你躺在手术台上，旁边不只有外科医生，还有一台能读取影像、识别风险、预测下一步结果，
甚至在操作中“学习”的 AI 手术机器人——你会觉得更安心，还是更紧张？
这不是科幻电影里的桥段。随着大模型、具身智能、人形机器人、远程医疗和智能手术室成为科技热点，
AI 与手术机器人结合正在被视为下一代外科的重要方向。
Image: 电影《我，机器人》
来自伦敦国王学院等机构的外科医生与研究人员共同在 Frontiers 旗舰期刊 Frontiers in Science 发表文章，
分析指出，下一代人工智能与手术机器人结合后，有望在解决伦理与监管挑战的前提下，推动外科进入
“真正个性化手术”的新阶段：机器人不仅执行操作，还能感知手术环境、理解空间关系、分析患者数据、
实时辅助决策，并在手术过程中为团队提供反馈。 点此可免费下载原论文
原文链接👇
https://www.frontiersin.org/journals/science/articles/10.3389/fsci.2026.1783803/full?
utm_source=kexuewang&utm_medium=blog&utm_content=EST&utm_campaign=fscipromochn
这类技术被称为 具身 AI（embodied AI）。它不同于只停留在屏幕或软件中的算法，而是嵌入到真实物理
系统中，与手术机器人、传感器设备、手术室空间和临床团队共同工作。换言之，未来的 AI 手术机器人不只
是“会动的机械臂”，而可能成为一个持续感知、学习和辅助判断的手术智能系统。该团队包括近期完成英国
首例远程机器人手术的荣休教授 Prokar Dasgupta 博士，以及国王学院生物医学工程与影像科学学院的
Alejandro Granados 博士等人。文章作者团队也于近期在 Frontiers in Science Deep Dive（深潜系列）
开展了线上研讨会，共同探讨了 AI 手术机器人的最新进展。引发了线上观众的广泛关注与热烈讨论。
AI 正在进入手术室，但它带来的变化不会只是“机器人更聪明”这么简单。
但真正的问题也随之浮现： 当机器人不只是执行命令，而是能够感知、判断和持续学习时，我们该如何
监管它？如果它给出的建议影响了手术结果，责任又该由谁承担 ？
手术室正在从“机械辅助”走向“智能协同”
过去几十年，机器人手术的核心价值主要在于增强医生的操作能力，例如提高稳定性、扩大视野、减小
创伤、提升精细操作水平。但 AI 的加入将使手术机器人从“工具”转向“协作者”。其中，最核心的突破
在于将 AI 直接“具身化”于手术机器人之中，并与配备多传感器的智能手术室联动，从而实现空间感知、
自适应学习、性能基准评估、自主性手术辅助以及术中实时反馈。
研究团队认为，未来的 AI 增强型手术系统可能在多个环节发挥作用：术前帮助制定个性化方案，术中提供
实时风险提示和路径建议，术后参与复盘和绩效评估。它们还可能连接配备传感器的智能手术室，整合来自
患者、机器人、影像设备和手术团队的数据，从而形成对手术现场的动态理解。
更进一步，预测型 AI 可能帮助外科医生在采取某个动作前，预判不同操作路径可能带来的结果。这种能力
被称为因果识别或因果推演，即不只是告诉医生“现在发生了什么”，还尝试回答“如果下一步这样做，
可能会发生什么”。这正是个性化手术最关键的突破点：治疗不再只依赖标准流程，而是根据每位患者的
实时状态和手术进展不断调整。
Image: AI-generated
文章第一作者 Alejandro Granados 博士将其描述为外科领域的深刻转折：技术不仅会预测结果，还会引导
临床医生为每位患者选择最优、最个性化的治疗方案。
伦敦国王学院前学术外科中心主任、曾完成英国首例横跨伦敦至直布罗陀远程机器人手术的 Prokar Dasgupta
教授补充道：
“在手术室中使用先进 AI 和机器人技术令人无比兴奋。未来几年，我们将看到智能机器人影响外科的方方面面。”
最大挑战不是机器人能不能做，而是谁来为“会学习的机器人”负责
然而，这场变革的核心问题并不只是技术成熟度，而是监管框架是否跟得上。传统医疗器械监管通常基于一个
相对固定的产品形态：企业提交设备版本，监管机构评估其安全性和有效性，批准后进入临床使用。
但 AI 具身手术机器人打破了这个逻辑。它们的关键特征恰恰是可以学习、适应和持续变化。如果一个系统在
获批后仍会根据新数据不断调整行为，那么监管批准的究竟是哪个版本？如果系统更新后出现问题，责任属于
制造商、医院、算法开发者，还是主刀医生？如果 AI 的建议影响了手术路径，最终临床责任如何界定？
这正是研究团队所说的“前所未有的监管难题”。他们呼吁建立新的监管和合规框架，包括：
更适合自适应 AI 系统的许可路径；
新的医疗器械分类方式；
更严格的上市后监测机制；
针对 AI 软件的标准化临床试验指标；
对人机交互、人机协作和机器人自主行为的系统评估；
更清晰的责任划分和报告标准。
这意味着，AI 手术机器人的监管不能停留在一次性审批，而必须转向全生命周期治理。真正重要的不是某个
算法在实验室里表现多好，而是它在真实临床环境中长期如何变化、如何被监督、如何被纠错。
AI 必须增强手术团队，而不是扰乱手术团队
这篇文章反复强调一个原则：AI 必须维持并增强手术室的安全运行，而不是打破现有的权威链条。无论 AI
多么先进，外科医生都必须继续作为最高临床决策者。
Prokar Dasgupta 教授的观点很明确：
“人类外科医生必须继续作为首要决策者，只有这样才能维持安全手术所必需的清晰权威链条。来自 AI 模型
的洞见必须根据团队成员的角色以不同方式呈现。”
这是一个非常关键的判断。外科手术不是单点技术任务，而是高压、高风险、强协作的团队活动。主刀医生、
助手、护士、麻醉师、影像人员和其他支持人员之间需要清晰分工和明确责任。如果 AI 系统在手术中同时向
不同人员提供建议，而这些建议缺乏层级、语境和责任边界，就可能造成混乱。
关于未来机器人技术融入外科手术的愿景，以及由此带来的外科团队成员新角色。Image：本论文。
因此，未来 AI 提供的信息不能“一刀切”。同一个模型的输出，应根据团队成员角色进行差异化呈现：主刀
医生需要战略性判断和风险提示，护士可能需要流程协调信息，麻醉师需要与患者生理状态相关的动态提醒，
工程支持人员则需要系统运行状态。AI 真正成熟的标志，不是输出更多信息，而是在正确时间、以正确方式、
给正确的人提供正确的信息。
外科团队本身也会被重新定义
AI 和机器人不会简单“替代”外科医生，但会改变外科医生和整个手术团队的工作方式。随着机器人自主性
增强，外科医生的角色可能逐渐从纯粹操作执行者，转向监督者、协调者和高级决策者。 点此可免费下载原论文
与此同时，护士、麻醉师和手术助手也需要掌握新的技能。未来手术团队中还可能出现新的角色，例如临床
数据科学家、AI 系统工程师、机器人集成工程师等。他们将负责维护数据流、解释系统行为、监控算法表现，
并确保机器人与临床流程安全融合。
这意味着，AI 手术革命不仅是设备升级，也是组织结构升级。医院如果只购买机器人，却没有同步建立培训
体系、数据治理机制和跨学科团队，那么技术反而可能增加风险。
偏见与全球不平等不能被带进手术算法
分析进一步揭示了几项尚未解决的难题：如何防止数据集中的偏倚固化甚至加剧医疗不平等？如何扭转研究
与产业过度集中于资源富裕国家的失衡局面？
文章中另一个重要观点是，AI 手术机器人不能只服务于资源丰富国家和大型医疗中心。如果训练数据主要
来自高收入国家、特定族群或顶级医院，那么系统学到的“最佳实践”可能并不适用于其他地区、其他患者
群体或资源受限环境。
这会带来两个风险。
第一，数据偏见可能强化现有医疗不平等，使某些群体得到更差的预测和建议。
第二，AI 与机器人产业如果继续集中在资源丰富国家，低收入和中等收入国家可能只能被动接受昂贵技术，
而无法参与设计、验证和本地化改造。
Dasgupta 教授强调：
“AI 的承诺伴随而来的是对临床实践和手术团队持续安全运行的深远影响。这需要多方利益相关者的讨论，
以明确责任归属、最小化偏倚、将自主机器人系统整合进手术团队、促进全球公平并建立强有力的产品监管。”
因此，研究团队呼吁建立新的国际合作模式，让学术界、产业界、医疗系统和低收入国家共同参与 AI 手
术生态建设。真正有价值的外科 AI 不应只是高端医院的昂贵设备，而应能以成本可控、安全可靠的方式，
帮助更多地区提升手术质量。
监管困局：当医疗器械学会“进化”，不能让责任消失
AI 具身手术机器人最有前景的地方，正是它最危险的地方：它会学习。一个能从每台手术中学习的系统，
理论上可以不断改进，帮助外科团队减少失误、提升精度、优化结果。但如果缺乏监管、审计和责任机制，
同样的学习能力也可能带来不可预测的行为变化。
因此，未来手术 AI 的关键不是追求“完全自主”，而是建立一种可解释、可监督、可追责的智能协作关系。
AI 可以提供建议，可以辅助操作，可以帮助团队看见人类难以及时捕捉的模式，但最终判断仍必须由人类
临床团队掌握。同时，建议监管机构与专业学会携手，在外科实践从传统临床经验向数据驱动方法转型的
过程中，共同监督外科培训。
最值得警惕的不是机器人进入手术室，而是我们用旧制度管理新系统。手术机器人正在从机械时代进入智能
时代，监管、临床培训、伦理审查、责任划分和全球公平也必须同步进入新阶段。 点此可免费下载原论文
关于 Frontiers in Science
Frontiers in Science 是 Frontiers 全力打造的一本旗舰期刊，于 2023 年 2 月 28 日正式发布。期刊以
邀请制的方式发表经同行评审的、具有杰出影响力学者的最新变革性研究，已汇聚全球 90 多个国家的科研力
量。期刊致力于推动跨学科、具有政策影响力的前沿科学研究以实现“健康星球上的愉悦生活”目标 ，目前
已发表的文章累计阅读超 530 万次。
了解期刊详情请访问期刊官网：
http://www.frontiersin.org/journals/science
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marketing.china@frontiersin.org
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