Redmi Pad評測：紅米充滿野心的一次嘗試
從Note系列到K系列，從藍牙耳機到筆記本電腦，紅米不知不覺之間也已經形成了自己頗有競爭力的產品體系，在中端和次旗艦市場上甚至要比小米新機的表現來得更好，正所謂“大丈夫生居
參會者在第七屆進博會醫療器械及醫藥保健展區體驗操作一款外科手術機器人。（資料照片）
在醫療科技飛速發展的今天，數字醫療正以前所未有的速度重塑著醫療格局。從手術機器人到人工智能輔助診斷，從遠程診療到數據驅動，數字技術正在為醫療行業注入新的活力，為患者提供更精準、更高效、更個性化的醫療服務。
業內專家指出，近年來，手術機器人技術的迭代與優化為外科醫學帶來了新突破，在其輔助下的醫療手術精準度和穩定性顯著提升。這一技術正在加速拓展醫療邊界，隨著它的廣泛應用，數字醫療將在深度融合與創新方面實現更多突破。
手術機器人技術拓展醫療邊界
手術機器人自20世紀末首次投入使用以來，已經在多個醫學領域取得了顯著進展。公開數據顯示，僅達芬奇手術機器人在全球的裝機量已接近1萬臺，服務病患超過1600萬例。
北京理工大學特聘教授、中國仿真學會醫療仿真專委會副主任委員楊健表示，手術機器人是臨床治療的有效輔助工具，是手術臺上的“輔助駕駛系統”，能輔助醫生開展精準、復雜的手術操作。手術機器人一般分為操作型和定位型兩類，例如達芬奇手術機器人就屬于操作型手術機器人。定位型手術機器人目前應用較多的，如骨科手術機器人、經皮穿刺機器人等。
手術機器人的應用范圍廣泛，覆蓋了包括普通外科、心臟外科、泌尿外科、婦科、耳鼻喉科、整形外科、神經外科和骨科等幾乎全部外科領域。
近年來，隨著技術的發展，手術機器人的能力得到了進一步增強。研究表明，現代手術機器人能夠實時分析手術過程中的數據，幫助外科醫生做出更精準的決策。例如，通過深度學習模型，機器人能夠識別解剖結構并提供實時反饋，從而降低手術風險并提高成功率。
北京大學第一醫院臨床藥物試驗機構副主任、泌尿外科副主任醫師范宇指出，得益于機器人的多維度機械手，以及3D放大立體視野，現代機器人手術克服了外科醫生“眼花”“手抖”的生理瓶頸，尤其對狹小空間內的精細操作提供了絕佳的解決方案。
這種高精度的操作不僅減少了手術創傷，降低患者痛苦、縮短恢復時間，還得到了市場的認可。據弗若斯特沙利文預測，未來全球及中國的手術機器人市場規模將會快速增長，預計到2030年，中國手術機器人的市場規模將達到709.52億元，年復合增長率為36.9%。
此外，遠程手術的興起使得外科醫生能夠在全球范圍內進行手術。借助5G等高速網絡，外科醫生可以在數千公里之外控制機器人進行復雜操作，這一技術尤其適用于偏遠地區患者的治療。“借助高速網絡實現手術機器人的遠程操作是目前手術機器人發展的一個重要方向，也是解決區域醫療資源不均衡的有效手段?！狈队钫f。
需要注意的是，手術機器人的發展也面臨著諸多挑戰，高昂的設備成本和維護費用仍然是限制其廣泛應用的主要因素。此外，醫生的培訓和適應過程也需要時間和資源的投入。盡管如此，業界普遍認為，隨著技術的成熟和成本的降低，手術機器人將在未來五年內成為更多醫院的標準配置。
AI賦能醫療智能決策支持
人工智能（AI）與機器學習正在成為推動手術機器人發展的強大動力。這些技術可以通過分析大量歷史數據和實時信息，為外科醫生提供精準的建議。例如CT影像引導的AI輔助腎部分切除或肝部分切除術。
AI在醫療領域的應用正在從輔助診斷向智能決策支持系統發展。業內專家表示，2025年，我們將看到更多基于AI的術前規劃、術中導航和術后監測系統。這些系統能夠整合患者的影像學數據、病史和實時生理指標，為醫生提供更全面的決策支持。
在術前規劃方面，AI通過對患者的影像學數據（如CT、MRI、超聲等）進行深度分析，能夠快速識別病灶位置、評估病變范圍，并生成高精度的三維解剖模型。這些模型不僅可以幫助醫生直觀地了解患者的病情，還能模擬手術路徑，預測潛在的風險區域，從而制定最優的手術方案。
在教育培訓方面，AI同樣發揮著重要作用。新一代模擬器結合增強現實（AR）和虛擬現實（VR）技術，使得外科醫生能夠在虛擬環境中進行訓練，提高其操作技能。這種創新不僅提升了培訓效率，也為更多醫生提供了接受高質量教育的機會，從而緩解了全球范圍內外科醫生短缺的問題。
另外，AI輔助系統的一個重要應用是術中實時圖像分析。通過深度學習算法，系統可以在手術過程中識別關鍵解剖結構，幫助醫生避開重要血管和神經。這不僅提高了手術的安全性，還能縮短手術時間，減少并發癥的發生?！澳壳?，AI與機器學習在臨床工作中尚處于開發階段。部分AR甚至VR技術，對術中融合、術中導航能提供一定的引導，降低操作難度，減少操作誤差。但距離全術程的AI引導還有較大差距。”范宇說。
盡管AI在手術機器人中的應用前景廣闊，但“如何確保AI決策的透明度和可解釋性”“如何最大程度降低因AI決策失誤造成的問題”，這些都是未來需要解決的重要內容。在楊健看來，當前AI決策失誤的問題不能完全避免，這就需要我們一方面努力發展技術，提高AI模型的預測能力。另一方面，在臨床應用中通過醫生檢查確認AI模型的預測以避免錯誤輸出結果的應用，從而降低由AI決策失誤帶來的臨床診療風險。
構建安全高效的數字醫療環境
弗若斯特沙利文數據顯示，2017年至2021年，全球手術機器人市場復合年增長率為25.2%。預計2025年全球手術機器人市場將達285億美元，2021年至2025年的復合年增長率為27.1%。預計2030年，全球手術機器人市場將達到619億美元。
當前，數字醫療正迎來更多機遇與挑戰。隨著AI、5G網絡和物聯網等技術的發展，遠程手術、個性化醫療和智能健康管理將成為新的趨勢。
楊健表示，外科手術的發展經歷了開放手術、微創手術，并進入到今天的機器人手術時代，逐漸朝著精準化、安全化和智能化方向發展，是推動數字化醫療的發展的關鍵環節。
“我國人口基數大，患病人群多，手術機器人的市場應用前景廣闊。”楊健指出，近幾年，社會資本開始關注手術機器人行業，大量本土手術機器人公司成立，并分別研發了各自的手術機器人產品，改變了我國手術機器人市場由進口設備壟斷的局面。
然而，高昂的設備成本、專業人才短缺以及公眾對新技術接受度低等問題制約了行業的高速發展。
業內專家指出，面對數字醫療的快速發展，醫療機構、政策制定者和技術開發者需要共同努力，以確保這些創新技術能夠安全、有效地應用于臨床實踐。為此，專家建議：
一是持續完善法律法規體系建設。相關職能部門應進一步制定和完善相關法律法規，明確數字醫療技術應用的標準和責任界定，特別是在遠程手術和AI輔助決策等新興領域。
二是進一步加強跨學科交流合作。醫療機構可以建立跨學科團隊，包括臨床醫生、工程師、數據科學家和倫理學專家，共同推動數字醫療技術的研發和應用。
三是建立醫療數據共享平臺。建立安全、可信的醫療數據共享平臺，在保護患者隱私的前提下，促進數據的有效利用和知識的共享。
四是加強專業人才培養。醫學院校應及時更新課程設置，加強對醫學生在數字技術和數據科學方面的培訓，培養新一代具備跨學科知識的醫療人才。
五是進一步加強國際合作。推動國際技術交流和標準制定，共同應對數字醫療發展中的全球性挑戰，如數據安全、倫理問題等。
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