记者 老盈盈 颅内胚胎性肿瘤是一种儿童常见的恶性肿瘤，香港中文大学外科学系神经外科组主任陈达明过去做这种脑外科手术时，所用到的内窥镜是直的，因为不能转弯会有很多限制。另外，手术时会有两条入脑的线，因此病人也会有两个伤口。

2022年，一种名为柔性微创手术机器人的手术器械面世了。陈达明表示，该机器人辅助神经外科手术，一条线入脑转一个弯就可以完成此前的两个步骤。即便在脑室装着脑积水非常狭窄的位置，柔性微创手术机器人也已经可以很灵活地进行操作。

近日，陈达明在接受记者采访时表示，采用柔性微创手术机器人的手术可以减少50%以上病人的脑部创伤。如今，AI手术大模型进一步面世，可以精确识别脑部组织的位置，陈达明认为在AI大模型的加持下，未来柔性微创手术机器人甚至可以自己做转弯的动作。

3月11日，中国科学院香港创新人工智能与机器人创新中心（以下简称“中国科学院香港创新院AI中心”）正式发布最新研发的面向医疗垂直领域的AI多模态大模型——CARES Copilot 1.0。

据记者了解，专为神经科学研发的大模型，可以超越一般教学的要求，能够应用在临床、手术室及，直接辅助前线医护面对突发状况，督导、预警、防止手术步骤危险，推进神经科学的疆界。此外，手术大模型和手术导航结合起来，可以为术者提供实时的解剖定位信息，提高手术安全性。

AI手术大模型的多项识别功能

CARES Copilot系统，是一款专为医疗领域设计的大型模型系统，能够与智能医疗设备高度集成，可有效支持包括手术中实时影像智能识别、MRI/CT/超声等多模态配准、内窥镜下场景理解、器械与解剖结构分割、器械检测与计数、手术室摄像机下医生行为监督等功能。

中国科学院香港创新院AI中心执行主任、博士生导师刘宏斌在发布会上对记者表示，1.0版主要以识别和辅助医生的功能为主，只有把识别做准确了，才有可能去辨别手术当中作出的判断是否准确。目前该系统的识别功能，首先是基于三维人体的手术室行为识别算法，能够直接从视频图像里提取出“人的身体”，并把“人的身体”进行数字化，并对人体动作进行判断，比如“他现在在做什么，他的动作是否合规”等。该技术能够实现95%的行为准确率的识别。其次是基于多模态手术阶段识别算法，利用大模型的抽象理解能力，能够非常准确地判断出手术到了什么阶段。

“第三是关键解剖结构识别。即使是有经验的医生，也不可能百分百确认他看到的手术场景里哪些属于特定的解剖结构，特别是一些隐藏在他视野后面的结构，现在通过这个系统能够把一些关键的解剖结构的识别率提高到80%以上，这样在手术过程中，医生可以通过这些信息让手术操作更加安全。”刘宏斌称。

据刘宏斌介绍，该系统还有一项MRI-CT图像翻译功能，例如医生需要某个病人CT的骨性结构，往往需要让病人重新做一次CT，这对病人来说会增加一次辐射的风险，同时也让整个手术流程变得复杂。但现在可以依靠系统生成式学习的能力，通过还原原生的核磁信息，就能推理出病人的骨性结构，让操作更为简单。

CARES Copilot系统注重实用性和可及性，已在多家医院的不同科室进行了实地内部测试和持续优化。北京协和医院神经外科主任医师冯铭对记者表示，“目前我们已经把系统运用在神经外科专科培训上，因为一些年轻医生很多时候没有机会进手术室，所以把手术视频放到这个大模型里。这样，医生就能够很直观地看到手术每一步在干什么，每一步重要的结构是什么，现在这个已经可以实现了”。

冯铭表示，下一步准备把导航信息放进模型中，以在手术中起到预警作用。

“做手术进到脑部组织后，大模型的手术导航可以识别手术做到哪一步了，也会提醒脑部组织结构叫什么？是血管还是神经？包括肿瘤后面有什么，能够提前预警，例如切除肿瘤的时候，导航会提醒可能会切到血管，要注意了。”冯铭称。

机器人做手术“分阶段实现”

记者从采访中获悉，CARES Copilot2.0版本将从识别延伸到手术指导。在手术操作的时候，大模型通过此前大量专家操作的历史记录，提醒及指导医生哪个阶段应该如何操作，相当于教练一样。

“有些资历较浅的医生或者基层医院的医生经验比较少，不可能靠自己的判断完成一台手术。如果想让他做出一台好的手术，理想的情况下，应该有个专家站在他旁边指导，但现实中这是不可能实现的，因为专家的时间也有限，不可能手把手教每一个基层医生。因此我们下一步会把专家的经验集成到模型里，让模型去指导资历浅的医生，让他们操作起来更安全。”刘宏斌称。

而在未来，机器模型是否可以迭代到更高级的版本，自主操作手术？刘宏斌觉得这个事情会发生，但这个过程是分阶段发生的。

刘宏斌表示，随着机器大模型理解能力的提升，医生能够识别机器人的意图，从而与它进行有效的配合，例如让机器人帮助医生进行一些非关键的操作如牵拉一下组织等等，这些相当于机器人自主操作，这种技术在可预见的未来是可以实现的。问题的关键在于，这种技术是否能够在临床上被医生认可，这取决于它的准确度和可靠性能否达到要求。这些都需要一段时间的训练积累，在测试性的实验环境里对它进行修正。

刘宏斌进一步表示，未来甚至有可能医生只是做一个手术的规划，而具体动刀则由机器人完成，这些在未来也是可以实现的。

冯铭亦告诉记者，目前机械臂已经可以实现自动穿刺定位。但如果不用人来控制机器，而让机器直接做手术，则还需要很长的时间。

“一台手术本身是一个非常复杂的决策系统，它不只是让机器去做一些动作就可以的，因为手术过程中可能会发生很多预想不到的情况，怎么去处理这些突发情况，这就很需要医生从实战中积累到的经验，这些经验是很难完全靠机器来复制的。”刘宏斌说。