人工智能在手术中的应用：计算机视觉与机器学习技术的前景与挑战

《Die Chirurgie》：KI-gestützte Bildanalyse – Computer Vision und maschinelles Lernen in der Chirurgie

本期《Die Chirurgie》聚焦人工智能（KI）在手术领域的应用，探讨计算机视觉（Computer Vision）技术如何通过术前规划、术中决策和术后预后预测提升手术质量与患者安全。研究指出当前KI发展面临基础设施不足、验证标准缺失等挑战，强调需建立跨学科合作框架以实现KI技术在手术室的有效整合。

　　

随着ChatGPT等生成式人工智能模型的突破，人工智能（KI）已渗透至日常生活各个角落。在医疗领域，特别是外科手术中，基于计算机视觉（Computer Vision）的KI技术被寄予厚望——从术前治疗规划、术中决策支持到术后预后预测，均有望通过智能化手段提升手术精度与患者安全。然而，尽管学术出版物数量激增，"外科KI"作为独立学科领域逐渐确立，其实际临床应用仍面临巨大落差：一方面期待近乎自主的手术辅助系统，另一方面则担忧数据安全、伦理风险及医生自主权丧失。

在此背景下，德国科隆大学医院的研究团队在《Die Chirurgie》发表专题导论，深入剖析KI在手术中应用的现实挑战与发展路径。文章指出，当前KI技术不应被简单视为单一系统，而需理解为类似手术器械的工具箱，其核心价值在于如何量化提升手术质量、安全性与效率。

技术方法概述

研究强调，实现KI在外科的有效应用需三大支撑：首先需建立临床代表性数据集，涵盖解剖变异、肿瘤扩展等个体化参数及罕见手术事件；其次需开发能同步处理多数据源的基础模型（Foundation-Model），降低模型对特定训练数据的依赖；最后需建立标准化验证流程，确保算法在动态手术环境中的可靠性。方法学上重点涉及计算机视觉技术对手术步骤的分类、解剖结构的区分，以及多模态数据整合分析。

核心挑战：从技术到临床的转化障碍

▲ 数字化基础设施缺失

尽管存在高性能算法，德国及欧盟地区仍缺乏覆盖全面的数字化基础设施。近期虽已建立医疗数字化监管框架，但实施过程碎片化，尤其缺乏手术室内标准化数据采集规范。

▲ 手术思维的技术映射难题

KI模型不仅需要毫米级精度的图像处理，更需理解动态手术流程、病理生理关联及情境化决策。现有研究多聚焦特定技术指标，却忽视了对手术整体逻辑的还原。

发展机遇：基础模型与跨学科协作

▲ 基础模型（Foundation-Model）的潜力

通过大规模预训练模型，KI可实现对多源数据的协同处理，即使在有限训练数据下也能保持适用性。这类模型有望解决手术数据异质性高、罕见事件样本少的核心痛点。

▲ 跨学科合作框架构建

作者呼吁外科医生主动参与KI开发全过程，包括数据采集、算法验证及临床适用性评估。通过与技术专家的紧密协作，建立兼顾技术创新与临床需求的实施路径。

结论与展望

研究表明，KI在外科的应用仍处于实验性阶段，其临床转化需突破技术、伦理与监管多重壁垒。成功的关键在于：建立手术室标准化数据采集体系，制定透明算法验证标准，并通过临床研究验证KI对手术质量提升的实际效益。未来应着重开发能适应动态手术环境、解释复杂病理生理变化的智能系统，同时警惕对KI能力的过度预期——其本质是增强而非替代外科医生的决策能力。

本文通过批判性分析指出，KI技术真正融入外科实践的前提，是医疗系统在数据治理、技术验证与临床整合方面达成系统性突破。唯有通过医生与工程师的深度协作，才能实现KI从"概念验证"到"手术室常规工具"的实质性转变。