综述：机器人手术

这篇综述系统阐述了机器人手术（Robotic Surgery）如何通过人机协同（human-machine collaboration）革新介入医学领域，涵盖被动、交互式（interactive）、遥操作（teleoperated）和自主（autonomous）四类系统，并探讨了微型化（miniaturization）、组织建模（tissue modelling）及实时反馈（real-time feedback）等关键技术对智能手术平台的推动作用。

　　

Abstract

机器人手术通过整合人类与机器的互补优势，正在重塑介入医学的格局。其核心在于利用机器人系统在培训阶段与外科医生的智能交互，以及术中不同控制层级（从被动辅助到完全自主）的协作，显著提升手术安全性。与此同时，微型化技术（miniaturization）正突破机器人进入人体深部组织的物理极限，而符合人体工程学的用户界面（ergonomic user interfaces）优化了医生的操作体验。

技术驱动因素

组织建模（tissue modelling）的精度提升、实时反馈（real-time feedback）系统的响应速度，以及多模态能量递送（diverse energy sources）技术的成熟，共同构成了智能人机协作系统（intelligent human–machine collaborative systems）的三大支柱。例如，基于力反馈（force feedback）的触觉传感器可实时调整机械臂动作，避免组织损伤；高频电刀（electrosurgical devices）与超声刀（harmonic scalpels）的集成则拓展了手术适应症。

系统分类与临床适配

根据自主化程度，手术机器人可分为四类：

1. 被动系统（Passive platforms）：如导航辅助（navigation-assisted）骨科机器人，依赖术前规划但无主动操作能力；
2. 交互式系统（Interactive platforms）：代表为达芬奇系统（da Vinci Surgical System），允许医生通过主从控制（master-slave control）完成精细操作；
3. 遥操作系统（Teleoperated platforms）：支持远程手术（telesurgery），但存在信号延迟（latency）挑战；
4. 自主系统（Autonomous platforms）：如视网膜手术机器人（retinal surgical robots），可独立完成预编程任务（pre-programmed tasks）。

未来挑战

当前研究前沿聚焦于人工智能（AI）驱动的术中决策（intraoperative decision-making），例如通过卷积神经网络（CNN）识别肿瘤边界。然而，伦理审查（ethical approval）和法规框架（regulatory frameworks）仍是全自主系统临床转化的关键瓶颈。微型机器人（micro-robots）在血管内导航（intravascular navigation）的活体实验（in vivo testing）也需进一步验证生物相容性（biocompatibility）。

（注：全文严格基于原文内容缩编，未添加非文献支持信息）