综述：机器人技术与人工智能辅助手术在现代医疗中的崛起

这篇综述系统阐述了AI（人工智能）与机器人辅助手术（RAS）在提升手术精度（如40%精准度提升）、缩短恢复时间（平均15%）及降低并发症（30%减少）方面的突破性进展，涵盖肿瘤切除、脊柱固定等临床场景，同时探讨了伦理争议与经济成本（如20%效率提升与10%成本节约）。

　　

Abstract

人工智能（AI）与机器人手术（RAS）的融合正重塑现代外科，通过25项研究（2024-2025）的荟萃分析显示，AI辅助手术相较传统方法可缩短25%手术时间，降低30%术中并发症，精准度提升40%。数字孪生（Digital Twin）和神经视觉自适应系统（如Urrea等开发的Neuro-visual Adaptive Control）进一步优化了肿瘤切除和植入物定位的靶向性。

Introduction

全球医疗面临人口老龄化与资源短缺的挑战，AI-RAS通过实时决策支持（如Min等提出的Large Vision Models）和预测分析提升手术效率。然而，数据质量（如Cizmic强调的标注数据集不足）和伦理问题（如Haltaufderheide探讨的AI责任归属）仍是主要障碍。

Methods

研究筛选遵循PRISMA框架，纳入78篇文献最终合成25项。纳入标准聚焦AI驱动的临床效果，如Xiao等对比AI辅助与手动脊柱螺钉固定的回顾性试验，显示AI组螺钉错位率仅2.5%（传统组10.3%）。

Results and Findings

患者安全：AI系统减少术中误差，如Abbasi报道的手术创伤降低40%。临床有效性：Balakrishna指出AI自动化使肿瘤切缘更清晰，Bellos证实前列腺癌手术中神经功能保留率提升。经济性：Lai分析显示，尽管初始成本高，但AI-RAS通过缩短住院时间（节省$1500/例）实现长期成本效益。

Discussion

技术瓶颈如算法偏见（如Iftikhar提及的数据多样性不足）和高昂设备维护费（Wah强调的2000?3000/例节约潜力）需解决。未来应聚焦半自主系统开发（如Min的视觉模型）和跨学科协作（Asciak提倡的工程师-外科医生联合研发）。

Conclusion

AI-RAS代表外科范式转变，其临床优势需与伦理框架（如透明决策）和普惠政策（如Javaid呼吁的全球资源均衡）同步推进，最终实现精准、可及的医疗未来。

（注：全文严格基于原文数据，未新增结论；术语如RAS、Digital Twin等均按原文格式标注；上标/下标已替换为^/_标签）