综述：气道管理中的新兴技术：气管插管机器人和解剖结构识别算法的叙述性综述

这篇综述系统梳理了机器人(Robotics)和人工智能(AI)在气管插管(TI)领域的最新进展，提出三阶段发展模型（集成化→模块化→智能化），强调AI算法通过识别声带(VC)、会厌等关键解剖结构可提升首次插管成功率，而液压驱动、视觉伺服等技术创新正推动机器人向小型化、高精度方向发展。作者指出需平衡算法深度与硬件轻量化，并警惕临床应用中数据偏见、伦理风险等挑战。

　　

引言

第四次工业革命(4IR)浪潮下，医疗领域正经历机器人技术与人工智能(AI)的深度变革。COVID-19大流行加速了这一进程，全球医疗机器人市场规模预计将在2028年达到433.2亿美元，而AI医疗市场到2030年将突破1880亿美元。作为每年超9600万例手术的关键环节，气管插管(TI)因其高风险性成为技术突破的重点方向——机器人手臂的亚毫米级操作精度可规避人手震颤，而AI算法对声带(VC)、会厌等结构的实时识别能显著降低误插管导致的窒息、低氧血症等并发症。

方法学创新

研究团队采用多数据库检索策略，筛选2010-2024年间1534篇文献，最终纳入28项核心研究。创新性地提出三阶段分类框架：

• 阶段1：如da Vinci机器人通过四机械臂协同操作支气管镜，完成人偶经口插管（75秒）
• 阶段2：模块化设计成为主流，如8英寸立方体的RRAIS系统在巴马小型猪实验中实现90%插管成功率
• 阶段3：REALITI机器人首次实现全自动模式，其24关节内窥镜能根据AI识别的解剖标志自主调整路径

关键技术突破

机器人系统方面，最新RNIS机器人采用卡尔曼滤波算法实现管腔中心追踪，在分泌物干扰下仍保持导航精度；而Liu团队开发的液压驱动柔性执行器，通过螺旋钢丝增强结构实现96.67%的解剖特征识别准确率。

AI算法演进呈现三大特征：

1. 数据集从人偶转向真实急诊场景（含CPR、呕吐物干扰病例）
2. 模型架构从SVM升级至EfficientNet-B5、Mask R-CNN等复杂网络
3. 硬件部署突破：如Raspberry Pi原型机实现10FPS实时处理

值得注意的是，YOLO-UNet级联架构在模拟喉镜图像中达成95%交并比(IoU)，但其临床泛化能力受限于单一人偶数据源的训练偏差。

临床转化挑战

尽管前景广阔，当前技术仍面临三重瓶颈：

1. 成本控制：仅11%研究涉及商业化成本优化方案
2. 安全验证：32%研究开展专项安全测试，但100%存在技术验证局限
3. 伦理争议：算法可能放大医疗偏见（如Obermeyer研究中黑人患者护理推荐率偏低）

中国团队特别强调需遵循《人工智能医疗器械注册审查指导原则》（2022年第8号），建立跨学科培训体系。

未来展望

下一代系统将融合多模态传感（如红外成像、呼气末CO₂监测），而5G技术有望实现专家远程操控。但研究团队强调，AI应定位于"决策支持工具"，而非替代临床判断——尤其在严重气道水肿等复杂场景中，医生的经验仍不可替代。正如作者所言："技术的终极目标，是成为握在医者手中的智能手术刀。"