综述：神经外科中的机器人技术：过去、现在与未来

这篇综述系统梳理了机器人技术在神经外科（Neurosurgery）领域的发展历程与应用前景，涵盖颅脑手术（cranial）、脊柱手术（spinal）、立体定向（stereotactic）及功能神经外科等亚专科。文章指出机器人技术通过提升精度（sub-millimeter accuracy）、减少疲劳（fatigue reduction）和实现微创（minimally invasive）等优势推动学科发展，但全球普及仍面临成本（cost barrier）和培训（RSTC）挑战，并呼吁制定伦理指南（roboethics）以应对AI和VR融合的未来趋势。

　　

引言

机器人技术在神经外科的首次应用可追溯至1985年PUMA 560系统完成的脑深部活检。尽管起步早，其发展速度落后于泌尿外科等领域。当前机器人辅助手术凭借亚毫米级精度和三维可视化优势，正逐步改变传统开颅或腹腔镜手术模式，但全球仅少数医疗中心（如美国、欧洲及中日韩等国）具备成熟应用体系。

历史沿革

从1987年首个商用神经外科机器人NeuroMate，到实时影像导航的Minerva（1991年）、MRI兼容的RAMS（1995年），再到2014年整合颅脑与脊柱手术的ROSA One，技术迭代显著提升了病灶定位和器械操控能力。例如，日本NeuRobot通过10mm内镜通道成功切除复发性脑膜瘤，而da Vinci系列则展现了卓越的操作灵活性。

技术必要性

中枢神经系统手术对精度要求极高，机器人系统通过运动缩放（motion scaling）、震颤过滤（tremor filtering）和预设安全区（safety zones）弥补了人类操作局限。在癫痫治疗中，机器人辅助立体定向脑电图（SEEG）电极植入可实现多脑叶精准采样，替代传统创伤性颅骨切除术。脊柱领域，Mazor机器人使椎弓根螺钉置入准确率达95%以上，显著降低术中辐射暴露。

全球现状

美国仅7%的神经外科中心开展机器人手术，中国批准了6款神经外科机器人，而非洲尚无临床应用报道。发展中国家如尼泊尔直至2024年才引入该技术，凸显资源分配不均。一项针对7280名神经外科医师的调查显示，欧洲（54.3%）和北美（51.4%）的机器人使用率远超亚洲（31.8%）和拉美（18.8%）。

应用挑战

临床研究显示机器人活检诊断率达87%-100%，但高昂成本（如da Vinci系统维护费）和硬件灭菌问题阻碍推广。神经血管介入机器人CorPath GRX虽能完成血管内操作，却因缺乏触觉反馈增加血管损伤风险。此外，行业资助的研究占比过高可能引发结论偏倚。

培训体系

目前缺乏标准化机器人手术培训课程（RSTC）。阶梯式培训方案建议：

1. preclinical阶段：通过干式实验室练习器械操控（如环-钉转移训练）；
2. 临床阶段：从床边辅助过渡到主控台操作，辅以手术录像库学习；
3. 评估体系：需建立基于熟练度（而非病例数）的认证标准。

伦理考量

机器人自主性分级（0-5级）引发责任界定难题。例如，全自主（level 5）系统出现并发症时，责任主体可能涉及厂商、术者及伦理委员会。知情同意需明确技术风险（如学习曲线期并发症率升高），而数据安全（cybersecurity）问题在5G远程手术时代尤为突出。

未来方向

AI算法可优化术前路径规划，VR模拟则能缩短培训周期。例如，AI驱动的SEEG电极路径规划可避开白质纤维束，而VR模块能重现罕见病例的解剖变异。但技术普及需解决：

1. 成本效益比：单台设备超百万美元；
2. 跨学科协作：需整合工程师、伦理学家和临床医师；
3. 政策支持：发展中国家需技术转让机制。

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