基于可用性理论的肝癌消融手术机器人交互界面迭代优化与风险评估研究

为解决数字手术中人机交互界面可用性不足导致的操作效率低下和潜在风险问题，北京理工大学联合团队开展肝癌消融手术机器人界面设计研究。通过HTA任务分解、模糊FMEA风险评估和FTA故障树分析，构建三维度评价体系，实现界面迭代优化。结果显示优化后界面熟练操作时间缩短37.5%，主观满意度提升58.3%，RPN值降低62.1%，为智能手术系统设计提供新范式。

　　

随着人工智能和数字医疗技术的迅猛发展，智能手术机器人已成为现代医疗体系的核心装备。然而在临床实践中，复杂的交互界面设计往往成为阻碍医生发挥技术优势的"最后一公里"——操作流程冗长、信息识别困难、反馈机制缺失等问题，不仅降低手术效率，更可能引发严重的人为操作风险。在肝癌消融这类需要毫米级精度的微创手术中，界面设计的微小缺陷都可能导致穿刺路径偏差、病灶定位错误等严重后果。如何通过科学的界面设计降低人为失误风险，成为数字手术领域亟待解决的关键问题。

北京理工大学联合清华大学、北京精仪医疗科技有限公司的研究团队，以自主研发的肝癌消融手术机器人为研究对象，开展了一项开创性的界面优化研究。这项发表在《Innovation and Green Development》的研究，首次将工业领域的失效模式分析(FMEA)和故障树分析(FTA)引入医疗界面设计，构建了包含有效性、效率、满意度三维度的量化评价体系。

研究人员采用分层任务分析(HTA)分解手术流程，通过模糊数学方法处理传统FMEA中的评估不确定性，创新性地建立三角模糊函数S=(L,M,U)进行风险量化。10位临床专家采用1-9标度法对9类操作问题进行严重度(S)、发生度(O)、探测度(D)三维评分，计算风险优先数RPN=DS·DO·DD。实验数据显示，病灶标记错误(C₆)和基准点重置失败(C₂)的RPN值分别高达249.8和122.7，被列为高风险问题。

针对这些问题，研究团队实施了三大创新设计策略：在信息识别维度，采用"四分区"布局将界面划分为导航区、坐标区、工具区和影像区，关键标记点采用差异化的几何符号与色彩编码，使病灶识别准确率提升42%；在操作流程维度，首创"阶段-子节点"任务卡片系统，将手术分解为5个阶段23个子步骤，通过状态栏实时提示当前节点，使医生工作记忆负荷降低67%；在反馈机制维度，植入双重容错设计——异常定位点的被动警报触发和操作成功的主动进度条反馈，使重复操作发生率下降81%。

经过迭代优化后的界面在验证实验中表现卓越：平均熟练操作时间从18.4分钟缩短至11.5分钟；用户主观满意度评分从3.6分(7级Likert量表)提升至5.7分；高风险问题发生率降低72%，其中穿刺点定位错误(C₆)的RPN值从249.8降至73.6。尤为重要的是，通过FTA分析的17个根本原因中，有14个通过界面优化得到彻底解决。

这项研究的意义不仅在于提升了特定手术机器人的可用性，更开创了智能医疗设备交互设计的新范式。其创新性体现在三个方面：首次将工业安全工程方法系统引入医疗界面设计；建立可量化的模糊风险评估模型；提出"认知减负-流程简化-实时反馈"的三维优化框架。这些成果为《健康中国2030》战略下的数字医疗设备研发提供了方法论支撑，特别是为需要高精度操作的肿瘤介入、神经外科等领域的界面设计树立了新标准。未来研究可进一步探索虚拟现实(VR)技术与该评估体系的结合，以及在真实急诊场景中的适用性验证。