《Advanced Robotics Research》：Robotic Assistants in the Operating Room: A Systematic Review of Vision-Based Systems for Nonoperative Tasks
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手术室（OR）中的非手术任务，如器械处理、无菌包装和物流，要求高，但相比自主手术获得的机器人研究关注较少。本综述首次综合该文献，梳理用于洗手护士、巡回护士和OR物流角色的视觉基机器人助手的感知方法、自主性水平（LoA）、方法学质量和临床就绪度。对PubMed、
手术室（OR）中的非手术任务，如器械处理、无菌包装和物流，要求高，但相比自主手术获得的机器人研究关注较少。本综述首次综合该文献，梳理用于洗手护士、巡回护士和OR物流角色的视觉基机器人助手的感知方法、自主性水平（LoA）、方法学质量和临床就绪度。对PubMed、IEEE Xplore、Scopus、ACM Digital Library、Web of Science和Google Scholar的检索返回465条记录；20篇描述11个机器人系统家族的出版物符合纳入标准。大多数证据（17篇出版物，涉及8个系统家族）关于洗手护士辅助；巡回护士支持、OR物流和牙科辅助各由一个系统代表。视觉方法已从经典图像处理和预定义手势转向深度学习、多模态感知和视觉–语言–动作模型（VLA），但自主性未同步提升：1个系统家族达到LoA 1，7个达到LoA 2，3个达到LoA 3，技术就绪度水平（TRL）跨TRL 4至TRL 6。报告的成率通常较高但很少具有可比性，且多在实验室或模拟环境中产生。弥合该差距需要更有力的证据，涉及安全性、无菌性、失败恢复、工作流程整合、执行速度、可重复性，以及显著缺失的可变形无菌材料操作。
1 引言
1.1 临床需求：全球围手术期护理人员短缺与手术需求上升并存，洗手护士和巡回护士承担器械管理、供应协调、无菌操作和高强度走动等身心负荷；人员短缺与沟通失败、器械遗留、肌肉骨骼损伤和人员流失相关。
1.2 机会：围手术期人员的机器人辅助：机器人可承担重复和体力要求高的非手术任务，计算机视觉用于器械识别、手势解读、手部追踪和场景理解；协作机器人、末端执行器、多模态传感和第一人称视觉数据提供可行路径，但灵巧操作仍是开放挑战。
1.3 本综述的范围与贡献：现有综述多聚焦手术机器人或技术组件，缺乏对洗手护士、巡回护士、物流和牙科辅助等非手术OR支持任务的系统综合；本综述识别2010年1月至2026年1月文献，区分出版物与系统家族，比较任务类别，分析感知、交互、操作和自主性演化，并评估方法学质量、TRL和临床就绪度。
2 方法
2.1 方案与注册：遵循系统综述与荟萃分析优先报告条目（PRISMA）2020，未预先注册方案。
2.2 研究问题：围绕视觉感知方法、学习型操作技能获取、已展示的LoA以及可变形物体操作现状四个问题展开。
2.3 检索策略：检索PubMed、IEEE Xplore、Scopus、ACM Digital Library、Web of Science，并以Google Scholar补充；时间窗为2010年1月至2026年1月，检索词覆盖OR、机器人、围手术期支持角色、器械处理、无菌供应和物流。
2.4 纳入与排除标准：纳入在OR或模拟OR中实验评估物理机器人、执行非手术支持任务、整合计算机视觉、报告原创实验研究的英文全文；排除直接组织操作、仅算法/数据集/仿真、无视觉组件及非OR环境研究。
2.5 研究选择：465条记录导入Rayyan，去除重复后两阶段筛选；同一平台的不同子系统、任务或实验证据可保留，并归入系统家族以避免将伴随报告视为独立平台。
2.6 数据提取：标准化表单提取文献、任务、机器人系统、感知、人机交互和实验证据；LoA按已展示能力分为0–5级，TRL按集成平台成熟度评估，临床就绪度参考IDEAL框架，方法学质量按综述特定领域评分。
2.7 数据合成：因任务、硬件、感知和结局异质，采用叙述性综合，并在出版物和系统家族两个层面分析；感知性能与物理任务结局分开解释。
3 结果
3.1 研究选择：去除52条重复后筛选413条标题摘要，排除387条；26篇全文评估后排除6篇，最终纳入20篇，代表11个机器人系统家族。
3.2 研究特征：20篇发表于2010—2025年，其中1篇2025年在线发表于2026年期刊；17篇涉及洗手护士，巡回护士、OR物流和牙科辅助各1篇；Gestonurse、Quirubot、free-view gaze-guided、SASHA-OR和CUHK平台各有多篇报告，其余6个家族各1篇。
3.3 任务分布分析：85%出版物和73%系统家族聚焦洗手护士的刚性器械识别、传递、交接、分拣和清洁；巡回护士、物流和牙科辅助证据明显不足。
3.4 时间演化：2010—2013年奠定视觉引导器械传递可行性；2017—2021年引入主动感知、低成本手势控制和注视引导交互；2023—2025年转向深度学习、工作流程理解、多模态交互、VLA模型及巡回护士、物流和牙科等新角色。
3.5 洗手护士机器人：技术分析：8个系统家族从结构化托盘和预定义命令逐步转向杂乱场景感知、注视选择、污染检测、工作流程预判和语言条件抓取；感知进步快于操作，许多系统仍依赖受限器械集、受控环境和较慢执行。
3.6 巡回护士与OR物流机器人：Robotic Circulating Nurse和ORB均采用移动操作，前者完成取物、运输、无菌包打开和交接，后者完成供应检索与补货；两者报告较高成功率，但速度慢于人工，且依赖定制存储、基准标记或吸盘兼容物体，形变物体导致失败。
3.7 领域迁移：牙科手术：Dentara 1.0采用吊顶式混合机器人、YOLOv8n工具检测、单目深度手部定位及语音/手势/图形界面冗余交互，展示牙科工具识别与递送可行性，但抓取器为不可灭菌原型，评估限于模拟室内环境。
3.8 视觉技术演化：视觉方法从传统图像处理和手工特征发展至深度学习、多模态感知和基础模型，传统、学习型和基础模型组件共存；识别性能提升并不必然转化为自主任务执行提升。
3.9 围手术期机器人自主性水平：1个家族为LoA 1，7个为LoA 2，3个为LoA 3；无LoA 4或LoA 5；高自主性依赖任务规划、可靠操作、失败检测与恢复，而非仅感知精度。
3.10 纳入出版物的方法学质量：目标、机器人任务、视觉方法和实验方案报告较好；统计分析、对照、安全与无菌、临床相关性和可重复性较弱，数据或代码共享尤其不足。
3.11 技术与临床就绪度：6个家族为TRL 4，3个为TRL 5，2个为TRL 6；无系统在真实患者护理中部署，无菌验证、重复处理评估和监管证据普遍缺乏。
3.12 重要研究缺口：视觉基可变形无菌材料操作：仅Robotic Circulating Nurse处理可变形无菌包，但开包依赖机械专用模块而非视觉形变估计与自适应操作；ORB的吸盘抓取失败与物体形变相关；无系统展示视觉形变跟踪结合双臂或灵巧操作。
4 讨论
4.1 主要发现：证据高度集中于洗手护士辅助，感知和交互显著进步，但自主性仍以LoA 2为主，仅3个系统达到LoA 3；报告成功率不可直接比较，方法学和无菌安全证据不足，TRL 4–6表明整体仍处于临床前阶段。
4.2 可变形材料与灵巧操作：可变形无菌材料带来形变跟踪、柔顺力控、接触状态估计和双臂协调挑战；仿人手并非唯一方案，双臂平行夹爪、柔顺末端和软体抓取器亦可与感知反馈结合；该问题应与其他转化挑战并行推进。
4.3 面向基础设施独立的系统：当前系统依赖定制存储、基准标记或专用开包机构，限制跨机构部署；多模态感知、VLA模型、示范学习和扩散策略可提升适应性，但需计算效率、不确定性估计、安全监测和确定性恢复机制。
4.4 研究与实践意义：不应只优先单一围手术期角色；未来需评估完整工作流程而非仅感知精度，标准化报告任务成功率、执行时间、失败与恢复、安全事件、无菌结局和对照表现；临床转化应首先在监督下开展窄定义任务，并让围手术期人员参与设计评估。
4.5 本综述的局限：证据少且异质，无法定量荟萃；限于英文、2010—2026年和含视觉系统，补充检索可能遗漏；系统家族分组、LoA和TRL分类含作者判断，质量评估非验证性偏倚工具，且多数研究为实验室或模拟环境。
5 结论与未来方向：本综述纳入20篇出版物和11个系统家族，显示视觉感知从传统方法走向深度学习、多模态交互、工作流程预判和VLA架构，但临床就绪度未同步提升；未来应整合评估感知、操作、交互和恢复，优先发展多模态传感、更快执行、可变形材料操作、双臂或柔顺控制、不确定性规划、减少基础设施依赖及学习策略和基础模型的安全整合，并以真实围手术期用户、真实工作流程、透明失败报告和标准化安全无菌指标推动分阶段临床转化。
