手术机器人先行智能医疗离大规模普及尚有距离
- 来源：亿欧
- 编辑：二不休
- 2016/10/10 9:35:12
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【中国智能制造网 市场分析】目前的医疗机器人市场中，欧美企业占据了主要的市场份额。中国医疗机器人仍处于研发或临床试验阶段，还未实现医疗机器人产品规模化，在医疗机构的普及率也较低，但正努力赶上。
随着医疗器械发展被明确列入了“十三五”规划，手术机器人更是进入装备创新工程。在国内市场，随着中国老龄化趋势加大，各类慢性病、退行性疾病、恶性肿瘤等疾病的发病率升高，医疗器械的需求也在快速上升。但是，国内大多数的医疗机器人技术仍然处于研究阶段，距大规模应用还有一段距离。
“手术时间一长，医生难免会手抖。手术机器人能够过滤抖动，避免给患者带来的威胁。”北京和睦家医院医生朱刚坐在电脑边，回放自己操作达芬奇机器人完成的手术：两只微型机械臂从腹部小孔进入患者腹腔内，切除肿瘤。
与完全自动化的工业机器人不同，达芬奇依然需要医生来操作。患者躺在手术台上，朱刚坐在机器人控制台上，紧盯着成像系统，这个系统可以清晰地将手术部位放大数倍，左右手分别操纵着控制台上的两个手柄，再辅以脚下的控制踏板，指挥机械臂完成手术。
自1996年问世以来，在过去20年的时间里，达芬奇经过几代更迭，一度成为医疗机器人的代名词。如今，更多类型的机器人开始出现，在各个医疗环节辅助医护人员更好地完成工作。
目前的医疗机器人市场中，欧美企业占据了主要的市场份额。中国医疗机器人仍处于研发或临床试验阶段，还未实现医疗机器人产品规模化，在医疗机构的普及率也较低，但正努力赶上。
手术机器人先行
早在1985年，美国洛杉矶医院的医生在Puma560工业机器人辅助下完成了神经外科脑部活检手术，这是将机器人技术运用于外科手术中。
此后医疗机器人发展出诸多种类。北京航空航天大学机器人研究所王田苗院士曾撰文介绍，将已经上市的医疗机器人按照功能和用途分为若干类，包括神经外科机器人、骨科机器人、腹腔镜机器人、血管介入机器人、假肢和外骨骼机器人、辅助康复机器人、医院服务机器人和胶囊机器人等。
达芬奇是商业化为成功的医疗机器人之一，主要用于心脏外科、泌尿外科、胸外科、肝胆胰外科、胃肠外科、妇科等相关的微创腹腔镜手术。和睦家医疗CEO李碧菁早年参与将达芬奇引入中国。她告诉《财经》记者，截至2016年二季度，已经配置达芬奇超过3700多台，其中2474台配置在美国，欧洲和亚洲紧随其后，完成手术数百万台。
达芬奇机器人由三部分组成，医生操作系统、三个器械臂和一个镜头臂组成的床旁机械臂系统、三维视频成像系统。在手术过程中，朱刚只需要操作手柄，控制机械臂进入腹腔中进行手术；成像系统提供如同开放直视效果的高清三维手术视野，帮助他进行判断。
朱刚和很多外科医生能够举出达芬奇的一系列优点。在机器人辅助下，医生可以坐着进行手术，舒适的坐势有利于长时间复杂的手术，是对医生身体的解放。北京理工大学智能机器人研究所博士李浩源介绍，机器人的操作精度由计算机控制，从而过滤因劳累导致的医生手部抖动，减少手术风险。
在机器人协助下，朱刚一个人就可以完成此前一整个电视腔镜手术团队的大部分工作，可以节约更多的人力。
此外，医生借助机械臂进入腹腔进行手术，避免与患者的直接接触，减少感染风险；而且手术切口较小，患者恢复时间自然更快。
截至目前，中国已经配置60台左右达芬奇机器人，主要分布在一线城市和大型医院。由于大型设备采购监管放开，一些沿海发达地区省会和地市级三甲医院也正计划采购手术机器人。
朱刚自己经历过腹腔镜手术对开放式手术的替代，从而对机器人手术颇为看好。在他看来，只要对机器人的操作熟练，可以把更多的手术交给机器人来完成，同时，医生能够不断提升手术速度和精度。“我们现在使用机器人进行前列腺癌手术，耗费时间少于开放式手术。”他说。
李浩源指出，腹腔镜手术机器人一枝独秀有其特殊性，腹腔内部器官生理解剖知识积累较多，腹腔内部相对活动空间加大，承受机器人外部干预幅度较大，风险相对较小。
主要针对脑部的神经外科机器人恰好形成鲜明对照。王田苗指出，“目前上市的神经外科机器人大多采用术前医学图像导航的方式对机器人进行引导定位，脑组织在手术过程中会因颅内压力变化而发生变形和移位，不可避免地引起定位误差。”而脑组织太脆弱，不能承受过度的外部侵入，误差意味着风险。因此，神经外科机器人在辅助手术操作过程中，需要医生结合医学影像反复调适，成为一个需要突破的瓶颈。
智能化趋势
2016年8月，IBM宣布其研发的智能认知系统沃森(Watson)进入中国，将与国内21家医院进行合作，帮助医生为肿瘤患者制定更好的个性化治疗方案。
沃森在医疗方面的应用，基于其强大的认知学习能力，通过对医学文献进行打分与评级，并迅速整理患者的医疗记录，借助海量数据分析，帮助医生为患者提供高质量、个体化的循证癌症治疗方案。
作为一个成功案例，沃森8月帮助一位日本女性患者诊断出了罕见的白血病类型。这名患者出现身体不适后，医生初诊断为急性骨髓性白血病。在使用药物治疗数月之后，病情非但没有得到缓解，甚至出现恶化，一度出现意识不清。于是，东京大学医科学研究所尝试引入沃森进行辅助诊断。
沃森在分析前述患者的遗传信息的基础上，迅速比对2000万份癌症研究文献，给出反馈：病人可能患有一种罕见的白血病。这一结果也得到医学专家的认可。IBM宣称，沃森完成诊断过程仅用时10分钟。
此前，研究者将医学指南、教科书等文献结构化形成数据库，开发出早期医疗辅助诊断系统。医生在上述诊断系统中检索患者症状，系统则根据输入症状反馈出症状对应的各种潜在疾病，并给出相应的诊疗建议甚至用药建议。
不过，在早期辅助诊断信息系统研发中，不断增长的医学知识和文献无法迅速低成本进入数据库；患者的声音、图像、行为等非结构化数据无法被早期辅助诊断系统吸收。
机器学习技术为辅助诊断带来了革命性的变化，沃森就是代表。通过学习美国一家肿瘤医院百年间癌症治疗病例，沃森形成自己的逻辑框架。它还吸收了超过300份医学杂志、200余种教科书，以及1500多万页资料中的信息。而且，沃森还能从患者数据中提取关键词，与海量的数据比对，筛选潜在的诊疗意见。
服务机器人崛起
根据第三方咨询机构中投顾问提供的数据。2014年医疗机器人的销量为1224台，与2004年医疗机器人销量为386台相比，年复合增速达12.2%。截至2016年1月，医疗机器人行业每年营收达到74.7亿美元，至2020年，医疗机器人规模有望达到114亿美元。其中，手术机器人占60%左右市场份额。
中国研究机构自上世纪90年代开始跟踪医疗机器人研发，在国家科研经费支持下均有相应成果。
典型的如北航和海军总医院联合研制神经外科手术机器人，获得了药监部门认证，已经完成了几千例临床手术。
此外哈工大在腹腔镜、骨科、介入手术等领域开展研究，中科院自动化所、沈阳所、深圳院等在血管介入、骨科等领域开展研究，北京理工大学在软组织穿刺、颅颌面外科等领域开展研究，取得了一系列的成果。
不过，在现有国内条件下，一些业内人士更看好医院服务机器人。福建一家儿童医院引入导诊机器人，在医院内部沿着设定路线来回运动，引导患者办理业务和找到诊室。上海浦东部分医院也在2015年引进远程医疗机器人。机器人平时在院内来回移动，配合内置电脑和360度旋转摄像头观察记录患者情况，甚至可以帮助记录患者一些基本体征信息。医生即使不在院内，也可以遥控机器人与患者沟通，甚至还可以远程指导医务人员护理患者。
此外，物品运输机器人和药房服务机器人、康复辅助机器人都属于服务机器人。
随着减速器、电机、驱动器等核心零部件价格大幅降价，机器人的整体价格大大回落。工业机器人附加医院内不同场景设计，基本就能胜任医院内大量简单重复的工作。这些工作过去在医院内部耗费大量人力。
李浩源表示，“工人一年的工资就足够购买一个机器人，而且使用寿命也不短”，现在有越来越多的国内企业进入机器人研发制造领域。
随着机器人概念兴起，国内资本开始盯上这一领域，正在寻找各种机器人创新项目。
中投顾问发布报告认为，2016年4月，工信部、发改委、财政部等三部委联合印发了《机器人产业发展规划(2016-2020年)》，将引导中国机器人产业快速健康可持续发展，医疗机器人政策长期利好。同时，由于政府医疗投入加大，医疗系统重组和人们对微创手术意识加强，未来医疗机器人市场重心将逐渐往亚洲市场转移，中国医疗机器人发展前景可观。
离大规模应用还有多远
随着机器人产业的爆发和医疗概念的兴起，医疗机器人也越来越受到关注，并被列入国家规划。
医疗器械发展被明确列入了“十三五”规划，手术机器人更是进入了装备创新工程，重点推动关键零部件的自主化。
除了政策支持，业内对于国内市场需求持乐观态度。在相关人士看来，随着中国的老龄化趋势进一步加大，各类慢性病、退行性疾病、恶性肿瘤等疾病的发病率也随之升高，与之相对应的医疗器械需求也会快速上升，从而推动市场发展。
但是，国内大多数的医疗机器人技术仍然处于研究阶段，距真正的大规模应用尚有距离。
因为医疗机器人具有特殊的应用场景，且动作的对象是人体，所以保证其安全性是首要要求。比如，手术机器人作为介入人体、控制为严格的三类医疗器械，在真正销售之前还面临严格的审批注册流程。2014年2月7日，国家食药监总局发布《创新医疗器械特别审批程序(试行)》，打开创新医疗器械特别审批的“绿色通道”，以达到鼓励国内医疗器械创新，避免同质化、低水平竞争。但是，进入审批通道或是通过审批的产品还属凤毛麟角。
除去安全性，还有一系列问题需要解决：产品是否满足了医生的临床需求和使用习惯？能否更好地提高治疗效率？会不会增加患者的使用成本？等等。
以沃森为代表的人工智能技术运用于医疗领域，也面临着机器学习的数据如何统一和标准化的问题。即使在机器学习研发走在前列的美国，患者的生活习惯数据、门诊数据、治疗数据等依然分散在不同机构，很难被整合成统一、可消化的格式，这大大限制了机器学习的素材来源。这样的问题在中国更为突出，医院内部不同科室、同一地区不同机构间，医疗数据无法连通，甚至数据标准化也没有统一。
人工智能辅助诊断系统跨语言跨国家使用，还需要面对语言翻译、医疗法律适用性等现实问题。而且，医疗专家和机器学习专家并不属于同一领域，机器学习要获得医学界认可，还需要相当长的时间。
此外，得到广泛应用的达芬奇机器人的售价高达数百万美元，使用者还要承担昂贵的维护和使用成本，它的机械臂使用寿命只有10次，超过后需要更换。因此，患者要承担的费用比传统手术贵出两三万元。而机器人手术费用尚未纳入医保范畴，这令大部分患者望而却步。
国内的同类产品上市后，可能会在价格方面更具竞争优势，天津工业大学联合国内多家机构研发的腹腔镜手术机器人，正在申请医疗器械注册。研发者在前期市场宣传中，即以达芬奇为假想敌，并透露未来价格将是达芬奇的三分之一到二分之一。
(原标题：医疗机器人距离大规模应用还有多远？)
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