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医疗机器人在医疗保健领域的应用

发布时间:2025-05-23 11:46:37

数字健康也称为数字化医疗,在当今的医疗保健中发挥着越来越重要的作用。一般来说,数字化医疗是指用于诊断疾病、管理疾病、识别患者的健康风险,并终将增强健康和提高生活质量的数字平台,通过将软件、硬件、网络和传感器整合到医疗保健交付系统中,促进医疗保健的数字化转型。

近年来,随着大数据、机器人、机器学习、人工智能(AI)等技术的进步,数字化医疗的发展更是如虎添翼。

医疗机器人重塑数字化医疗的明天

图1:全球医疗机器人正在经历高速发展过程(图源:Business Research Company)

医疗机器人主要用于执行困难、重复或需要极高精度的任务,其目标是增强和拓展人类的医学能力,提高医疗实践的整体有效性和效率。按照功能进行划分,医疗机器人可分为手术机器人、康复机器人、诊断机器人、远程机器人以及辅助机器人等类型。

医院、门诊手术中心和康复中心将是医疗机器人的主要终端用户,其中,医院约占市场份额的47%,其次是门诊手术中心,占比为26%,康复中心约占23%。医疗机器人极突出的领域之一是在显微手术中的应用,手术机器人通过提供更高的精度、更小的切口和更好的可见度来协助外科医生完成非常精细的手术。

手术机器人的一些关键特征包括:

高精度。机器人可以比人手更精确地执行复杂的精细手术任务。

使微创手术成为可能。手术机器人只需更小的切口即可完成任务,这种微创手术降低了患者的创伤程度,术后恢复时间更短。

3D可视化操作。机器人中的3D显示能提供更清晰的人体解剖结构,外科医生借此可细致地查看手术区域,以便精细化地完成复杂的显微手术。

从这些特性中我们发现,微创手术是机器人在改善医疗保健方面极突出的作用。与传统的开放式手术相比,这种方法使患者的创伤更小,恢复时间更短。因此,手术机器人在数字化医疗中一直处于市场前排地位并且保持高速发展态势。StartUs Insights预计,从2025年到2030年,该市场将以12.4%的复合年增长率增长,特别是腹腔镜部分,预计将以16.5%的复合年增长率增长,到2030年市场规模将达到91亿美元。

机器人技术的另一个有前景的应用是使用微型机器人诊断和治疗疾病。这些可以被患者吞入的微型机器人配备了摄像头,它们可以穿过消化道并捕捉详细的病理图像。这些图像有助于医生在早期发现潜在的问题,如腹部囊肿或心脏病等,显著改善患者的预后。

与医疗机器人技术相关的核心技术

医疗机器人是设计用于协助医疗任务的设备,也可以将其看作是一个通过机器人手臂、自主系统或集成人工智能、机器学习和高级传感器的手术工具。然而,在设计这些先进的、复杂的系统过程中仍存在诸多技术和监管挑战,需要创新的方法和人工智能等新兴技术的支撑。

在医疗机器人运行过程中,人工智能能够帮助系统实现实时决策、精确运动和自适应响应。例如,人工智能驱动的机器视觉大幅提高了手术精度,而机器学习(ML)算法有助于优化机器人控制系统。

手术机器人系统主要由主控制台和从机器人组成。主控制台由工具模拟器、视频显示器和PC组成。从机器人包括机器人手臂控制系统、图像处理系统和PC。坐在主控制台前的外科医生在实时视频反馈的帮助下使用工具模拟器进行手术。工具模拟器能够将手的动作转换为数字信号,然后通过网络发送到远程PC,远程PC处理接收到的信号,并驱动机器人手臂控制系统复制相同的动作。

手术机器人的实现通常需要传感器、编码器和电机驱动器等精密组件。以全局快门传感器为例,在人工智能增强的感知系统中,传感器通过捕捉精确的解剖图像为外科医生的操作提供强大支持。

ams OSRAM公司的紧凑型全局快门图像传感器就非常适合手术机器人的应用,该传感器搭载背面照明堆叠像素技术,显著提升了2D和3D视觉系统性能,再通过先进的片上降噪技术,可在原始图像阶段就实现出色的画质,有效降低了图像信号处理器(ISP)的算法校正负担。其中的Mira220是一款2.2MP近红外增强全局快门图像传感器,专为2D和3D工业机器视觉应用而设计。由于其尺寸小巧、具有可配置性以及在可见光和近红外方面灵敏度高,Mira220在主动立体视觉、机器人结构光视觉和AR/VR中有着广泛应用。

图2:Mira220全局快门图像传感器功能框图(图源:ams-osram)

在手术过程中,解剖结构和手术区域的3D实时渲染能够有效增强手术的实时可视化能力,从而助力外科医生完成高难度的手术。

瑞萨电子的RZ/T2H是一款专为多轴机器人应用设计的高性能MPU,它具有用于应用处理的四核Arm Cortex-A55内核和用于实时控制的双Cortex-R52内核,单芯片兼具强大应用处理性能和高精度实时控制,可确保精确、高速的电机控制。此款处理器具有工业机器人、运动控制器和可编程逻辑控制器(PLC)等控制器所需的处理能力和外设功能。通过时间敏感网络(TSN)和集成工业以太网,RZ/T2H简化了多达9轴机器人的控制,同时提高了实时性能,可提供高级自动化任务所需的功率和精度。

图3:RZ/T2H高性能MPU系统框图(图源:Renesas Electronics)

本文小结

根据美国食品和药物管理局(FDA)的说法,从支持医生每天做出临床决策的移动医疗应用程序和软件到人工智能和机器学习,数字技术一直在推动医疗保健的革命。2024年是数字健康突破性创新和快速增长的一年。从便携式诊断工具到改变生活的人工智能进步,这些发展使医疗保健更容易获得、更个性化、更高效。

2025年将成为健康和保健服务发展的又一个重要年份。人工智能将更深入地融入临床工作流程,由可穿戴设备驱动的个性化医疗,以及机器人在患者护理中的广泛应用,这些趋势将重塑2025年的数字健康。

随着机器人技术、人工智能和机器学习的不断发展,医疗机器人的未来看起来非常有前景。一些预期的发展包括以下三个方面:

一是增强的自主性。未来的医疗机器人可能会拥有更大的自主性,独立或与人类医生合作执行任务;

二是机器人技术将进入家庭医疗。机器人技术将在家庭医疗中发挥越来越大的作用,使个人能够通过监测和协助日常生活活动的设备在舒适的家中接受治疗;

三是人工智能辅助诊断。

人工智能机器人将不断提高诊断的准确性,帮助医生更早、更有效地发现潜在的重大疾病。

医疗机器人技术的核心是将尖端技术与创新设计相结合。如今,医疗机器人不再局限于手术室,它已经成为医疗保健领域改变游戏规则的技术。医疗机器人的出现彻底改变了患者护理、手术程序和康复实践。随着机器人技术继续与机器学习、数据分析、计算机视觉和其他技术同步发展,我们可以期待机器人在医疗保健领域发挥更重要的作用。

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