近日，葛均波院士團隊在IEEE生物醫(yī)學工程領域權威綜述期刊《IEEE Reviews in Biomedical Engineering》（中科院一區(qū)TOP期刊，IF=12）發(fā)表題為“Advancing Embodied Intelligence in Robotic-Assisted Endovascular Procedures: A Systematic Review of AI Solutions”的系統(tǒng)性綜述論文。該成果聚焦血管介入手術機器人這一高端醫(yī)療裝備關鍵方向，圍繞“具身智能”的感知、決策與控制體系，系統(tǒng)梳理人工智能驅動的介入手術機器人研究進展，并提出面向臨床可轉化的技術路線與發(fā)展框架，為推動介入手術機器人從“主從遙操作”向“人機協(xié)同的增強智能”的范式演進提供系統(tǒng)化參考。

IEEE Reviews in Biomedical Engineering是IEEE旗下發(fā)表生物醫(yī)學工程新興領域最新技術和趨勢綜述性論文的領域頂級刊物，年發(fā)文量約20余篇，具有較高的學術影響力，期刊2023至2025年的影響因子分別為17.6、17.2、12.0。

血管介入手術憑借其微創(chuàng)優(yōu)勢，已在冠心病、外周血管病及神經血管疾病等領域廣泛應用。然而，傳統(tǒng)手工操作高度依賴術者經驗，且存在疲勞負荷、操作精度極限與輻射暴露等現實挑戰(zhàn)。近年來，機器人系統(tǒng)在穩(wěn)定性、可重復性與遠程操控方面顯示出重要價值，但現有主流系統(tǒng)仍以“主從隨動”架構為主，機器人多處于被動執(zhí)行狀態(tài)，尚缺乏對復雜血管環(huán)境的自主感知與決策能力。針對這一關鍵瓶頸，論文提出以具身智能為核心的統(tǒng)一視角：強調機器人通過多模態(tài)感知理解血管環(huán)境與器械狀態(tài)，在學習型策略與安全約束下生成高層決策，并由低層控制器實現可驗證、可控的器械動作執(zhí)行，從而在動態(tài)生理環(huán)境中實現更高水平的智能輔助與監(jiān)督下的任務級自主化操作。

論文從整體系統(tǒng)角度出發(fā)，歸納了血管介入手術機器人邁向具身智能的關鍵能力模塊，包括：真實手術環(huán)境下對血管解剖、病變特征、器械狀態(tài)與交互風險進行持續(xù)感知與語義化理解，導絲與導管等柔性器械在復雜迂曲血管中的精細操作的學習型控制范式，以及面向臨床落地的轉化挑戰(zhàn)與規(guī)范路徑。研究特別指出，未來發(fā)展重點不在于追求“完全替代醫(yī)生的全自主”，而在于構建以專家監(jiān)督為核心的人機協(xié)同范式：醫(yī)生從“高度依賴手工技巧的操作者”逐步演進為“高層策略制定與關鍵節(jié)點把控的監(jiān)督者”，機器人則在精細操控、穩(wěn)定執(zhí)行與風險預警等方面發(fā)揮優(yōu)勢，實現安全邊界內的增強智能。

論文進一步總結了若干值得關注的技術趨勢：其一，多模態(tài)融合將成為主線，術中影像、器械位姿/形狀、力覺或摩擦觸覺、乃至生理相位信息將被統(tǒng)一納入狀態(tài)空間，以提升對復雜環(huán)境的可觀測性與對風險的提前感知；其二，“可驗證的學習型控制”將加速落地，安全約束、可解釋學習策略將以更緊密的方式耦合，使系統(tǒng)在接近血管壁、分叉誤入或阻力異常時能夠自動限幅、回退、提示接管，降低不可逆風險；其三，能力構建將從“單點功能”走向“可復用技能庫”，通過分層策略與技能組合實現不同解剖結構、不同器械配置與不同術式流程的快速遷移與穩(wěn)健泛化；其四，評測體系將從實驗室指標走向臨床可轉化指標，強調跨場景一致性、可重復性與真實世界證據閉環(huán)，推動形成更標準化的基準任務與驗證協(xié)議；其五，人機交互將從“操作界面”升級為“監(jiān)督界面”，使醫(yī)生能夠以更低認知負荷完成監(jiān)督決策，最終實現“醫(yī)生把控意圖與安全，機器人承擔執(zhí)行與穩(wěn)定”的協(xié)同新范式。

本論文由多家國內外高校、科研機構與臨床單位協(xié)同完成，包括：同濟大學齊鵬教授、香港中文大學電子工程學系姚天亮博士、袁奕萱教授、倫敦瑪麗女王大學（QMUL）Kaspar Althoefer 教授、西門子醫(yī)療 Markus Kowarschik 博士、蘇州大學陸波教授、倫敦大學學院（UCL）趙胡斌教授以及倫敦國王學院（KCL）Sebastien Ourselin 教授等專家學者，團隊充分發(fā)揮人工智能、機器人、醫(yī)學影像與臨床心血管醫(yī)學等領域的協(xié)同優(yōu)勢，為血管介入手術機器人的技術發(fā)展與臨床轉化提供了系統(tǒng)性參考。

本研究獲得國家重點研發(fā)計劃“智能機器人”專項青年科學家項目、國家自然科學基金及心臟病全國重點實驗室開放課題聯(lián)合資助。論文全文已在線發(fā)表于《IEEE Reviews in Biomedical Engineering》，鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11301748

來源：CCI心血管醫(yī)生創(chuàng)新俱樂部