“手術(shù)時(shí)間一長(cháng),醫生難免會(huì )手抖。手術(shù)機器人能夠過(guò)濾抖動(dòng),避免給患者帶來(lái)的威脅。”北京和睦家醫院醫生朱剛坐在電腦邊,回放自己操作達芬奇機器人完成的手術(shù):兩只微型機械臂從腹部小孔進(jìn)入患者腹腔內,切除腫瘤。
與完全自動(dòng)化的工業(yè)機器人不同,達芬奇依然需要醫生來(lái)操作?;颊咛稍谑中g(shù)臺上,朱剛坐在機器人控制臺上,緊盯著(zhù)成像系統,這個(gè)系統可以清晰地將手術(shù)部位放大數倍,左右手分別操縱著(zhù)控制臺上的兩個(gè)手柄,再輔以腳下的控制踏板,指揮機械臂完成手術(shù)。
自1996年問(wèn)世以來(lái),在過(guò)去20年的時(shí)間里,達芬奇經(jīng)過(guò)幾代更迭,一度成為醫療機器人的代名詞。如今,更多類(lèi)型的機器人開(kāi)始出現,在各個(gè)醫療環(huán)節輔助醫護人員更好地完成工作。
目前的醫療機器人市場(chǎng)中,歐美企業(yè)占據了主要的市場(chǎng)份額。中國醫療機器人仍處于研發(fā)或臨床試驗階段,還未實(shí)現醫療機器人產(chǎn)品規?;?,在醫療機構的普及率也較低,但正努力趕上。
手術(shù)機器人先行
早在1985年,美國洛杉磯醫院的醫生在Puma560工業(yè)機器人輔助下完成了神經(jīng)外科腦部活檢手術(shù),這是首次將機器人技術(shù)運用于外科手術(shù)中。
此后醫療機器人發(fā)展出諸多種類(lèi)。北京航空航天大學(xué)機器人所王田苗院士團隊曾撰文介紹,將已經(jīng)上市的醫療機器人按照功能和用途分為若干類(lèi),包括神經(jīng)外科機器人、骨科機器人、腹腔鏡機器人、血管介入機器人、假肢和外骨骼機器人、輔助康復機器人、醫院服務(wù)機器人和膠囊機器人等。
達芬奇是商業(yè)化最為成功的醫療機器人之一,主要用于心臟外科、泌尿外科、胸外科、肝膽胰外科、胃腸外科、婦科等相關(guān)的微創(chuàng )腹腔鏡手術(shù)。和睦家醫療CEO李碧菁早年參與將達芬奇引入中國。她告訴《財經(jīng)》記者,截至2016年二季度,全球已經(jīng)配置達芬奇超過(guò)3700多臺,其中2474臺配置在美國,歐洲和亞洲緊隨其后,完成手術(shù)數百萬(wàn)臺。
達芬奇機器人由三部分組成,醫生操作系統、三個(gè)器械臂和一個(gè)鏡頭臂組成的床旁機械臂系統、三維視頻成像系統。在手術(shù)過(guò)程中,朱剛只需要操作手柄,控制機械臂進(jìn)入腹腔中進(jìn)行手術(shù);成像系統提供如同開(kāi)放直視效果的高清三維手術(shù)視野,幫助他進(jìn)行判斷。
朱剛和很多外科醫生能夠舉出達芬奇的一系列優(yōu)點(diǎn)。在機器人輔助下,醫生可以坐著(zhù)進(jìn)行手術(shù),舒適的坐勢有利于長(cháng)時(shí)間復雜的手術(shù),是對醫生身體的解放。北京理工大學(xué)智能機器人研究所博士李浩源介紹,機器人的操作精度由計算機控制,從而過(guò)濾因勞累導致的醫生手部抖動(dòng),減少手術(shù)風(fēng)險。
在機器人協(xié)助下,朱剛一個(gè)人就可以完成此前一整個(gè)電視腔鏡手術(shù)團隊的大部分工作,可以節約更多的人力。
此外,醫生借助機械臂進(jìn)入腹腔進(jìn)行手術(shù),避免與患者的直接接觸,減少感染風(fēng)險;而且手術(shù)切口較小,患者恢復時(shí)間自然更快。
截至目前,中國已經(jīng)配置60臺左右達芬奇機器人,主要分布在一線(xiàn)城市和大型醫院。由于大型設備采購監管放開(kāi),一些沿海發(fā)達地區省會(huì )和地市級三甲醫院也正計劃采購手術(shù)機器人。
朱剛自己經(jīng)歷過(guò)腹腔鏡手術(shù)對開(kāi)放式手術(shù)的替代,從而對機器人手術(shù)頗為看好。在他看來(lái),只要對機器人的操作熟練,可以把更多的手術(shù)交給機器人來(lái)完成,同時(shí),醫生能夠不斷提升手術(shù)速度和精度。“我們現在使用機器人進(jìn)行前列腺癌手術(shù),耗費時(shí)間少于開(kāi)放式手術(shù)。”他說(shuō)。
李浩源指出,腹腔鏡手術(shù)機器人一枝獨秀有其特殊性,腹腔內部器官生理解剖知識積累較多,腹腔內部相對活動(dòng)空間加大,承受機器人外部干預幅度較大,風(fēng)險相對較小。
主要針對腦部的神經(jīng)外科機器人恰好形成鮮明對照。王田苗指出,“目前上市的神經(jīng)外科機器人大多采用術(shù)前醫學(xué)圖像導航的方式對機器人進(jìn)行引導定位,腦組織在手術(shù)過(guò)程中會(huì )因顱內壓力變化而發(fā)生變形和移位,不可避免地引起定位誤差。”而腦組織太脆弱,不能承受過(guò)度的外部侵入,誤差意味著(zhù)風(fēng)險。因此,神經(jīng)外科機器人在輔助手術(shù)操作過(guò)程中,需要醫生結合醫學(xué)影像反復調適,成為一個(gè)需要突破的瓶頸。
智能化趨勢
2016年8月,IBM宣布其研發(fā)的智能認知系統沃森(Watson)進(jìn)入中國,將與國內21家醫院進(jìn)行合作,幫助醫生為腫瘤患者制定更好的個(gè)性化治療方案。
沃森在醫療方面的應用,基于其強大的認知學(xué)習能力,通過(guò)對醫學(xué)文獻進(jìn)行打分與評級,并迅速整理患者的醫療記錄,借助海量數據分析,幫助醫生為患者提供高質(zhì)量、個(gè)體化的循證癌癥治療方案。
作為一個(gè)成功案例,沃森8月幫助一位日本女性患者診斷出了罕見(jiàn)的白血病類(lèi)型。這名患者出現身體不適后,醫生最初診斷為急性骨髓性白血病。在使用藥物治療數月之后,病情非但沒(méi)有得到緩解,甚至出現惡化,一度出現意識不清。于是,東京大學(xué)醫科學(xué)研究所嘗試引入沃森進(jìn)行輔助診斷。
沃森在分析前述患者的遺傳信息的基礎上,迅速比對2000萬(wàn)份癌癥研究文獻,給出反饋:病人可能患有一種罕見(jiàn)的白血病。這一結果也得到醫學(xué)專(zhuān)家的認可。IBM宣稱(chēng),沃森完成診斷過(guò)程僅用時(shí)10分鐘。
此前,研究者將醫學(xué)指南、教科書(shū)等權威文獻結構化形成數據庫,開(kāi)發(fā)出早期醫療輔助診斷系統。醫生在上述診斷系統中檢索患者癥狀,系統則根據輸入癥狀反饋出癥狀對應的各種潛在疾病,并給出相應的診療建議甚至用藥建議。
不過(guò),在早期輔助診斷信息系統研發(fā)中,不斷增長(cháng)的醫學(xué)知識和文獻無(wú)法迅速低成本進(jìn)入數據庫;患者的聲音、圖像、行為等非結構化數據無(wú)法被早期輔助診斷系統吸收。
機器學(xué)習技術(shù)為輔助診斷帶來(lái)了革命性的變化,沃森就是代表。通過(guò)學(xué)習美國一家腫瘤醫院百年間癌癥治療病例,沃森形成自己的邏輯框架。0它還吸收了超過(guò)300份醫學(xué)雜志、200余種教科書(shū),以及1500多萬(wàn)頁(yè)資料中的信息。而且,沃森還能從患者數據中提取關(guān)鍵詞,與海量的數據比對,篩選潛在的診療意見(jiàn)。
服務(wù)機器人崛起
根據第三方咨詢(xún)機構中投顧問(wèn)提供的數據。2014年全球醫療機器人的銷(xiāo)量為1224臺,與2004年全球醫療機器人銷(xiāo)量為386臺相比,年復合增速達12.2%。截至2016年1月,全球醫療機器人行業(yè)每年營(yíng)收達到74.7億美元,至2020年,醫療機器人規模有望達到114億美元。其中,手術(shù)機器人占60%左右市場(chǎng)份額。
中國研究機構自上世紀90年代開(kāi)始跟蹤醫療機器人研發(fā),在國家科研經(jīng)費支持下均有相應成果。
典型的如北航和海軍總醫院聯(lián)合研制神經(jīng)外科手術(shù)機器人,獲得了藥監部門(mén)認證,已經(jīng)完成了幾千例臨床手術(shù)。
此外哈工大在腹腔鏡、骨科、介入手術(shù)等領(lǐng)域開(kāi)展研究,中科院自動(dòng)化所、沈陽(yáng)所、深圳院等在血管介入、骨科等領(lǐng)域開(kāi)展研究,北京理工大學(xué)在軟組織穿刺、顱頜面外科等領(lǐng)域開(kāi)展研究,取得了一系列的成果。
不過(guò),在現有國內條件下,一些業(yè)內人士更看好醫院服務(wù)機器人。福建一家兒童醫院引入導診機器人,在醫院內部沿著(zhù)設定路線(xiàn)來(lái)回運動(dòng),引導患者辦理業(yè)務(wù)和找到診室。上海浦東部分醫院也在2015年引進(jìn)遠程醫療機器人。機器人平時(shí)在院內來(lái)回移動(dòng),配合內置電腦和360度旋轉攝像頭觀(guān)察記錄患者情況,甚至可以幫助記錄患者一些基本體征信息。醫生即使不在院內,也可以遙控機器人與患者溝通,甚至還可以遠程指導醫務(wù)人員護理患者。
此外物品運輸機器人和藥房服務(wù)機器人、康復輔助機器人都屬于服務(wù)機器人。
隨著(zhù)減速器、電機、驅動(dòng)器等核心零部件價(jià)格大幅降價(jià),機器人的整體價(jià)格大大回落。工業(yè)機器人附加醫院內不同場(chǎng)景設計,基本就能勝任醫院內大量簡(jiǎn)單重復的工作。這些工作過(guò)去在醫院內部耗費大量人力。
李浩源表示,“工人一年的工資就足夠購買(mǎi)一個(gè)機器人,而且使用壽命也不短”,現在有越來(lái)越多的國內企業(yè)進(jìn)入機器人研發(fā)制造領(lǐng)域。
隨著(zhù)機器人概念興起,國內資本開(kāi)始盯上這一領(lǐng)域,正在尋找各種機器人創(chuàng )新項目。
中投顧問(wèn)發(fā)布報告認為,2016年4月,工信部、發(fā)改委、財政部等三部委聯(lián)合印發(fā)了《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規劃(2016-2020年)》,將引導中國機器人產(chǎn)業(yè)快速健康可持續發(fā)展,醫療機器人政策長(cháng)期利好。同時(shí),由于政府醫療投入加大,醫療系統重組和人們對微創(chuàng )手術(shù)意識加強,未來(lái)醫療機器人市場(chǎng)重心將逐漸往亞洲市場(chǎng)轉移,中國醫療機器人發(fā)展前景可觀(guān)。
離大規模應用還有多遠
隨著(zhù)全球機器人產(chǎn)業(yè)的爆發(fā)和精準醫療概念的興起,醫療機器人也越來(lái)越受到關(guān)注,并被列入國家規劃。
高端醫療器械發(fā)展被明確列入了“十三五”規劃,手術(shù)機器人更是進(jìn)入了高端裝備創(chuàng )新工程,重點(diǎn)推動(dòng)關(guān)鍵零部件的自主化。
除了政策支持,業(yè)內對于國內市場(chǎng)需求持樂(lè )觀(guān)態(tài)度。在相關(guān)人士看來(lái),隨著(zhù)中國的老齡化趨勢進(jìn)一步加大,各類(lèi)慢性病、退行性疾病、惡性腫瘤等疾病的發(fā)病率也隨之升高,與之相對應的醫療器械需求也會(huì )快速上升,從而推動(dòng)市場(chǎng)發(fā)展。
但是,國內大多數的高端醫療機器人技術(shù)仍然處于研究階段,距真正的大規模應用尚有距離。
因為醫療機器人具有特殊的應用場(chǎng)景,且動(dòng)作的對象是人體,所以保證其安全性是首要要求。比如,手術(shù)機器人作為介入人體、控制最為嚴格的三類(lèi)醫療器械,在真正銷(xiāo)售之前還面臨嚴格的審批注冊流程。2014年2月7日,國家食藥監總局發(fā)布《創(chuàng )新醫療器械特別審批程序(試行)》,打開(kāi)創(chuàng )新醫療器械特別審批的“綠色通道”,以達到鼓勵國內醫療器械創(chuàng )新,避免同質(zhì)化、低水平競爭。但是,進(jìn)入審批通道或是通過(guò)審批的產(chǎn)品還屬鳳毛麟角。
除去安全性,還有一系列問(wèn)題需要解決:產(chǎn)品是否滿(mǎn)足了醫生的臨床需求和使用習慣?能否更好地提高治療效率?會(huì )不會(huì )增加患者的使用成本?等等。
以沃森為代表的人工智能技術(shù)運用于醫療領(lǐng)域,也面臨著(zhù)機器學(xué)習的數據如何統一和標準化的問(wèn)題。即使在機器學(xué)習研發(fā)走在前列的美國,患者的生活習慣數據、門(mén)診數據、治療數據等依然分散在不同機構,很難被整合成統一、可消化的格式,這大大限制了機器學(xué)習的素材來(lái)源。這樣的問(wèn)題在中國更為突出,醫院內部不同科室、同一地區不同機構間,醫療數據無(wú)法連通,甚至數據標準化也沒(méi)有統一。
人工智能輔助診斷系統跨語(yǔ)言跨國家使用,還需要面對語(yǔ)言翻譯、醫療法律適用性等現實(shí)問(wèn)題。而且,醫療專(zhuān)家和機器學(xué)習專(zhuān)家并不屬于同一領(lǐng)域,機器學(xué)習要獲得醫學(xué)界認可,還需要相當長(cháng)的時(shí)間。
此外,得到最廣泛應用的達芬奇機器人的售價(jià)高達數百萬(wàn)美元,使用者還要承擔昂貴的維護和使用成本,它的機械臂使用壽命只有10次,超過(guò)后需要更換。因此,患者要承擔的費用比傳統手術(shù)貴出兩三萬(wàn)元。而機器人手術(shù)費用尚未納入醫保范疇,這令大部分患者望而卻步。
國內的同類(lèi)產(chǎn)品上市后,可能會(huì )在價(jià)格方面更具競爭優(yōu)勢,天津工業(yè)大學(xué)聯(lián)合國內多家機構研發(fā)的腹腔鏡手術(shù)機器人,正在申請醫療器械注冊。研發(fā)者在前期市場(chǎng)宣傳中,即以達芬奇為假想敵,并透露未來(lái)價(jià)格將是達芬奇的三分之一到二分之一。
圖片來(lái)源:找項目網(wǎng)
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