頂刊重磅！失明患者新希望！機器人自主視網膜靜脈插管系統來了

▍失明患者新希望，在比發絲更細的血管上操作手術

視網膜靜脈阻塞（RVO）作為全球第二大致盲性視網膜血管疾病，給全球數千萬患者帶來困擾。想象一下，要在平均直徑僅151微米的血管上做手術——這比頭發絲還細，而醫生的手部震顫幅度卻可達182微米。

傳統治療方法如抗血管內皮生長因子治療只能緩解癥狀，無法根除病因，患者需要反復治療，費用高昂且有感染風險。而視網膜靜脈插管（RVC）手術雖然能直接清除血栓，但因為操作難度太大，很少有醫生能夠掌握。

近日，約翰斯·霍普金斯大學的研究團隊在國際頂刊《Science Robotics》上發表了一項突破性成果。他們開發出基于深度學習的自主視網膜靜脈插管系統，在離體豬眼實驗中實現了90%的成功率。即便模擬呼吸導致的眼部運動，成功率仍高達83%

這套系統的核心亮點在于機器人即可自主完成導航、接觸、穿刺等一系列超越人類生理極限的微米級操作，為RVO治療開辟了精準、高效的新路徑。

在固定豬眼實驗中，系統將針體導航時間從57.45秒縮短至30.56秒穿刺及回撤時間從43.55秒壓縮至9.08秒。對比此前的機器人輔助手動操作，自主系統的效率大幅提升。整個手術流程（不含前期準備）耗時顯著減少。

更重要的是，這套系統能夠實時補償因心跳帶來的眼部微小運動。在模擬呼吸運動的動態實驗中，系統通過光學流法計算眼部位移，動態調整穿刺位置，依然保持了很高的成功率。

▍三大深度學習網絡，微米級精度背后的技術突破

這套自主手術系統的核心是三個專門訓練的卷積神經網絡（CNN），它們可充當機器人的“眼睛”與“大腦”，能夠自主完成手術關鍵步驟的決策。

方向預測網絡基于ResNet18架構，負責引導機器人精準導航至目標血管。輸入顯微鏡圖像和用戶點擊的目標位置，網絡就會輸出8個方向或"停止"指令，讓機器人以恒定速度移動，誤差控制在11.33微米以內

接觸檢測網絡采用YOLOv8分類模型，通過分析iOCT的B掃描圖像，判斷針尖是否已經接觸到血管外壁。這個網絡的檢測準確率高達98.7%，確保了穿刺前的精準定位。

穿刺確認網絡同樣基于YOLOv8，但采用目標檢測而非全圖分類的方式。它專注于針尖區域，精準判斷是否成功穿刺進入血管，平均精度（mAP50）達到97.6%。這避免了誤判導致的二次損傷。

硬件方面，系統采用了雙機器人協同作業的設計。主機器人操控直徑僅100微米的傾斜彎曲金屬針，輔助機器人則握持醫用刮匙，輕輕按壓靜脈上游使血管擴張，便于插管。配備的集成iOCT手術顯微鏡既能提供實時二維圖像，又能生成高分辨率的三維橫截面圖像，為機器人提供精確的深度信息。

即使在存在氣泡、視網膜脫離、反光斑點等各種干擾的情況下，深度學習網絡仍能準確識別目標血管，展現出強大的環境適應能力。

在實際操作中，當接觸檢測網絡確認針尖觸碰血管外壁后，機器人會瞬間將穿刺速度從0.2毫米/秒提升至5.4毫米/秒，確保一次性穿透血管壁。隨后輕微回撤針尖，等待穿刺確認網絡驗證成功后，醫生通過腳踏板啟動藥物輸注。

▍從“人機協同”到“普惠于民”，重塑眼科手術新范式

這項研究的意義遠不止于技術突破本身。它為眼科手術帶來了幾個根本性改變。

首先是突破了人類生理極限。機器人系統完全消除了手部震顫的影響，將操作誤差控制在微米級別。這解決了手動手術"差之毫厘，謬以千里"的痛點，大幅降低了手術風險。

其次是簡化了手術流程。自主化操作減少了對醫生經驗的依賴，標準化的流程便于推廣。即使是缺乏RVC臨床經驗的操作者，也能借助系統完成高精度手術。這有望讓更多醫院具備開展此類手術的能力。

第三是建立了人機協同的新范式。系統并非要完全取代醫生，而是讓醫生從繁瑣的精準操作中解放出來，專注于目標選擇、手術監控等關鍵決策。實現了"機器干精細活，人類做決策"的分工。

當然，從實驗室到臨床應用還有一段路要走。研究團隊表示，下一步將進一步提升系統的動態補償能力，通過實時分割網絡追蹤血管位置，實現更精準的動態調整。同時優化穿刺策略，降低穿刺速度、增加穿刺次數，減少對視網膜色素上皮的潛在損傷。

關鍵是，團隊需要在活體動物模型中測試系統的安全性和有效性，逐步推進臨床轉化。好消息是，研究團隊已經將手術系統開源共享，相關數據和代碼可以通過公開渠道獲取，這將加速全球科研人員的合作創新。

在AI與機器人技術驅動下，眼科手術的極限正在被重新定義。未來的機器人將具備個性化適應與超快動態響應能力，不僅能攻克視網膜靜脈阻塞，也將為青光眼等更多眼疾帶來革命性療法。

這場技術革新，正將高難度的超精度手術轉變為安全普惠的治療方案，為全球數千萬患者帶來復明的切實希望。

https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.adw2969

https://mp.weixin.qq.com/s/uvCYmS9iV7yovSjCghMZag