滚球app AI三年后取代外科大夫？马斯克暴论被证伪

2026.03.28

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作家 | 第一财经 林志吟

“当今手术机器东说念主的智能化进程，可类比汽车自动驾驶的分级体系，合座处于L1基础辅助到L2进阶辅助的世俗落地阶段，仅在少数标准化术式中干预L3条款自主的临床前探索阶段，远未达到实在的全自主操作，用更贴合临床的话来说，即是‘能辅助放大大夫的手，但替代不了大夫的脑’。”

近日，香港大学深圳病院神经外科副主任医师叶小帆接受第一财经记者采访时谈及手术机器东说念主发展近况。当作别称外科大夫，他在专注神经外科疾病诊疗同期，也当作中枢研发成员，深度参与了中科院香港东说念主工智能研究院牵头的手术视频大模子研发。

比年来，越来越多的手术机器东说念主在探索与AI辅助时候联结，但AI的加入，能否补全手术场景中最中枢的“临床决议”拼图？

本年年头，科技富豪、特斯拉CEO马斯克曾在一次公开访谈中抛出惊东说念主言论，称“3年后，AI将取代外科大夫”。这究竟是言不及义，如故下一代外科手术畛域的终极形态？

手术从依赖个东说念主教学到可量化

3月24日，中国科学院香港鼎新研究院东说念主工智能与机器东说念主鼎新中心端庄发布了“术影”SurgMotion手术视频大模子，有关研究收尾已于同期上线海外学术平台arXiv。

中国科学院香港鼎新研究院东说念主工智能与机器东说念主鼎新中心主任、研究员刘宏斌对第一财经记者示意，手术经由中大都的中枢信息所以手术视频的格式被保留住来的，既是年青大夫术前学习、术后复盘的中枢用具，亦然手术场景智能辅助与临床决议提拔的中枢基础。

该模子的推出，一方面旨在成为可靠的素质辅助用具，匡助年青大夫完成标准化的手术复盘与手段普及；另一方面也但愿鼓动具身智高手术机器东说念主的研发，成为具身智能系统的中枢感知功能模块，辅助外科大夫及时知晓术中手术进程、剖解环境与操派头险。

字据国度统计局数据，我国医疗卫祈望构入院病东说念主手术东说念主次已从2019年的6930.44万次攀升至2023年的1.04亿次。与之相对的是，我国手术医师散布严重不平衡，下层地区相等短缺高水平手术医师，而培养别称及格的手术医师，需要经过“5+3+X”年的标准化培养与临床考验。

中山大学附庸第一病院呼吸与危重症医学科副主任、主任医师廖槐示意，大夫的临床决议才智需要终生学习，但个东说念主的视线与教学耐久存在局限，而AI大模子梗概集周全行业海量的临床数据与顶尖内行的教学，匡助大夫补王人视线短板、普及决议才智。

“咱们平淡说，着名外科内行在面敌手术中毒手问题时，总能拿出纯属的解题想路与支吾步调。但在莫得AI大模子的时期，这些珍爱的临床教学主要靠‘师父带门徒’的模式口口相传，许多细节会跟着期间荏苒。有了AI大模子后，咱们可以将这些教学进行结构化拆解、索要出中枢标准，普及给更多年青大夫与下层医师，同期也能为大夫术中的辅助决议提供循证参考。”廖槐说。

中国科学院香港鼎新研究院东说念主工智能与机器东说念主鼎新中心研究员易东示意，AI辅助的手术机器东说念主，梗概显赫普及手术机器东说念主的视觉感知与场景知晓才智，实在将手术从“依赖大夫个东说念主教学”，调理为“可量化、可复制、可引申”的标准化标准。

耐久以来，手术视频大模子的竖立耐久靠近三大中枢挑战：高质地手术标注数据相等稀缺、万古程视频模子预训练难度高、难以兼顾手术场景多维度的感知需求。

易东先容，“术影”SurgMotion手术视频大模子是当今业内限制最大、掩盖场景最无缺的手术视频通用智能底座，依托自主构建的SurgMotion-15M数据集完成训练。该数据集涵盖约1500万帧、进步3658小时的实在手术视频，掩盖13个剖解区域、100余种临床常见术式，其中心外科有关视频时长超2860小时，是当今大家最大的同类型数据集。

基于这一海量临床数据，SurgMotion突破了传统像素级重建的时候局限，引入贯通指点的隐空间斟酌机制，博亚体育app官网入口显赫普及了模子敌手术器械、剖解结构、器械-组织交互动作等环节语义结构的知晓才智，为多中心、多科室、多术式的通用手术智能奠定了中枢基础。

适配性依然中枢挑战

AI赋能的手术机器东说念主已成为整个这个词外科赛说念“数智化”升级的中枢抓手，也被各大手术机器东说念主厂商视为下一代时候竞争的中枢高地。

叶小帆示意，参考汽车自动驾驶的分级逻辑，手术机器东说念主的智能化可明晰分别为5个等第，当今临床落地进程互异显赫。

其中L1级基础辅助已在临床普及，中枢是大夫全程操控手术机器东说念主，系统仅提供单一维度的操作辅助，比如ROSA机械臂的精确立体定向功能，能在大夫的操控下，完成比东说念主手更贯通的穿刺操作，尤其适配神经外科深部电极植入、脑活检、立体定向脑电植入等对精度要求高的场景，中枢价值是放大大夫的操作才智，加多手的贯通性，从而诽谤手术操作的物理门槛。

L2级当作进阶辅助，已在多专业纯属落地，中枢是系统可完成多个单一环节的自动化辅助。

比如达芬奇手术机器东说念主的机械臂防抖、动作缩放、手术视线自动跟踪、器械自动对王人。大夫需全程适度器械出动与操作决议，但系统可自动完成“动作滤波（防抖）、比例缩放（雅致操作）、器械关节自适合”，在神经外科内镜经鼻垂体手术、腹腔镜胆囊切除、骨科关节置换等标准化术式中哄骗世俗，中枢价值是减少大夫的重迭操作，普及手术经由的表随便，然而在术中剖解结构自动识别方面仍有欠缺。

L3级能已毕条款性自主操作，即仅在预设的、无随机的标准化手术场景中，机器东说念主可自主完成特定的纠执术才智，但一朝出现术中出血、剖解结构变异等突发情况，必须立即由大夫继承，系统无法自主决议不休。

在高复杂度、高个体化的神经外科手术中，滚球appL3级哄骗仍处于极早期的实验室考据阶段，远未达到临床哄骗标准，如神经外科手术场景当今仍不行标准化——即使是并吞种颅内肿瘤，不同患者的血管神经走行、肿瘤侵袭范围互异极大，短缺“预设的无随机场景”。

而L4-L5级可以已毕高自主/全自主操作，但因手术场景的高度个体化、复杂性与不行斟酌性，当今仅停留在实验室表面研究阶段，短期内竣工无法落地临床。

“实在的全自主手术，中枢难点不仅在于‘操作’，更在于‘决议’。”叶小帆说。当今世俗使用的脑科机械臂有精确定位才智的“手”+基础导航“透视眼”。它能基于术前影像霸术旅途，半自动完成空间定位（如电极植入点校准），但短缺识别和知晓手术经由的才智。SurgMotion这类模子的发布，虽加多了手术机器东说念主的“感知与决议增强模块”，作念到精确识别和部分知晓，但也还不是梗概决议的“大脑”。

刘宏斌示意，手术的智能化是异日趋势，但当今的时候水平还远无法舒服临床的实在需求，靠近诸多中枢挑战。“手术自己是千东说念主千面的，不同大夫的操作习气存在巨大互异，患者的个体病情、剖解结构更是天渊之隔，这要求AI必须具备极强的个性化适配才智。更雄壮的是，手术过程中会靠近许多突发并发症等热切情况，AI何如像顶尖临床内行那样，辅助大夫快速支吾这些突发情景，是当今亟待突破的时候瓶颈。”

在发布会现场，中国科学院香港鼎新研究院东说念主工智能与机器东说念主鼎新中心在发布“术影”SurgMotion手术视频大模子的同期，也晓谕了模子的全面开源指标。

在叶小帆看来，该模子的开源将带来三方面中枢价值：冲破时候壁垒、加快临床落地、构建行业标准。

“当今医疗AI尤其是手术视频大模子的研发，存在数据、算法、算力的三重门槛，许多下层病院、中微型医疗科技企业以至高校科研团队，因短缺中枢模子参数，难以开展针对性的临床适配性研究。”叶小帆说，单一研发团队对临床场景的知晓耐久是有限的，而开源后，寰宇乃至大家的临床大夫、AI工程师，都能基于实在临床需求对模子进行优化迭代。

“这种多场景、多学科的协同优化，会让模子的临床适配性普及速率远快于闭门研发，大幅裁减从‘实验室模子’到‘临床辅助用具’的升沉周期。”叶小帆说，模子的开源还将为行业提供一套可参考的时候框架和评估体系，鼓动行业酿成融合的研发标准和临床考据标准，也为手术机器东说念主从L2向L3级的时候升级，提供中枢的视频知晓与场景感知底座。

AI取代外科大夫进程仍漫长

AI正在重构异日的临床诊疗模式和医学研究范式，但对于“AI取代大夫”的筹商，耐久是行业绕不开的中枢话题。

刘宏斌示意，外科大夫的日常责任，既是高强度的膂力就业，亦然高复杂度的脑力就业。异日，手术中重迭的、标准化的膂力操作，会迟缓被AI辅助的机器东说念主所替代，但这毫不料味着外科大夫会闲隙。“异日，外科大夫会更多地调理为‘指导家’的扮装，主导东说念主机协同的手术全经由，这很可能是异日外科大夫的中枢竞争力之一。”

叶小帆则明确示意，马斯克所说的“机器东说念主大夫要几年内透顶碾压东说念主类外科大夫”，从临床实际来看是竣工不行能的，以至在异日十年内，都难以已毕。

他给出了三个中枢原因：一是外科手术不仅是精确的机械操作，更需要大夫基于患者的年岁、体质、病情、剖解结构等个体情况，作念出全经由的个性化临床决议，同期兼顾患者的热诚需求与东说念主文眷注。

比如神经外科手术中，大夫需要字据患者颅内血管、神经走行的先天变异，及时诊疗手术入路与肿瘤切除范围；面对术中突发的颅内大出血、血管痉挛等危境情况，大夫需要凭借数十年的临床物理世界的知晓和教学，快速作念出救急不休与决议诊疗。这些都是依赖大数据话语、视频和算法的机器东说念主难以已毕的，因为临床中的突发情况和个体化需求，尚无法竣工量化和预设进算法模子中。

二是手术场景的复杂性和不祥情味，远超现存AI系统的不休才智。

三是医疗行业的极度性，决定了时候替代的慢节律。医疗行业径直干系到患者的人命安全，一项新时候的临床哄骗，需要经过严格的伦理审查、多轮临床检修、国度监管部门的准入审批，以及耐久的临床安全性考据，这一过程时时需要数年以至数十年的期间。

“即使机器东说念主大夫在虚构场景和各实验室中赢得了可以的收尾，要已毕临床的世俗哄骗，并达到‘碾压东说念主类外科大夫’的水平，还需要突破时候、伦理、法律、监管等多重装束，这在短短几年内是竣工无法已毕的。”叶小帆说，AI波浪对医疗畛域的重构，从来都不是节略的“时候替代东说念主”，而是“AI赋能医疗”——鼓动临床诊疗从“教学运行”向“数据运行”调理，医学研究从“试错式探索”向“精确化斟酌”升级，而大夫的扮装，也会从“单一的诊疗践诺者”，调理为“AI的阁下者、临床的决议者、医疗的鼎新者”。

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