想像一下，走進一間手術室，主刀的不是人，而是機器人。這聽起來像是科幻小說，但生成式人工智慧和手術機器人的快速發展正使之成為現實。生成式人工智慧和手術機器人的進步如此迅速，以至於曾經完全由外科醫生完成的手術可能很快就能由機器人自主完成。

## 生成式人工智慧與機器人技術如何進行手術

機器人自主進行手術的想法聽起來像是科幻電影裡的情節。但生成式人工智慧和手術機器人的快速發展正使之成為可能。生成式人工智慧系統是基於大量的醫學數據進行訓練，這些數據包括教科書、科學期刊、手術影片和臨床對話。憑藉數十億個內部參數，模型學習模仿人類解決診斷問題、解讀影像和執行手術操作的方式。

現今的模型已經能夠描述切除膽囊所需的精確步驟。但要執行這些步驟，還需要兩項額外能力：基於數千例真實手術案例的訓練，以及能夠將手術步驟轉化為精確動作的物理機制。這正是現有手術機器人發揮作用的地方。現代手術機器人使醫生能夠透過更小的切口進行手術，並擁有更清晰的視野、更高的精度和無抖動的控制。

## 缺失的一環：訓練與機制

在過去的二十年中，手術機器人使醫生能夠透過更小的切口進行手術，並擁有更清晰的視野、更高的精度和無抖動的控制。典型的機器人手術流程是：外科醫生坐在控制台前，觀看手術區域的高畫質影片。然後，醫生使用手控裝置來控制機器人的手臂。機器人以亞毫米級的精度在患者體內執行動作。

為了讓生成式人工智慧能夠自主運行，開發者需要提供數萬例已記錄手術的資訊和影片。大型語言模型將分析來自患者體內手術攝影機的數據，並將其與外科醫生在控制台上做出的精確手部動作進行匹配。隨著時間的推移，該模型將學會重現專家外科醫生使用的相同刺激-反應模式。

## 機器人技術的各個組成部分

自主機器人手術的基本要素已經存在。它能否在五年或十年內成為現實，與其說取決於技術進步，不如說取決於醫院、外科醫生和科技公司合作訓練這些系統的速度和效率。為了迎接未來，現在需要做出三項改變：

A. 支付模式必須更新。美國醫療保健的按服務付費報銷制度獎勵的是更高的服務量，而不是更優的臨床結果。手術時間越長，醫院的收入越高。

B. 監理機關需要採用不同的核准標準。 FDA 目前對人工智慧設備的評估框架著重於用於訓練演算法的特定資料集及其輸出的一致性。這種方法適用於基於特定資料集訓練的狹義人工智慧工具。但它不適用於生成式人工智慧，後者基於龐大的多模態資訊來源和個人化輸入進行訓練。

C. 醫療文化必須發展演變。臨床醫生長期以來一直抵制那些威脅其職業自主性、判斷力或收入的技術。自主機器人手術也不例外。但日益沉重的醫療負擔所帶來的經濟壓力，以及更安全、更穩定的治療效果所帶來的希望，最終將推動這項技術的普及。

患者起初可能會猶豫。任何取代以往由人類完成的工作的技術總是會引發擔憂。當自動櫃員機剛問世時，許多美國人擔心他們的存款會遺失。但隨著人們經驗的累積和系統的可靠性得到驗證，信任逐漸增強，這項技術也變得司空見慣。搭載生成式人工智慧的手術機器人也將遵循類似的軌跡。

外科手術的未來不僅是用機器取代人類，而是利用科技來改善病人預後、降低醫療成本並提高效率。在這個全新的領域，我們必須勇於適應，並且互相學習。外科手術的未來不僅是技術上的可能性，更是一種醫療上的必然選擇。