全球眼科疾病防治面临严峻挑战。世界卫生组织数据显示，全球超过22亿人存视力受损或失明问题，其中大部分可通过手术治疗改善。然而眼科手术难度远高于其他外科领域。由于眼睛软组织结构精细、手术空间狭小，医生需要在显微镜下完成毫厘级别的精准操作，这对医生技能要求极高，也容易造成医源性损伤。 为突破此难题，中国科学院自动化研究所边桂彬研究员课题组经过多年攻关，成功研发出自主显微眼科手术机器人系统。该系统已通过临床可行性验证，有关研究成果近日发表于国际权威期刊《科学·机器人》。 该系统的核心创新在于构建了从术中三维空间感知、跨尺度精确定位到轨迹精准控制的完整算法体系。在三维空间感知上，研究团队突破了多模态眼内成像的技术难题。眼科手术常需使用多种成像设备，这些设备产生的图像存差异，且手术中眼球会产生动态位移，导致空间配准困难。研究团队提出的多视角空间融合方法有效克服了这些问题，构建了术中动态更新的全局三维地图，使医生和机器人能够实时掌握眼内各区域的精确位置。 在精确定位上，研究团队采用多传感器数据融合技术。由于各类传感器检测范围、误差幅度和采样频率各上存差异，单一传感器数据会影响定位精度。通过融合多个传感器的信息，该系统实现了机器人手术器械尖端在眼内区域的精确定位，相比医生手动操作的平均定位误差降低近80%，大幅提升了手术的安全性和一致性。 该系统具有多上的临床应用价值。首先，它能够在眼内空间自主完成视网膜下和血管内注射等精细操作，显著提高了眼底注射的精确性和安全性，最大限度地减少医源性损伤。其次，通过将重复性、高精度的操作任务交由机器人完成，外科医生可以将更多精力投入到手术设计、风险评估和整体监督等工作中，这有助于缩短医学生的学习曲线，培养更多眼科手术专家。再次，该系统为多种眼科疾病的治疗提供了新的可能性，包括黄斑变性、糖尿病视网膜病变、视网膜脱离等常见致盲性疾病，有望惠及全球数十亿视力受损患者。 这项成果反映了我国在医疗器械创新领域的进步。医疗机器人代表了精准医疗的发展方向，融合了人工智能、机器人学、医学影像等多学科技术。该系统的成功研发表明，我国在这一前沿领域已具备国际竞争力，为推动医疗技术进步、改善患者预后奠定了基础。
这项突破重新定义了眼科手术的精度边界，说明了我国高端医疗装备自主创新的进展；在人口老龄化与慢性病增多的双重挑战下，融合人工智能与精密机械的医工结合成果，为健康中国战略增添了新的科技内涵。随着技术迭代与临床验证的深入，智能手术系统有望成为分级诊疗体系中的重要工具，让更多患者受益于精准医疗。