这是《美国观察家》杂志近日刊发的沃尔特·唐韦（Walter Donway）的评论。唐韦先生曾任联邦基金会（The Commonwealth Fund）健康项目官员、达纳基金会（Dana Foundation）项目总监，并与已故的威廉·萨菲尔（William Safire）共同创办了《大脑：达纳脑科学论坛》（*Cerebrum: The Dana Forum on Brain Science*）杂志并担任创始编辑。他指出：“随着医学日益接近自主机器人手术，人工智能已经开始指导手术、控制手术摄像机，并学习复杂的手术程序”：

有时候，有关人工智能的报道让人觉得，它构成的主要威胁是流水线工人、法律图书馆职员以及未来某一天可能还有卡车司机的工作岗位。这些当然都是正在出现的趋势。你可以说，人工智能的“入门级工作”就是取代入门级工作人员。如果我们谈论的是纯粹的数量，这种说法可能有几分道理，但这不应该意味着人工智能只不过是在从最底层开始沿着职场阶梯向上攀升。

英国广播公司8月28日报道称，伦敦大学学院医院的外科医生实施了首例使用实时人工智能辅助的脑部手术，并将手术的成功部分归功于人工智能发挥的作用。简而言之，外科医生正在为48岁的里斯·希伯特（Rhys Hibbert）切除一个11厘米大的垂体肿瘤，这个肿瘤威胁着他的视力。人工智能实时分析手术的现场视频画面，而不是仅仅依靠手术前的扫描。这使外科医生能够避开隐藏的关键神经和血管，安全切除肿瘤。患者的视力得以保住。这一工具通过分析实时内窥镜画面，即时绘制解剖结构图；但它还利用事实、分析和推演，提前15至30秒预测外科医生接下来的动作。并向外科医生发出警报，以防止意外切割。

像胆囊切除这样一个多步骤手术程序，是工程技术上的一次巨大飞跃，这表明人工智能在手术室中的作用才刚刚开始。

如果你因此得出结论，认为这不过是计算机视觉以及由外科医生读取屏幕上的预测结果，那么智利圣地亚哥一家诊所的外科主任最近报告称，一台由人工智能引导的摄像机使他能够独自完成胆囊切除手术。没有同事，没有住院医师，也没有护士。这些手术把磁性手术器械与控制手术摄像机的软件结合起来——控制摄像机通常是助手的工作。摄像机追踪外科医生的器械在患者体内的移动，并不断调整，以获得最佳角度。里卡多·富内（Ricardo Fune）医生说：“无论我的手移动到哪里，摄像机都会跟着我，整个过程非常出色。这台摄像机让我们能够独自完成手术。”

手术室里的机器人

可以说，这是人工智能在手术室中发挥作用的最前沿领域，但根据普雷西登斯研究公司的统计数据，全球手术机器人市场到2034年预计将达到644亿美元。手术机器人技术专家布尚·贾耶什库曼·帕特尔（Bhusham Jayeshkuman Patel）在《福布斯》上写道，机器人手术“不仅仅是一种趋势，而是一场根本性的转变，其目标是把微创手术提升到新的高度。”

目前，人工智能最常见于复杂的、高度依赖影像的或微创的手术，例如骨科关节置换术（判断骨密度）、泌尿科和妇科手术（机器人前列腺切除术／子宫切除术），以及毫米级精度至关重要的肿瘤切除手术。

更广泛地说，如今人工智能在手术室中的应用包括计算机视觉和实时指导（上述脑部手术）、分步骤任务自动化（将重复性的、容易造成疲劳的辅助性微型任务自动化，例如调整手术摄像机的位置，或引导机械臂缝合组织和夹闭血管），以及术前和术后分析（事先审查来自患者病历、扫描影像和基因组数据的大量信息，以制定个性化手术路线图，并在手术后追踪康复指标，以便及早发现潜在感染）。

人工智能领域最新的强劲趋势是向人形机器人发展，但你不会看到它们站在手术台周围。更加有用的是固定式、底座稳定的机器人，它们拥有多条蜘蛛般的机械臂和能够完成人类手腕无法实现的动作的“手”。这些机器人可以夹闭血管、缝合、传递器械、清点纱布……简而言之，在风险极高的手术舞台上，占据牢固地位的是非人形、高度专业化的机器设备。

降低成本并缓解人员短缺

手术室是医院最宝贵的空间，而人工智能可以优化在那里度过的每一分钟。美国每年进行超过5,100万例手术，手术是成本的一个主要推动因素，据估计占雇主医疗保健总支出的34%。2025年《机器人外科杂志》的一份报告称，人工智能驱动的手术将手术时间缩短了约25%，并将手术精准度提高了40%，这体现在肿瘤切除和植入物放置过程中目标定位准确性的提高。手术时间越短，就意味着每天能够进行更多手术。

同一篇文章报告称，术中并发症减少了30%，患者康复时间也有所缩短。因此，人工智能降低了患者因康复而长期住院以及因术后问题再次入院所造成的高昂成本。

美国医疗人员短缺问题日益严重，美国国家卫生劳动力分析中心预测，到2038年，医生缺口将超过14.1万人，护士缺口将超过10万人。人工智能使人类助手和护士得以摆脱诸如手持摄像机和清点纱布之类的工作。在手术室之外，人工智能承担更加常规的任务，例如由聊天机器人在凌晨1点处理患者术后的常规询问，大量筛除非紧急电话，并减轻值班护理人员的压力。与其他领域一样，不言而喻，这样做提高了效率，但未必能够提高患者满意度，比如当人工智能判定患者关于失眠的抱怨不需要护士处理时。

“保险战争”

目前，保险报销、医疗事故以及其他涉及付款和费用的问题主导着我们的医疗保健辩论。作为外科领域的一项新技术——一种已经成为恐惧和抱怨焦点的技术——人工智能在手术中的迅速应用正受到监管机构和公众的严格审视。

然后还有关于故障和医疗事故的争论。在美国食品药品监督管理局的不良事件报告把人工智能辅助医疗设备与失败的手术以及身体部位的错误识别联系起来之后，这一问题成为争议焦点。每位患者的解剖结构都是独特的，而当人工智能算法错误解读它所看到的东西时，一个错误就可能产生连锁反应，造成严重后果。这提出了一个棘手的问题：当人工智能促成医疗错误时，法律责任应该由谁承担？

此外，还有那个老生常谈的算法偏见指控。医疗数据集是否代表了所有可能的人口群体：种族、族裔、性别和年龄？这个问题本身就给出了答案，因此批评者指责说，使用在“狭窄”数据集上训练的人工智能，在为解剖结构非典型的患者实施手术时，可能导致危险的“幻觉”或错误。

再者，如果年轻一代，尤其是那些仍在学校就读的人，面临着永远无法学会写作或批判性思考的严重风险，那么人类外科医生又会怎样？他们最终是否会经历“技能退化”？或者，当自动化系统作出一个错误的高风险建议时，他们也许会犹豫是否应该推翻它的决定。

《医学》杂志的一篇文章审视了人工智能保险领域的现状，以及与医疗机器人有关的法律挑战：它们的法律地位、发生医疗事故时的责任，以及有关患者数据隐私和安全的担忧。从这篇文章以及其他评论中浮现出来的，是一个严重分裂的局面，有时被描述为临床否认与行政武器化之间的一场斗争。

就临床保险覆盖（或“不予覆盖”）而言，商业保险公司落后于人工智能技术。这个行业所依赖的长期临床数据仍在收集中，因此保险公司通常把先进的人工智能驱动机器人手术技术称为“实验性”技术。这导致多达90%获得许可的人工智能医疗设备完全不在标准保险计划的承保范围之内。例如，患者经常因为机器人辅助手术所产生的高额医院附加费用是否应由保险承担而陷入法律纠纷。

也许颇具讽刺意味的是，保险公司正在积极采用人工智能来管理自身的成本。联邦医疗保险启动了一项极具争议的计划，使用人工智能模型（例如维泽模型）审查并拒绝使用过度或价值较低的医疗索赔，同时让人工智能技术供应商从节省下来的资金中分得一部分。

以一个积极的方面作为这一部分的结束，人工智能正在简化往往缓慢、令人沮丧、甚至危险的行政“事先授权”流程，减少人工录入，并大幅缩短平均索赔批准周期。

聊天生成式预训练转换器的住院医师培训？

有关能力和可靠性的问题，往往最终都会回到教育和培训上。目前，这一领域是临时拼凑且具有实验性的——正如人工智能的使用本身一样。在《科学·机器人学》中，约翰斯·霍普金斯大学的研究人员介绍了他们如何训练自己的手术机器人——更正式的名称是“分层手术机器人转换器”——在实验室中完成胆囊切除手术的一部分。他们为机器人创建了一个具有类似聊天生成式预训练转换器的自然语言处理能力的人工智能模型。这个机器人通过观看胆囊手术视频接受训练，随后在八个猪胆囊上进行手术。这个分层手术机器人转换器能够对语音指令作出反应并从中学习，就像一名在导师指导下工作的初学外科医生一样。

这名“学生”，或者我们是否应该称之为“住院医师”，完成了连续17项任务——识别导管和动脉、放置夹子以及使用剪刀切割。它能够实时适应个体的解剖特征，当场作出决定，并在事情没有按照预期发展时自行纠正。霍普金斯大学怀廷工程学院的报告称，这个机器人以100%的准确率完成了手术。

该学院引用“医疗机器人专家”阿克塞尔·克里格（Axel Krieger）的话，对这份报告作出了这样的解读：

“这……使我们从能够执行特定手术任务的机器人，迈向真正理解手术程序的机器人……更加接近临床上可行的自主手术系统，使它们能够在实际患者护理那种混乱、不可预测的现实环境中工作。”

克里格教授自然采用了这个领域普遍使用的“人工智能语言”。这个机器人并没有以我们所理解的任何意义“真正理解手术程序”；它实际上什么都不“理解”。《公共卫生前沿》的一篇文章这样表述：“人工智能不涉及感知能力或意识，而是专注于通过算法和习得经验进行数据处理、模式识别和预测。”

像胆囊切除这样一个多步骤手术程序，是工程技术上的一次巨大飞跃，这表明人工智能在手术室中的作用才刚刚开始。但是，人工智能外科医生并不拥有意识。相反，我们应该从中得到的要点是，我们视为人类判断和辨别能力的东西，有多大程度可以归结为模式识别。我们在一种情形中识别出一种已知模式，其中有时包括一个正在出现的错误，然后据此采取行动。

随着人工智能革命在外科以及其他领域不断展开，我们或许会在人工智能这面镜子中日益清晰地看到，究竟还有什么是人类所独有的。