浙大开发AI辅助驾驶支气管镜机器人登Nature子刊！

在全球范围内，每年有数百万人受到肺癌、慢性阻塞性肺（COPD）和肺炎等肺部疾病的困扰。及时诊断和治疗这些疾病对于提高人民的健康水平具有重大意义。支气管镜检查是一种微创的诊断和治疗方法，已经成为检测、治疗和管理各种肺部疾病的关键工具。然而，由于医疗资源的分配不均和缺乏经验丰富的从业人员，欠发达地区的居民往往难以获得高质量的支气管镜检查服务。

为了解决这个问题，浙江大学控制科学与工程学院的陆豪健研究员、王越副教授、熊蓉教授团队成功地开发了一种人工智能（AI）辅助驾驶支气管镜机器人。这款机器人可以使新手医生也能够熟练地进行肺部检查，从而显著降低对资深专业医生的依赖。这将有助于提高欠发达地区肺部疾病的诊断能力，让更多人获得及时、准确的医疗服务。相关成果以“AI Co-pilot Bronchoscope Robot”为题，于1月4日在线发表于高水平学术期刊《Nature Communications》。

这项新技术的出现具有深远的影响，其潜在应用前景有望彻底改变肺部疾病的检查与诊断方式。研究论文的第一作者是控制学院的博士生张敬禹和刘立陆，通讯作者是控制学院陆豪健研究员、王越副教授、熊蓉教授，其他共同合作者包括控制学院在读研究生向平宇、方琴、聂秀萍和浙大医学院附属第一医院的马洪海医生与胡坚主任。

▍一种极具创新和突破性解决方案

机器人大讲堂了解到，这是一种极具创新和突破性的解决方案。据陆豪健研究员介绍，支气管镜检查是一项技术要求高、需要丰富经验的医疗操作，而医生之间的差异往往导致护理质量参差不齐。团队希望通过机器人技术与人工智能的有机结合，降低医疗操作的难度，减少对高水平医生的过度依赖。

为解决传统气管镜机器人在导管功能和尺寸上的限制，研究团队成功研发出一款即插即用的气管镜机器人系统。该系统采用磁吸附方法，实现了导管的快速连接与更换，极大提升了操作便捷性。

此外，团队还针对不同年龄段患者的需求，开发了两种直径的导管，分别为3.3mm（带1.2mm工作通道）和2.1mm（不带工作通道）。这种设计使得机器人系统能够更深入地探索患者肺部的细微结构，为精准诊断提供了有力支持。

值得一提的是，与动辄数百万美金以上的进口医疗机器人相比，这款国产机器人系统在硬件成本上具有显著优势。满足应用需求的基础版本的成本仅为3万元人民币，即使增加高精度力传感器等高级功能，硬件成本也控制在10万元以内。

▍AI辅助驾驶支气管镜机器人技术详述

上图提供了团队的人工智能辅助驾驶支气管镜机器人的CAD模型，设计用于合并即插即用的支气管镜导管。导管固定在导向座上，由两对拮抗肌腱驱动，实现远端部分的全方位弯曲变形。筋沿导向座的凹槽分为四个方向，并与上磁铁支架连接。转向控制系统由4个直线电机和4个力传感器组成，用于拉力的测量。

每个力传感器的一侧通过电机法兰与直线电机连接，另一侧与下磁性支架连接。上下磁铁座内分别安装两组磁铁。利用磁吸附力，将支气管镜导管快速安装在转向控制系统上。直线电机通过安装壳安装在与电动滑块连接的电机夹具上，实现支气管镜导管的进给运动。

电动滑块由滑块驱动器上，实现支气管镜机器人大范围的姿态调整。支气管镜导管由高刚度近端段和低刚度远端段组成。近端部分采用编织网结构增加刚度，远端部分采用不锈钢蛇形管进行转向控制。

导管上覆盖有薄的热塑性聚氨酯(TPU)层，用于防水。为了提高支气管镜机器人的应用范围，团队设计了3.3mm导管，1.2mm工作通道和2.1mm导管，可以进入普通成人患者更深的支气管。

两根导管均安装方形截面的微型摄像头和两个截面的Led灯。两根导管近端长度为650mm, 3.3mm和2.1mm导管的蛇骨长度分别为35mm和25mm。两根导管远端段可实现180度左右的全方位弯曲，用于深肺检查。

▍AI技术赋能医疗，显著提升诊断效率

在气管镜检查过程中，为了降低导管对肺部组织的潜在损伤风险（如手术失误捅穿支气管壁等），并提高检查效率，研究团队开发了一种创新的人工智能-人类共享控制算法。这一算法基于风格迁移和仿真-实物的具身智能思路构建，使训练的策略网络能够根据支气管镜图像和粗略的人类指令（如上、下、左、右或向前）来预测机器人的细粒度转向动作（如俯仰和偏转角度）。

王越副教授表示，通过将AI技术引入气管镜机器人系统，医生不再需要全程干预，从而显著减少了进行气管镜检查所需的时间和精力。

▍实验验证过程详述

为了评估所提出的人工智能辅助驾驶支气管镜机器人，研究团队在3个月大的小型猪上开展了动物实验。在实验期间，支气管镜导管通过口咽部插入小猪的支气管道，医生坐在控制台操作机器人完成进给和转向。团队邀请了一名专家(主任医生)在没有人工智能辅助驾驶的情况下使用机器人进行支气管镜手术，另一名新手医生(主治医生)在有人工智能辅助驾驶的情况下使用机器人进行手术。

团队在实验猪的两条支气管路径中进行评估，两位医生都沿着支气管路径进行了8次远程支气管镜检查，在相同的条件下，人工智能辅助新手医生（11.38±0.16像素）的操作误差明显低于专家操作（16.26±0.27像素）。两位医生的支气管镜插入深度均超过5级支气管（直径约2.5毫米），并且获得了几乎相同的内窥镜检查结果。

团队测量了支气管镜手术期间机器人肌腱的驱动位移和的电机拉力，人工智能辅助驾驶的平均值和波动范围小于专家的操作，表明新手医生在人工智能辅助下实现了比专家更平滑的操控效果。

新手医生在人工智能辅助驾驶的指导下比从业数十年的专家更平稳，借助AI技术可以使得气管镜头部实时保持在气道中心，保证观察视野以及减少与管壁的碰撞。

为了评估机器人的自主性，团队比较了使用人工智能辅助的主治医生和专家医生的干预次数。统计结果表明，新手医生使用人工智能辅助的干预次数显著低于专家远程操控期间的干预次数，大大减少了医生在支气管镜操作期间的体力和认知负担。

陆豪健研究员指出：“这项新技术在未来应用落地后，将显著降低气管镜医疗检查时的医生操作经验门槛，并有望缓解经济欠发达地区肺部疾病诊断能力不足的问题。”

此项目代码已经公开，项目地址为：

https://github.com/LiuLiluZJU/AI-Co-Pilot-Bronchoscope-Robot

文章链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-023-44385-7