为什么机器人必须和临床一起进化？一位15年早期使用者给出答案

2009 年，机器人技术还远未进入关节置换的主流应用。当许多外科医生仍在讨论“机器人是否值得尝试”时，来自美国的骨科外科医生 Sean Toomey 已经在思考另一个问题：“怎样让手术结果更一致？”

Sean Toomey 回忆，他第一次接触史赛克Mako机器人，是在单髁膝关节置换（partial knee）仍以手工操作为主的时期。那时的挑战很现实——切口虽小，但对齐、软组织平衡、截骨一致性都对术者要求极高，“哪怕经验丰富，也无法保证每次都完全一致”。

于是，当他看到“术前虚拟规划—术中精准执行”这一路径时，直觉反应非常明确：“这不是炫技，而是为了控制手术中常见的个体差异。”

真正让他相信机器人能改变手术方式的，是第一批单髁膝关节置换的患者随访。

一次次的随访 X 线都呈现理想对齐，患者恢复更快、疼痛更轻、数周内即可恢复活动——这些可量化的结果让他意识到：

机器人不仅提升效率，而是重塑了手术可预测性。

随后，在全膝（TKA）与全髋（THA）手术中，Mako 进一步改变了他的手术模式：

• 膝关节：软组织张力的评估从“凭经验的判断”，变成可以量化的数字化韧带张力评估工具（digital ligament tensioner）；

• 髋关节：下肢长度、侧向偏移量和旋转角度的控制更稳，病人术后差异减少；

• 术者在术中遇到的“不确定性”显著降低，患者恢复更一致。

Sean Toomey 总结得很直接：“机器人真正的价值，是减少手术中的不确定。”

# 当临遇见工程：一场持续15年的共同设计

Sean Toomey 与 Mako 的合作，并不是从企业收购后开始的，而是在2013年史赛克（Stryker）收购 Mako 之前就已展开。他当时已是 Mako 的官方培训导师（instructor），参与早期软件、器械与流程的验证工作。

也正是这些“手术室里的细节”，构成了后续十多年产业—临床合作的基础。

在他看来，一个成熟的医疗技术体系往往由三方共同推动：

• 医生提出真实问题：哪个流程卡壳？哪些步骤会增加术者认知负荷？哪些细节导致术式变异？

• 工程团队将问题转化为可实现的设计：数据结构、追踪方式、算法反馈、机械臂约束等。

• 教育团队保证技术的安全落地：医生培训、适应证管理、标准化路径。

这一合作路径，也清晰地体现在关键功能的形成过程中。

例如，今天已成为膝关节置换“标配”的数字化韧带张力评估，最早便源自外科医生的反馈。

术前评估韧带张力、在数字模型里微调组件位置，再由机械臂以高精度执行截骨——这一套流程的意义在于：减少软组织损伤，让手术更一致，也让恢复更可预测

在髋关节手术中，下肢长度与偏移量的精细调整，同样来自医生端对一致性的需求。它们并非“先进功能”，而是“解决真实问题后的产物”。

Sean Toomey 总结得很质朴：

“临床提出问题，工程把它做成系统，这才是良性合作。”

# 理解真实流程：行业最容易忽略的那5平方米

访谈中，Sean Toomey 多次强调一个并不常被提起的观点：

企业往往最不了解的，是手术室的工作流。

“企业并不在手术室里。”他笑着说，“所以他们很难感受到每一个流程的时间压力和空间冲突。”

从2010年起，他参与了大量早期 LMCR（限量市场发布）阶段的临床验证工作——这些场景比研发更贴近真实使用，也更能暴露问题：

• 骨面注册（registration）该在手术哪一刻完成？

• 截骨顺序怎样最符合术者习惯？

• 界面提示如何在不增加“认知负担”的情况下提供关键信息？

• 器械放置是否影响视野、走位或助手操作？

这些看似微小的细节，往往决定了一台机器人用起来是否“顺手”。

Sean Toomey 有一句话特别值得记录下来：“易用性不是界面，而是整套手术流。”

也正是在“手术室—工程团队—教育团队”之间持续的来回打磨中，Mako 的系统迭代变得越来越贴近真实环境，细节更加稳定、可复制。

# 亚洲的复杂性：中国的病例结构与真实场景

从2017年开始，Sean Toomey 几乎每年都在亚洲不同国家之间往返。他很快意识到：

如果说机器人改变了手术方式，那么亚洲复杂的临床现实，则反过来推动机器人技术变得更成熟。

亚洲的病人结构、疾病谱与美国截然不同：

• 年龄更年轻；

• 先天或后天畸形比例更高；

• 病程更长、变形更复杂；

• 中国与印度的手术量巨大，并对恢复速度有明确期待。

这些特点，使“可及性”与“标准化”同时成为挑战。

Sean Toomey 认为，亚洲的价值不仅在于高量，更在于多样、复杂的病例可以快速推动技术成熟。在这样的背景下，推广机器人必须依赖三个核心机制：

• 区域示范中心（Centers of Excellence）：由经验丰富的团队先行探索可复制的工作流，为其他医院提供“可借鉴的标准”。

• 数字化规划与云数据共享：让不同医院、不同资源条件下的团队，在同一套规划逻辑之上实施手术，提高标准化的基础水平。

• 产业—教育—临床的并行投入：设备、教育与技术支持必须同步发生，才能形成“安全落地”的体系。

他特别指出：技术全球一致，但落地必须本地化。

亚洲的临床现实为机器人技术提供了丰富的反馈场景，让全球系统的设计更加成熟。

# 走向下一代机器人：从精度到“功能手术”的时代

在谈到未来发展时，Sean Toomey 的判断非常明确：

未来十年，机器人手术的核心不再是对齐（alignment），而是功能恢复（function）。

他认为，机器人、AI、数据分析正在走向融合，这种融合会带来两个深刻变化：

1）手术从“结构对齐”走向“个体化功能匹配”

患者的骨性结构、软组织状况、功能目标都不同。如果说第一代机器人解决的是“精准”，未来机器人要解决的是：

• 如何减少软组织损伤；

• 如何保留更多稳定结构；

• 如何让病人恢复更快；

• 如何通过数据反哺术式设计。

2）高量医院将率先感受到价值

在病例量庞大的环境下，机器人能更稳定地消除手术差异，提高团队整体一致性，缩短恢复周期。

Sean Toomey 认为，过去十五年是机器人技术的“工具时代”，而未来十年将进入“手术概念演进的时代”——“机器人正在改变我们如何做手术，而不是单纯让手术标准化。”

# 结语

回到 2009 年的第一台单髁膝关节置换，Sean Toomey 并没有预料到机器人技术会在十几年的时间里经历如此快速的演进。他更没有想到，这段旅程会带他走向亚洲，让他在中国、日本、韩国、新加坡和马来西亚的手术室里体验完全不同的病例结构。

“我在这里不仅分享，也向当地医生学习。”他说，“亚洲医生面对的畸形类型、病程长度，往往让我们重新思考如何应用技术。”

正是这些不同的经验，让他在过去十五年里持续见证机器人手术的演变——从单髁，到全膝、全髋，再到已经进入研发路径的肩关节与脊柱手术。

对他而言，机器人技术的未来并不是一场“硬件竞赛”，而是一场围绕患者、围绕真实临床需求的合作：外科医生提供语境，企业提供工具，而技术的价值，则来自双方共同塑造的答案。