葛均波院士团队系统综述：介入手术机器人迈向具身智能的研究进展与发展方向

近日，葛均波院士团队在IEEE生物医学工程领域权威综述期刊《IEEE Reviews in Biomedical Engineering》（中科院一区TOP期刊，IF=12）发表题为“Advancing Embodied Intelligence in Robotic-Assisted Endovascular Procedures: A Systematic Review of AI Solutions”的系统性综述论文。该成果聚焦血管介入手术机器人这一高端医疗装备关键方向，围绕“具身智能”的感知、决策与控制体系，系统梳理人工智能驱动的介入手术机器人研究进展，并提出面向临床可转化的技术路线与发展框架，为推动介入手术机器人从“主从遥操作”向“人机协同的增强智能”的范式演进提供系统化参考。

IEEE Reviews in Biomedical Engineering是IEEE旗下发表生物医学工程新兴领域最新技术和趋势综述性论文的领域顶级刊物，年发文量约20余篇，具有较高的学术影响力，期刊2023至2025年的影响因子分别为17.6、17.2、12.0。

血管介入手术凭借其微创优势，已在冠心病、外周血管病及神经血管疾病等领域广泛应用。然而，传统手工操作高度依赖术者经验，且存在疲劳负荷、操作精度极限与辐射暴露等现实挑战。近年来，机器人系统在稳定性、可重复性与远程操控方面显示出重要价值，但现有主流系统仍以“主从随动”架构为主，机器人多处于被动执行状态，尚缺乏对复杂血管环境的自主感知与决策能力。针对这一关键瓶颈，论文提出以具身智能为核心的统一视角：强调机器人通过多模态感知理解血管环境与器械状态，在学习型策略与安全约束下生成高层决策，并由低层控制器实现可验证、可控的器械动作执行，从而在动态生理环境中实现更高水平的智能辅助与监督下的任务级自主化操作。

论文从整体系统角度出发，归纳了血管介入手术机器人迈向具身智能的关键能力模块，包括：真实手术环境下对血管解剖、病变特征、器械状态与交互风险进行持续感知与语义化理解，导丝与导管等柔性器械在复杂迂曲血管中的精细操作的学习型控制范式，以及面向临床落地的转化挑战与规范路径。研究特别指出，未来发展重点不在于追求“完全替代医生的全自主”，而在于构建以专家监督为核心的人机协同范式：医生从“高度依赖手工技巧的操作者”逐步演进为“高层策略制定与关键节点把控的监督者”，机器人则在精细操控、稳定执行与风险预警等方面发挥优势，实现安全边界内的增强智能。

论文进一步总结了若干值得关注的技术趋势：其一，多模态融合将成为主线，术中影像、器械位姿/形状、力觉或摩擦触觉、乃至生理相位信息将被统一纳入状态空间，以提升对复杂环境的可观测性与对风险的提前感知；其二，“可验证的学习型控制”将加速落地，安全约束、可解释学习策略将以更紧密的方式耦合，使系统在接近血管壁、分叉误入或阻力异常时能够自动限幅、回退、提示接管，降低不可逆风险；其三，能力构建将从“单点功能”走向“可复用技能库”，通过分层策略与技能组合实现不同解剖结构、不同器械配置与不同术式流程的快速迁移与稳健泛化；其四，评测体系将从实验室指标走向临床可转化指标，强调跨场景一致性、可重复性与真实世界证据闭环，推动形成更标准化的基准任务与验证协议；其五，人机交互将从“操作界面”升级为“监督界面”，使医生能够以更低认知负荷完成监督决策，最终实现“医生把控意图与安全，机器人承担执行与稳定”的协同新范式。

本论文由多家国内外高校、科研机构与临床单位协同完成，包括：同济大学齐鹏教授、香港中文大学电子工程学系姚天亮博士、袁奕萱教授、伦敦玛丽女王大学（QMUL）Kaspar Althoefer 教授、西门子医疗 Markus Kowarschik 博士、苏州大学陆波教授、伦敦大学学院（UCL）赵胡斌教授以及伦敦国王学院（KCL）Sebastien Ourselin 教授等专家学者，团队充分发挥人工智能、机器人、医学影像与临床心血管医学等领域的协同优势，为血管介入手术机器人的技术发展与临床转化提供了系统性参考。

本研究获得国家重点研发计划“智能机器人”专项青年科学家项目、国家自然科学基金及心脏病全国重点实验室开放课题联合资助。论文全文已在线发表于《IEEE Reviews in Biomedical Engineering》，链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11301748

来源：CCI心血管医生创新俱乐部