手術機器人智能人機交互技術專利綜述

謝萍，王麗娜

（國家知識產權局專利局專利審查協作江蘇中心，江蘇 蘇州 215163）

0 引言

隨著大數據分析和人工智能的發展，醫療機器人由于傳染病防治、遠程醫療等多方面優點而發展迅速。在“十三五”規劃綱要和《中國制造2025》等指導文件中均有提及[1]。同時，醫療機器人預計2021 年將達到207億美元的市場規模，手術機器人占其中的60%[2]。在醫療機器人中，應用最廣泛的是美國直觀外科的達芬奇系統，2012-2017年間，它在中國的臺數從15到69，全年完成手術數量從3551到 55462[3]。本文研究的重點是手術機器人的智能人機交互技術，應用于不同醫學學科的各種手術，例如：內窺鏡手術、骨科、神經外科、血管介入、放療、眼科、牙科等，但不包括在人體內部運行和作用的膠囊機器人和納米機器人[1]。

1 全球專利態勢

本文以S系統的檢索結果為樣本，國內、國外專利數量分別為1272、1832，數據采集日期為2020.5.1。

1.1 全球申請概況

根據全球專利的申請量分析，國外申請最早的年份是1983年，2001年已達22件，而國內早期申請僅在1991、1997、1998年存在1件申請。2002后國內申請逐步增加，并在2015年首次反超。

根據全球申請人的分析，美國的申請量最高，為997件，比申請量第二的中國高了698件。其中，國內/國外申請量TOP5的申請人從高到低分別是直觀外科、柯惠LP、飛利浦、深圳精鋒醫療、哈工大(258、40、38、28、21)，和直觀外科、馬科外科、航生醫療、伊西康內外科、飛利浦(644、94、52、48、35)。可見，直觀外科、飛利浦和柯惠LP提前在中國進行了專利布局，而國內申請人多為高校申請，如圖1所示。

圖1 當前申請(專利權)人區域/受理局

1.2 重點技術的分布狀態

本節以輸入方式、輸出反饋和交互控制主干分支統一地對所有專利進行技術分解。在人機交互的過程中，手術機器人通過顯示設備向用戶提供盡可能多的患者信息，通過輸入設備和控制模式提供更符合實感的多模態交互。例如，在放療手術中對病灶定位導航、治療過程中對局部溫控[2]。

輸入方式、輸出反饋和交互控制作為第一級分支，分別占比10%，28%和62%。輸入方式分為物理型和生物信息，物理型輸入設備包括手柄、腳踏板等，生物信息輸入設備包括語音、視覺、手勢、觸摸等。手術機器人為了與傳統醫學訓練相對接，物理型輸入設備更多，尤其是手柄，如圖2所示。控制模式是交互控制下的二級分支，分為被動式、主動式、半主動式，占比依次為88%、8%、4%，其中被動式的情況下手術機器人完全由用戶控制，主動式的情況下由手術機器控制，半主動式則是用戶和手術機器人共同控制、相互制動[3]。

圖2 輸入方式的技術分布

2 手術機器人智能人機交互重點技術分析

2.1 輸入設備

2.1.1 物理型

輸入設備主要是手柄、腳踏板(WO2020018124 A1、US2020008896 A1)；還包括語音、視覺、手勢、觸摸等生物信息采集設備。手術機器人的輸入設備與手術室環境更適配，例如：其位置設置在外科醫生控制臺(US2020008896 A1、US2003109857 A1)上，為醫生提供更舒適便捷的輸入方式。CN209713134U中醫生能夠個性化調整外科醫生控制臺上的顯示屏俯仰角度以及主手、踏板相對外科醫生控制臺座椅的位置，外科醫生控制臺根據身份信息將最終狀態進行存儲，下次相同醫生可根據自身身份信息直接使用 (CN209713134U)[4]。

手柄包括抓具(WO2019099504、WO2019099584)、槍把式（CN106659541A）、操縱桿、或推動器、手套(KR20180116161A，US2014336669A1)，手柄能夠感知醫生控制實現精細化的操作，具有不可替代的優越性。腳踏板則是根據力度實現輸入。

2.2.2 生物信息

隨著智能人機交互技術的發展，手術機器人還將語音識別（US2020008896A1）、眼球跟蹤等視覺抓取(CN106659541A)、手勢、觸摸等生物信息作為輸入方式。

2.2 控制模式

交互控制的雙方分別是醫護人員和手術機器人，連著以指定的控制模式通過計算機程序共同完成手術。手術機器人攜帶手術器械的機械臂比醫生的諸如腕部、手指等部位在旋轉幅度、伸縮長度上更靈巧。此外，也存在基于磁場實現的無直接接觸的機械結構之間的傳動。

被動式控制模式是控制模式中最廣泛最成熟的一種。為了使醫生順利進行手術操作，手術臂在手術過程中根據外科醫生控制臺處發送的指令進行同步動作(CN209713134U)。控制器從主機械臂接收輸入信號，并按照醫生的輸入指令移動機械臂組件的從機械臂。醫生側裝置中的輸入裝置能夠控制插入病人身體內的攝像機，及向手術工具施加灼燒電流(CN107847282A)[5]。

主動式控制模式在機器人系統中的操縱器控制器處理預裝數據、來自導航系統的數據和來自編碼器的數據，根據預編程或預定的規則得到器械將遵循的路徑，過程中無需醫務人員的輸入(CN105592817A、CN209713134U、CN107847282)。半主動式控制模式是以上兩種模式的折中方案，需要在被動式和主動式之間進行切換。從外部圖像數據中提取的解剖特征數據用于更新解剖模型，使其更準確表示解剖結構的術中狀態和/或更新器械配置的基于傳感器的模型以更準確地表示器械的術中姿勢（US2017151026）。

3 趨勢分析

本文對手術機器人的專利數據和關鍵技術進行了全面分析，以期對其趨勢的預測更準確可靠。經過分析可以得到以下結論：

(1) 手術機器人需要在有限的空間內更靈活地轉動手術器械，要求更小體積的手術器械和更小的操作空間。傳統手術中由醫生手持器械，多人操作時手臂、器械等部位存在相互遮擋的問題；創口尺寸更大，容易影響患者預后效果。本文認為在小巧的器械基礎上，需要捕捉更精細操作的輸入設備和更安全和快速的控制模式，進一步考慮控制模式之間的切換。

(2) 無論該顯示器位于本地還是遠程端，交互控制技術將預先獲取的和/或實時的診療信息集成地呈現在手術機器人的顯示器上。一旦5G、物聯網等通信技術有所創新，將徹底改變控制模式相關算法的時間和空間的約束條件，因此，控制模式的開發需要考慮可擴展性和普適性。

(3) 全自動手術將是手術機器人的最終目標，其發展基礎將是主動式控制模式，本文認為至少需要高度集成的中心服務器對可靠的醫療數據和圖像等資料和診療信息進行搜集，從而準確提供安全的治療手段。

4 結語

本文著重根據專利分析描述輸入設備和交互控制模式，在輸入設備層面上，生物信息輸入模塊在準確率和實時性上值得關注；在交互控制模式上，主動式、被動式和半主動式需要的是靈活性。此外，從技術發展整理中發現，以上兩項技術都離不開穩定運行的平臺和低耦合性高通用性的特定功能模塊。