机器人辅助内窥手术中的具身智能：AI 解决方案的系统综述

内窥手术已彻底变革了血管疾病的治疗方式，但其手动操作面临着对高精度要求、操作者疲劳以及辐射暴露等挑战。机器人系统作为缓解这些固有局限性的变革性解决方案而逐渐兴起。一个关键时刻已经到达，临床需求日益迫切且人工智能突破相继出现，为向具身智能 (Embodied Intelligence, EI) 的范式转变创造了机遇，使机器人能够导航复杂的血管网络并适应动态的生理条件。数据驱动的方法，利用先进的计算机视觉、医学图像分析和机器学习技术，推动了这一演进，通过实现实时血管分割、器械跟踪和解剖标志物检测。强化学习和模仿学习进一步增强了导航策略并复制专家技术。本综述系统分析了将 EI 集成到内窥机器人中的情况，识别出诸多深层系统性挑战，如验证标准的异质性以及人类模仿与机器本土能力之间的差距。基于此分析，提出了概念性路线图，将最终目标从取代临床决策的系统转向增强智能的愿景，即临床医生的角色演变为高级监督者，这为该领域的未来提供了原则性基础。