综述：机器人手术：数字创新在头颈外科中的融合

　　本综述深入探讨了达芬奇机器人手术系统（TORS）在复杂头颈外科中的应用价值与技术优势，系统分析了其在喉癌、口咽癌（OPSCC）、阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）等疾病治疗中的临床疗效，并强调了人工智能（AI）、三维可视化、虚拟现实（VR）等数字技术的支撑作用，同时指出了其高成本与培训要求等推广挑战，为头颈外科迈向精准化与智能化提供了重要参考。

　　

引言

科学与技术的进步加速了数字技术与医学的融合。头颈肿瘤学的传统手术方法常因所涉及解剖结构的复杂性而受到限制。使用达芬奇系统进行的经口机器人手术（Transoral Robotic Surgery, TORS）的出现代表了该领域的一个重大转变。机器人手术系统在头颈外科中的应用日益广泛。自美国食品药品监督管理局（FDA）于2009年批准达芬奇系统用于治疗头颈部肿瘤以来，该技术持续发展。例如，达芬奇手术机器人在可操作性和视野方面具有显著优势。此外，它还刺激了创新手术工具的发展，这有助于缩短患者康复时间并改善生活质量，同时也丰富了研究生医学教育，促进了医学培训的数字化转型。

方法论

本文是一篇叙述性综述，旨在全面概述机器人手术系统在头颈外科中的应用、技术整合、教育影响及面临的挑战。所引用的文献是基于其与讨论的关键主题的相关性而选择的，这些主题包括历史发展、技术基础（例如，达芬奇系统、三维可视化、力反馈）、当前临床应用（例如，用于喉/口咽癌的TORS）以及相关的教育和经济方面的考量。

数字信息化的关键技术

人工智能（AI）技术日益应用于医疗领域。耳鼻咽喉头颈外科作为临床医学的一个重要分支，正逐步引入AI技术，以提高诊断、治疗和疾病管理的效率与准确性。研究人员已开发出深度学习模型来提高头颈部解剖结构的分割准确性。此外，AI系统能够协助进行术前规划与术中决策，为外科医生提供数据支持。

机器人手术系统的发展与理论基础

达芬奇系统增强的灵活性、震颤过滤功能、高分辨率三维可视化以及深腔器械操纵能力直接应对了关键的手术挑战。外科医生认识到这些能力非常适合头颈部狭窄而复杂的解剖结构。传统的开放手术方法通常造成显著的组织创伤，而传统内窥镜技术则面临器械僵硬和二维视图等局限性。因此，头颈外科——特别是经口途径——成为机器人辅助的理想候选领域。

三维可视化技术

三维重建技术这一新兴领域为解剖显示开辟了新途径。当与机器人辅助腹腔镜技术结合时，它促进了“数字医学”与“精准医学”的深度融合，在术前规划和术中导航方面取得了重大突破，从而提高了手术程序的准确性和安全性。此外，三维可视化技术有助于医学教育的个性化与精准化趋势。

机器人手术系统面临的挑战

尽管达芬奇机器人手术系统很先进，但它也带来了若干挑战。一项在14家医院进行的研究发现，单次手术的平均固定成本达984美元，这增加了医疗机构的财务负担。中小型医疗机构尤其如此，它们的资源和资金往往有限，难以吸收这些成本。此外，操作此类复杂系统所需的培训既昂贵又耗时，需要专门的模拟器和监督指导，这进一步限制了其在资源有限环境中的可及性。

教育意义

机器人手术教育在现代医学教育体系中，特别是在外科专业领域，具有深远的意义。机器人技术的引入不仅改变了传统的手术方法，也给医学教育带来了新的挑战与机遇。机器人手术的复杂性要求医学生不仅拥有扎实的解剖学知识和卓越的手术技能，还要精通机器人系统的操作界面和故障排除协议。

机器人辅助手术在教育中的局限性、成本挑战及与传统/内窥镜方法的比较

机器人手术作为一种先进的微创技术，近年来已在多个外科专业得到广泛应用。然而，其局限性和禁忌症仍然是临床实践中需要考虑的关键问题。首先，机器人手术的高成本是其更广泛采用的主要障碍。尽管机器人手术在减少术后并发症、缩短住院时间和加速患者康复方面展现出显著优势，但其高昂的设备采购和维护费用导致整体医疗费用增加。其次，机器人手术存在特定的技术局限性。例如，缺乏力反馈使得外科医生无法感知组织阻力，增加了操作难度和潜在风险。此外，机器人系统对患者的体型、肿瘤位置及既往手术史有特定要求，并非所有患者都适合接受机器人手术。与传统的开放手术和内窥镜手术相比，机器人手术在器械灵活性和视野清晰度方面具有优势，但在成本效益和培训投入方面面临更大挑战。

结论

机器人手术系统在复杂的头颈外科手术中具有重要意义。它们利用数字融合技术促进精准和智能的手术操作。随着技术的不断优化和教育应用的扩展，这些系统不仅增强了医学研究生教育——使从业者能更好地掌握先进的手术概念和技术——而且提高了手术质量，并为患者预后建立了新途径。然而，高昂的成本和严格的培训要求限制了其在中小型医院的推广。未来的任务应强调降低成本以增强患者护理的可及性，并提高整个医疗领域的技术质量。

作者贡献

作者贡献包括：所有作者均对研究概念和设计做出了贡献。Yue Liu：准备稿件草稿；Xueshibojie Liu：修改稿件。Xue Zhao、Chengbi Xu和Dan Yu：进行分析与综述。所有作者均审阅了结果并批准了稿件的最终版本。

数据可用性声明

不适用。

伦理批准与参与同意

不适用。

出版同意

不适用。

资助

本研究由吉林省自然科学基金（批准号：20210101443JC）资助。

利益冲突

作者声明不存在利益冲突。

致谢

无。