据《卫报》报道，伦敦的神经外科医生成功进行了世界上首例人工智能辅助切除脑肿瘤的手术，挽救了一名视力逐渐恶化甚至失明的 48 岁男子的视力。
手术于 5 月在国家神经病学和神经外科医院 (NHNN) 进行，该医院是伦敦大学学院医院 NHS 基金会信托的一部分，但细节一直保密，直到周四患者里斯·希伯特 (Rhys Hibbert) 康复为止。此后，他重返工作岗位，担任客户服务经理。如需了解更多此类故事，请关注我们的最新人工智能发展。
系统如何指导外科医生
虽然手术团队在整个手术过程中保持完全控制，但人工智能系统在手术过程中分析了实时摄像机镜头，帮助外科医生识别结构以避免接近希伯特垂体上的 11 毫米肿瘤。该技术的工作原理是对微小的关键解剖结构进行颜色编码——神经、血管和垂体本身在头骨的该区域紧密地堆积在一起。
卫生官员告诉《卫报》，该区域出现一毫米的错误可能会产生重大影响，可能导致失明、中风或死亡。该系统此前仅被用作医院的研究工具；五月份的手术标志着它首次指导对实际患者的护理。
医院有特别的理由去利用一切可用的优势。希伯特于 2024 年被诊断出患有严重的激素失衡和视力问题，尽管最初没有进行手术治疗，但随着时间的推移，症状仍在恶化。官员们表示，如果不进行手术，他将面临失明的危险。
##“感觉就像拥有 360 度全景”
根据患者自己的说法，结果超出了预期。 “当我醒来时……我可以清楚地看到房间里的一切，”希伯特告诉卫报。手术后一周内，他可以独立行走，无需戴眼镜或手杖。
“感觉就像我对周围的一切有了 360 度全景视野，”他说，这与他的垂体瘤导致的隧道视力丧失形成鲜明对比。
希伯特还注意到手术发生地点的历史对称性。 NHNN 成立于 1859 年，是世界上第一家专门的神经外科医院。 “所以对我来说，同一家医院也应该是世界上第一家开展人工智能辅助神经外科手术的医院，这似乎非常合适，”他说。
接受过数百次操作培训
伦敦大学学院机器人学和人工智能副教授、该系统的技术负责人索菲亚·巴诺博士解释说，该系统的能力来自于广泛的手术经验，任何外科医生都无法单独积累。
巴诺说：“通过从数百个手术视频中学习，[系统]已经接触到了外科医生需要很多年才能遇到的广泛手术示例。” “它的设计目的是帮助实时识别关键的解剖结构、手术器械和组织相互作用，在高度精细的手术过程中为外科医生提供支持。”
这个框架很重要：该系统被定位为决策支持而不是自治。软件在任何时候都不会控制仪器或凌驾于临床医生之上——它的作用是感知，实时标记重要的事情，以便手术团队可以采取行动。
接下来会发生什么
美国国家健康与护理研究所 (NIHR) 的创新科学主任迈克·刘易斯教授 (Mike Lewis) 资助了这项手术，作为临床试验的一部分，他称其为开创性手术，强调了先进人工智能在支持外科医生和改善患者护理方面的潜力。
由于该程序是在单个专业中心的试验条件下进行的，更广泛的采用将取决于进一步的验证。但概念验证恰逢世界各地的外科团队正在努力应对毫米级解剖学中人类感知的极限之际。一个可以观看手术视频并突出显示不应该切割的内容的系统解决了手术中最古老的限制之一：即使是最稳定的手也取决于在正确的时间看到正确的东西。
对于伦敦的教学医院来说，这一里程碑延续了悠久的传统——从 1859 年世界上第一家专门的神经外科医院到 2026 年首次有记录的人工智能辅助脑肿瘤切除术，再次在同一栋建筑中进行。
该地点的临床风险解释了为什么首次人体测试发生在那里。垂体肿瘤位于视交叉的正下方，视交叉是双眼纤维交叉的交界处，这就是为什么像希伯特这样的患者通常会首先注意到视力变化。到达肿瘤意味着将器械穿过颈动脉和控制眼球运动的神经——颜色编码系统经过训练后会显示在屏幕上。
伦敦发生的事情并不意味着外科医生将手术刀交给软件。这意味着软件终于变得足够好，在一个狭窄且经过仔细验证的环境中，当丢失某些东西的成本以毫米为单位时，可以充当第二双眼睛。对于发明现代神经外科的专业来说，这是开启新篇章的合适方式。
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