神经科学家Ilana Nisky博士

钛媒体注：近年来，医疗机器人成为机器人领域研究热点之一。手术机器人是一种智能外科手术工具。它借助精确的干预措施、本体结构和智能控制系统等技术，能突破原有医生的手眼限制，提高临床操作准确性和手术成功率。目前手术机器人已广泛应用于神经外科、腹腔外科、胸外科、骨外科、眼科、耳鼻喉、血管介入及颅面外科等医疗中。术后，也有不同种类的康复机器人正在研发，或已投入使用。目前有名的医疗机器人有达芬奇手术系统、ZEUS 机器人手术系、AESOP 机器人系统等。

本次2016年钛媒体T-EDGE年度盛典邀请到医疗手术机器人的专家，神经科学家Ilana Nisky博士和我们分享医疗手术机器人的最新科研成果。Nisky博士是以色列本古里安大学生物医学智能机器人实验室负责人及创建者，她的研究范围包括人机工程学，神经科学在机器上的应用, 医用手术机器人等。同时，她还任以色列医药及生物工程协会董事会成员，欧洲触觉学学会委员会成员。至今，她已在世界级顶尖科学期刊发文 40 余篇，并获多种国际奖项。2015年被以色列著名的财经媒体The Marker评为“40位年度最具潜力青年”之一（ 40 Most Promising Young People of 2015）。

本古里安大学的机器人中心分三部分，国土安全机器人分部关注的是国防研究，生产和工业机器人分部负责研究生产、服务、管理，而ABC机器人部门主要研究和农业、生物、认知相关的领域。Nisky博士于两年前牵头组建的生物医学智能机器人实验室，也属于ABC机器人部。

“ABC这个项目比较特殊的是，它除了在传统领域开展机器人研究之外，现在也参与到了最先进的机器人的研究领域，包括人机合作，环境保护设计 。我们的实验室属于环境工程部门，我和卫生部门、心理学家、科学家、还有生命科学家都有合作，整个研究团队以跨学科合作的方式，推动研究走向更高阶段。”

Nisky博士一头卷发，谈起自己的研究时神采奕奕。她有三个最大的研究兴趣，一是医学，二是机器人，三也是最重要的，神经科学。基本上，如何利用神经科学，提高人机互动体验，提高机器人手术的效率，减轻患者病痛，是她目前的研究重心。

很长一段时间里，外科手术都是纯人为操作，这虽然有利于外科医生了解病人体内病情、结构，但对患者来说可不是什么舒服事，疼痛和术后感染、并发症都可能致命。几十年前，嵌入性手术设备，如内窥镜的出现，减缓了部分因手术带来的病痛，但还远远不够。现在，外科医生开始机器人进行合作。机器人可以极大减少人为因素对手术精准度的影响（如手的抖动），并控制、移动患者体内所安装的这些设备。但目前，手术机器人还有很多缺点。它们较为笨重，被动地接受人为控制，缺少反馈机制，目前唯一能反馈给外科医生的只有视觉信息。

医疗机器人目前有几个活跃的研究方向。一是视觉限制（visual constrained ）。比如，通过给机器人做视觉上的限制，让机器明白，患者身体的某一区域是绝对不能动的。 二是共享控制（Shared-control robotic systems）， 指的是一台手术里，有一部分是人工主导的，一部分是机器主导的。在进行手术的过程当中，人和机器人进行互动，共同完成手术。这是Nisky 教授的研究领域之一，通过神经科学中的动作控制的测算模型，描述人的行为模式，利用这些模型来去提高和改善机器人的设计。三是人机互动的体验，这也是Nisky教授的研究重点。

做一台好手术不仅要靠眼。对经验丰富的外科医生来说，手中医疗器具和患者肌体的触感，也是他们作出准确医学判断的重要依据。Nisky教授深知这点。因此，她想增强机器的反馈能力，让外科医生有更真实的手术感受，比如机器和肌肤的触感等。

“在医疗手术机器人研究领域，我们现在想做的就是尽可能开发多种传感器，收集人机交互时各种不同的数据。我们并不是想让机器人本身变得更智能，而是想让人机互动的界面变得更友好，让机器人更容易被操作，让它们向人类提供正确的反馈信息，让操刀者的行动尽可能自然。”

Nisky教授提到此前在斯坦福大学担任博士后研究员时参与的一个研究。该项目想通过模仿皮肤和物体之间的触感增强玩家体验，提高游戏的真实度。 简单来说，用手指按压住某个物体时，手指会感到反作用力，皮肤也会感到摩擦力。人体对该力大小的反馈，会影响大脑对周遭环境是否真实的判断。

换句话说，当玩家在不使力的情况下触碰了游戏中某一虚拟物件，还能感觉肌肤与物体的摩擦力，大脑就就会认为那个物体是真实的，这种游戏体验就很理想。同理，医疗手术机器人在工作时，无论是人为操作还是机器自主操作，在设计是都要考虑到人机互动体验，营造出一种真实感。如果手术过程中，机器和人都认为，摸到了某一个组织，它就可以进行下一步的动作，就好像是医生的手就在那个位置一样。

构造这种真实性，很吸引人，也极具挑战。

挑战之一来自机器人设计层面。任何遥控外科手术（Telesurgery），都会受到信息传递速度的影响。但即便用光纤电缆传输，信号也会延迟。比如，信息从美国传到以色列，有15毫秒的延迟。这样的延迟时间虽短，但已足够影响外科医生的手感。Nisky博士认为，既然信号延迟问题是无法解决的，那么就应接受它，把它当成一种既成事实：

“目前已知的最高速度是光速，但既然光速都有延时，那么费心解决这个问题就没有意义。我们不如换个角度，思考这种延迟对手术和操刀者可能造成的影响，修正它，使用户受到的影响尽可能小。比如，外科医生如果觉得某个角度操作，碰到人体组织的触感比真实情况下更软，机器无法给他真实的触感，那么我们就增加一点摩擦力，让他感受到和人体相似的肌肉反作用力，使其感受尽可能真实。在这个过程中，我们可以不断更新算法，一直更新模型，让机器去预判操刀者的行为并及时反馈。”

利用大脑认知习惯解决技术难题，历史悠久。电影、动画等动态图像的发明，靠的就是“视觉暂留”原理（Visual staying phenomenon）。早在1829年，比利时著名物理学家约瑟夫普拉多发现，当一个物体在人的眼前电影放映机（15张）消失后，该物体的形象还会在人的视网膜上滞留一段时间，这一发现，被称之为“视象暂留原理”。普拉多根据此原理于1832年发明了“诡盘”。“诡盘”能使被描画在锯齿形的硬纸盘上的画片因运动而活动起来，而且能使视觉上产生的活动画面分解为各种不同的形象。自此，电影的发明进入到了科学实验阶段。如果从一开始人们就千方百计尝试创造一个完美的视频系统，可能到了现在电影、电视都不存在。作为一个神经科学家，Nisky教授认为，巧妙利用大脑处理信息的方式开发医疗手术机器人，能解决很多技术难题：

“我们不需要创造一个完美的操作系统，但我们必须知道人脑需要什么样的信息，是怎么接收、处理信息的，他在处理这些信息的时候，在人机交互操作时会有什么反应，会作出什么行为。神经科学在这个过程中可以发挥重大作用，我们可以了解用户的认知模型，让他们接受机器人外科手术培训。同时，设计机器人时，我们也要增加传感器，让机器人了解人脑运作，和人的行为反应模式。”

另一个挑战在于机器学习。外科医生本人的经验，和他们对机器人的熟悉程度都有深浅之分，从菜鸟到专家的学习过程，机器人和人都要经历。研究人员需要做的，是尽可能多地收集、分析每次人机互动的数据，优化机器人的性能。 当然，使用手术机器人，对医生的技能也有要求，医生的技能和技术的成熟度是相互影响的。比如，如何精准控制手臂的动作，使之和手术刀的方向是一致，都很重要。

虽然还有很多未知的挑战，但技术的快速迭代，医疗领域公众意识的提高，都使Nisky教授对医疗机器人的未来发展非常乐观。另外，她认为跨学科合作是未来研究的方向。

几天前，一份斯坦福大学出版的关于无人驾驶操控的研究成果被发表在《科学》杂志新刊Science Robotics （Motor learning affects car-to-driver handover in automated vehicles）上。 一般来说，手动缓慢驾驶的时候，方向盘每转动15°，车轮才会相应转动1°。但每小时车速80或100英里的时候，方向盘每转动1°，车轮会转动2°。这项实验让志愿者们从正常的敏感度开始，接着逐级增强汽车转向的敏感度，最后回到初始模式，可以明显看到司机行为的转变。

目前的无人驾驶技术，还不是全自动的，如果路上有紧急情况，可能需要马上切换成人工驾驶。如果车主从停车场出发，接着用自动驾驶模式，当遇到路面紧急状况时，他们对轮子转动角度的感觉也许还和在停车场的感觉一样，这种错误的判断就有可能酿成事故。这是一个比较基础的汽车操控研究，但Nisky教授认为， 这个研究成果对机器的自动化和人机互动很有启发：

“这个研究看来和我们做的实验好像关系不太大，但是它给了我们很多灵感。 现在这种跨学科跨领域的交流更令我兴奋。我们有很多可以互相借鉴的地方，很多学科、行业的共同目标是让机器更好地学习，所以这种合作是很棒的。 ”

（本文独家首发钛媒体，记者/元婕）