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北京清華長庚醫(yī)院3月19日電（通訊員 任遠(yuǎn)）當(dāng)下人工智能的標(biāo)語“黑箱理論和深度學(xué)習(xí)”非常耀眼，簡單來講，是把人們的認(rèn)識和改造對象看作一個“黑箱”，在深究這“黑箱”的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和運(yùn)動狀況之前，先深入研究“黑箱” 的輸入和輸出變化，即所謂的深度學(xué)習(xí)過程，從而推斷“黑箱”內(nèi)部運(yùn)行的規(guī)律或原理，進(jìn)而讓黑箱變成白箱。在此基礎(chǔ)上，通過已知的輸入因素，提前運(yùn)算出未知的輸出結(jié)果。機(jī)器學(xué)習(xí)之父 Tom Mitchel 將機(jī)器學(xué)習(xí)的步驟定義為：1.任務(wù)，2.訓(xùn)練過程，3.模型表現(xiàn)。而學(xué)習(xí)過程則可以被拆解為“為了實(shí)現(xiàn)任務(wù)，我們通過訓(xùn)練，逐步提高表現(xiàn)的一個過程。

      不要小看機(jī)器人的深度學(xué)習(xí)，2016 年，谷歌阿爾法機(jī)器人，通過對各種棋譜的學(xué)習(xí)積累，以 4:1 的比分戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍、職業(yè)九段棋手李世石；Stanford 大學(xué)研究的診斷機(jī)器人可以成功分辨皮膚癌；IBM 的 Watson 也能夠在 10 分鐘內(nèi)識別多種癌癥；中國的 Airdoc 在糖尿病性視網(wǎng)膜病變識別準(zhǔn)確率已經(jīng)和三甲醫(yī)院醫(yī)生水平相當(dāng)。人工智能技術(shù)與醫(yī)療健康領(lǐng)域不斷深度融合，清華大學(xué)附屬北京清華長庚醫(yī)院也早已展開了探索和應(yīng)用，之前我們在學(xué)術(shù)會上分享過手術(shù)機(jī)器人輔助切除腦部腫瘤的病例。通過不斷地積累，我院已穩(wěn)步開展起手術(shù)機(jī)器人結(jié)合神外導(dǎo)航儀輔助腦深部病變的穿刺活檢術(shù)，隨著大量病例的深入學(xué)習(xí)和臨床總結(jié)，逐漸使這個黑箱變得明朗。

      2020 年 3 月，河北省 70 多歲的尹奶奶在 1  個月前發(fā)現(xiàn)咽喉部有異物感，吞咽時困難，并且時常對剛剛發(fā)生的事記不起來。就診于當(dāng)?shù)蒯t(yī)院行 MRI 檢查，提示胼胝體壓部巨大異常信號影，輾轉(zhuǎn)多家醫(yī)院，根據(jù)多位專家的經(jīng)驗(yàn)，惡性腫瘤的可能性很大，已經(jīng)失去手術(shù)的機(jī)會了。患者來到神經(jīng)外科王貴懷主任的門診時，要求很明確，希望通過手術(shù)機(jī)器人技術(shù)，僅取病變活檢，進(jìn)一步測序以便選擇化療藥物進(jìn)行后續(xù)治療。王主任認(rèn)真評估了患者的情況，考慮到病變位置深，臨近周圍多個重要神經(jīng)核團(tuán)，病變內(nèi)存在壞死的空洞， 穿刺活檢也存在不小的風(fēng)險(xiǎn)和難度。（圖 2）

圖 2 術(shù)前增強(qiáng)MRI 腦深部功能區(qū)巨大腫瘤，胼胝體壓部，右顳葉內(nèi)側(cè)巨大異常信號影，惡性膠質(zhì)瘤可能性大

      根據(jù)既往的經(jīng)驗(yàn)，我們的法寶該上場了。患者住院后完成了各項(xiàng)術(shù)前排查，第三天進(jìn)入了手術(shù)室。我們將尹奶奶的多種參數(shù)輸入機(jī)器人和神外導(dǎo)航儀進(jìn)行模擬比對，通過對穿刺結(jié)果的提前預(yù)判，規(guī)避皮層血管，王主任很自信地選擇了一條最安全并且損傷最小的路徑。機(jī)器人的手臂按照坐標(biāo)成功取出了第一塊組織，冰凍病理提示膠質(zhì)瘤可能，穿刺部位精準(zhǔn)，不到半個小時，手術(shù)順利完成。

圖 3 機(jī)器人聯(lián)合導(dǎo)航設(shè)計(jì)穿刺部位、制定穿刺安全入路

      尹奶奶術(shù)后 8 小時復(fù)查頭顱 CT 后提示穿刺通道準(zhǔn)確，無血腫發(fā)生，當(dāng)天即下地活動，3 天后出院，無任何并發(fā)癥發(fā)生與不適，最終病理報(bào)告為高級別惡性膠質(zhì)瘤，術(shù)后根據(jù)測序結(jié)果進(jìn)行化療藥物選擇和放療。（圖 4）

圖 4 機(jī)器人模擬路徑與導(dǎo)航計(jì)劃完全匹配，雙重引導(dǎo)下穿刺病灶，有效保護(hù)病灶毗鄰的重要功能區(qū)

      自從 2016 年我們搭建了這個機(jī)器人手術(shù)平臺，積累了大量的類似尹奶奶這樣的患者病例（輸入因素），結(jié)合術(shù)后的各種隨訪細(xì)節(jié)（輸出結(jié)果），不斷地探索和開發(fā)手術(shù)機(jī)器人的應(yīng)用方式和相關(guān)模塊，使這項(xiàng)技術(shù)不僅能夠解決更多復(fù)雜的臨床問題，并且進(jìn)一步提高患者的手術(shù)質(zhì)量。正如微軟人工智能技術(shù)出版的新書《深度學(xué)習(xí)》所提到，“技術(shù)的衍變和進(jìn)步無法阻擋，未來取代人類的不是AI，而是被 AI 賦能的人。”