美国约翰霍普金斯医院科研团队让机器人“零接管”完成胆囊切除，成功率100%！

近日，美国约翰霍普金斯医院官方微信发表文章称：约翰霍普金斯大学牵头的科研团队，用名为SRT-H的分层式外科机器人大模型，让机器人在“类临床”的胆囊切除场景中，无人协助、完全自主完成了关键阶段；并在更系统的验证中，完成了8例离体猪胆囊切除，成功率100%。

该研究于2025年7月9日发表在《Science Robotics》上。

（来源：Science官网）

传统手术机器人更像“人手的延长线”，医生怎么推、机械臂就怎么动。而SRT-H的不同在于，它把“看懂—计划—执行—纠偏”变成一体化回路。

第一，它不仅“会做”，还“看得懂”。

研究团队让模型看大规模的外科视频并结合文字标注进行模仿学习，因此，它不是“看图做动作”，而是能理解“这一步在外科语义上到底在干什么”。

手术中，它还能接受语音指令，像一个受教的年轻住院医，能听懂“导师”的话。

第二，它会拆分复杂任务，自我纠偏。

在胆囊切除这类“真正复杂”的场景里，SRT-H被要求完成17个连续子任务（识别血管与导管、精准抓取、夹闭、切离、止血等）。

研究报告显示，它的总体品质可与专家外科医生比肩，只速度偏慢，在8例离体猪模型中平均用时317秒，平均自我纠正6次——这说明，它会“自己踩刹车”，对边界有自我约束。

第三，它经得住“非理想世界”的风浪。

当研究人员改变起始位姿、用血样染料改变组织外观、引入解剖差异时，系统仍能稳定完成任务——这类“鲁棒性”，是从实验台走向临床的“通关钥匙”。

这里的“鲁棒性”（Robustness），是指系统在面对环境变化、干扰和不确定性时，仍然能稳定、可靠地完成任务的能力。

（来源：摄图网）

第四，它的“大脑”是分层的。

上层负责任务规划和语言空间的纠错，下层生成精细的运动轨迹，相当于“先把路径想清楚，再把刀口走稳”。在自主评估体系LASR中，它已到达4级：可以针对患者（或模型）自主生成并选择方案，必要时再“呼叫”医生接管。

这并非“孤立奇招”。

团队在文中回溯：早在2022年，他们的STAR系统就完成过活体动物的自主腔镜肠吻合；如今SRT-H在更接近临床的胆囊切除场景里验证了可迁移、可交互、可自我纠正的能力，下一步自然是扩展到更多术式与更高自主度的完整流程。

把一台肿瘤手术想象成穿越雾区的长途驾驶：路线不止一条，关键节点很多，驾驶员的疲劳、心态和经验都会影响抵达的安全性与时间。SRT-H这样的系统，核心价值并不是“替代医生”，而是把“可标准化的动作”变得更高效率、更少失误。

1.减少“有害差异”，把运气成分降到最低。

同一种肿瘤手术，不同术者在解剖分层、淋巴清扫边界、吻合质量上的细微差异，直接影响复发率与长期功能。SRT-H把17步关键动作“模板化”，且在视觉扰动和个体差异下仍能稳定执行，这意味着流程可以被清楚刻画与复现，把“术者波动”压低到工程学水平。

（来源：摄图网）

2.让“先诊断、后开刀”的理念更容易落地。

真正高质量的肿瘤治疗往往不是“发现就切”，而是在充分诊断、病理确证、团队讨论后再择期实施。

已有大样本研究提示，“非急需”肿瘤并非越快手术越好。SRT-H的设计恰好依赖清晰的标签与策略，它不是催促“快刀”，而是放大按证据行事的价值。

3.把MDT（多学科协作）的“纸面共识”翻译成“术中动作”。

多学科模式的本质是医生围着患者转，在电子病历的协同下，把影像、病理、外科、麻醉的共识固化成一张“可执行的路线图”。MDT能避免误诊、量身定制方案；而SRT-H这类系统能在台上忠实执行这张路线图，减少“会而不做”或“知而难行”的落差。

4.守住“底线时刻”。

夜间急诊、术者疲劳或团队不齐整时，风险往往集中在“看似简单但容错率低”的片段。SRT-H的自我纠偏与稳健性，意味着它可以在这些片段里像车上的稳定器，把意外“拉回”正常轨道。 

（来源：摄图网）

外科手术的“自动驾驶”时代也许会来，但“全程无人接管”不会是第一站。和“智能驾驶”一样，一个更现实的落地图景是“人机共驾+高自主子任务”，而不是一蹴而就“从切皮到缝皮全自动”。

短期内，结构清楚、解剖变异小、流程成熟的术式（如胆囊、部分疝修补）或肿瘤手术中的“模板化片段”（如某些淋巴区清扫、标准层面分离、血管处理、吻合与止血），会率先实现“高自主+专家监督”。

这与约翰霍普金斯团队过往在肠吻合等环节的自主化探索，是一条连续的路。

要跨过临床门槛，除了工程端继续强化“少见并发症识别—自动中止—医生接管”的安全机制与前瞻大样本验证，现实中还要解决伦理、监管与成本：这一次研究作者也直言，走向床旁前仍有这些硬门槛。

因此，比起幻想“全流程无人接管”，更可行的是：把可控子场景做成“稳、可解释、可追责”的标准化执行者，医生随时可接管。

而该技术能否推广，取决于三个维度：

智能驾驶追求的“零接管”，本质是在复杂世界里把“人”的不确定性压到最低；外科的自动驾驶追求的也是同一件事。

约翰霍普金斯大学科研团队此次把手术机器人从“机械臂”推向“懂外科的智能体”：会看、会想、会做、会纠偏，在类临床的胆囊场景中挺进到LASR 4级的人机共驾，对肿瘤患者而言，意味着术式流程更稳、误诊和过度治疗更少、MDT方案更易落地。

约翰霍普金斯医院

未来“完全自主”会到来，但它不会一夜之间“全程无人接管”；更可预见的，是在可控片段里先实现高自主和可追责的标准化执行，医生留在回路里兜底。这是更安全，也更符合医学伦理与现实监管的路径。

当外科变成一门更“工程化”的学问，公平的高质量医疗，就离更多患者更近了一步。

参考来源：

1.https://mp.weixin.qq.com/s/EigG70hsG4PLTgpQVshO0w

2.https://hub.jhu.edu/2025/07/09/robot-performs-first-realistic-surgery-without-human-help/

3.https://www.bannedbook.org/bnews/cnnews/20250717/2214006.html