引用本文： 劉博, 汪明敏, 許世廣, 王述民, 賴湘敏. 達芬奇機器人縱隔腫瘤切除術的學習曲線. 中國胸心血管外科臨床雜志, 2017, 24(2): 127-131. doi: 10.7507/1007-4848.201603036 復制
以達芬奇手術機器人為代表的外科新技術，促進了臨床外科學領域的發展[1]。每一名外科醫生對新的外科技術的掌握，其學習和熟練的過程都可以用學習曲線來體現。這里的“學習曲線”是指操作者對于一種新技術逐漸熟悉掌握的過程的量化描述。對外科醫生來說，學習曲線很好地反映了對一種新的手術術式通過學習逐漸理解、通過練習不斷熟練、并在熟練操作的基礎上挑戰更高難度病例的外科實踐過程。Bolsin 等[2]將累積和分析法（cumulative sum analysis，CUSUM analysis）應用于醫學領域學習曲線的研究后，CUSUM 分析在外科手術學習曲線的研究上有了廣泛的應用。目前，隨著達芬奇機器人手術在國內逐漸開展，已有一些達芬奇手術機器人治療縱隔腫瘤的手術報道。本文通過 CUSUM 學習曲線分析，總結我們開展達芬奇機器人縱隔腫瘤切除術的經驗，為即將開展此項手術的同行提供參考和借鑒。
1 資料與方法
1.1 臨床資料
回顧性分析我院胸外科 2011 年 3 月至 2012 年 9 月最初完成的 50 例縱隔腫瘤切除術患者的臨床資料，其中男 23 例，女 27 例，平均年齡 46.9（17～80）歲。前縱隔腫瘤 39 例，中縱隔腫瘤 1 例，后縱隔腫瘤 10 例，病灶平均長徑 4.7（1～8）cm。術前平均美國麻醉醫師協會評分（ASA 評分）1.9（1～3），平均體質量指數（BMI）23.5（17.3～33.9）kg/m2。所有患者術前均行胸部X線片、胸部電子計算機斷層掃描（computed tomography，CT）、心電圖、心臟及腹部多普勒彩超檢查以及肺通氣功能、血氣分析與抽血化驗等檢查；術前所有患者身體狀況良好，通過體檢發現腫瘤，少數患者有胸悶、胸痛等臨床癥狀，未見腫瘤壓迫氣管、食管等征象。
1.2 手術方法
手術采用三孔法，必要時予以輔助操作口完成手術，術區予以常規胸科手術消毒、鋪巾，根據病變的不同位置選擇相應三孔的位置。手術過程中，給予雙腔氣管插管，靜脈吸入復合麻醉，單肺通氣。取健側臥位，雙上肢屈曲抱枕體位。探查胸膜腔的情況，在確認無廣泛、致密粘連的前提下，建立人工氣胸，連接達芬奇機器人手術系統鏡頭及器械操作臂，右手臂連接單極電凝鉤，左手臂連接雙極電凝抓鉗，探查腫瘤位置后，自腫瘤固有包膜外完整游離出腫瘤，行腫瘤完整切除，將切除腫瘤裝入取物袋中取出。術后于進鏡口置入胸腔引流管，充分膨肺后縫閉操作口[3]。
1.3 圍術期觀察指標
記錄所有患者的完整手術時間，自切皮開始至縫合切口結束，其中包括機械臂對接時間、操作臺時間。觀察記錄所有病例術中出血量、術后胸腔引流管放置時間、術后并發癥。術后拔除胸腔閉式引流管的指征為：24 h 胸腔引流液不超過 100 ml，聽診雙肺呼吸音清晰，胸部X線片示術側肺復張良好，且患者咳嗽時無氣泡逸出。
1.4 CUSUM 分析
采用 SPSS 18.0 軟件對所有病例依照手術日期按先后順序排列。首例病例 CUSUM1 值為首例病例手術時間 OT1 與全部病例平均手術時間 OTmean 的差值，即 CUSUM1=（OT1–OTmean）。第二例及以后各例 CUSUMn 值為該例手術時間 OTn 與平均手術時間 OTmean 的差值，再加上上一例的 CUSUM 值，即 CUSUMn=（OTn–OTmean）+CUSUM（n–1），按此規則持續累積，直至最后一例 CUSUM 為 0[4-5]。
1.5 學習曲線擬合
以手術例數為橫坐標、CUSUM 值為縱坐標描繪學習曲線散點圖，采用 SPSS 18.0 軟件對 CUSUM 學習曲線進行擬合。擬合模型檢驗以P 值判斷，P<0.05 時曲線擬合成功。以系數R2 判斷擬合優度，R2 越接近于 1，曲線擬合優度越高，R2 最高的模型即為最佳擬合模型[6]。以 CUSUM 擬合曲線的頂點作為分界，將學習曲線劃分為不同階段。曲線頂點所對應的橫坐標值，為跨越學習曲線所需要累積的最低手術例數。
1.6 統計學分析
采用 SPSS 18.0 統計軟件進行數據分析。按學習曲線不同階段分組，對各組的臨床資料進行統計學分析與比較。正態分布計量資料用均數±標準差（ ）表示，組間均數比較采用兩個獨立樣本t 檢驗，方差齊性檢驗采用 Levene 檢驗方法。計數資料的組間比較采用 Mann-Whitney 檢驗，等級資料組間比較采用卡方檢驗。P<0.05 為差異有統計學意義。
2 結果
全部患者均順利完成手術，無中轉開胸手術，無圍術期死亡病例。術后病理縱隔囊腫 25 例，胸腺瘤（良性或低度惡性）12 例，成熟畸胎瘤 4 例，后縱隔神經鞘瘤 4 例，巨大淋巴結增生 1 例，神經節細胞瘤 1 例，間葉源性纖維瘤 1 例，結節性甲狀腺腫 1 例，不典型假粘液性囊腺瘤 1 例。
平均手術時間（124.6±66.8）min，手術時間最長 335 min（該例系后縱隔巨大神經鞘瘤，位于胸膜頂部，腫瘤最長徑 8 cm 且位置較高，與周圍神經關系密切，解剖復雜，游離腫瘤耗費時間較長），最短 41 min。通過手術時間變化趨勢圖可以看出，手術時間隨著手術例數的增加，整體呈下降趨勢（圖 1）。CUSUM 學習曲線經 SPSS18.0 軟件曲線擬合，二次方曲線和三次方曲線擬合模型檢驗P 值均小于 0.05，擬合優度系數R2 分別為 0.717 和 0.868，判斷最佳擬合模型為三次方曲線，擬合優度系數R2=0.868，擬合方程為 CUSUM（min）=0.046X3–4.681X2+127.508X–237.940（X 為手術例數）。擬合曲線在手術例數累積至第 19 例時跨越頂點，以此為分界，將學習曲線劃分為 A、B 兩個階段，A 階段為學習提高階段，B 階段為熟練掌握階段，19 例為跨越學習曲線所需要累積的最低手術例數（圖 2）。
圖1
達芬奇機器人縱隔腫瘤切除術的手術時間（OT）變化趨勢
圖2
達芬奇機器人縱隔腫瘤切除術CUSUM學習曲線散點圖（藍色實線為最佳擬合模型三次方曲線，垂直虛線顯示曲線頂點對應橫坐標為19例）
依據學習曲線的 A、B 階段將全部病例分為 A、B 兩組，比較兩組病例在性別、年齡、ASA 評分、BMI、病史時間長短、病灶大小以及病變位置方面，差異均無統計學意義（P>0.05），見表 1。
表1
一般臨床資料的分析比較（
/例 ）
A 組手術時間（171.0±72.6）min，明顯長于 B 組（96.2±44.0）min，差異有統計學意義（P<0.01）。在術中出血量、術后胸腔引流管放置時間方面兩組之間的差異有統計學意義（P<0.01）。術后并發癥均為發熱，體溫在 38.5～39.3 ℃ 之間，無其他特殊并發癥發生。A 組術后并發癥發生率為 15.8%，B 組無術后并發癥發生，兩組之間的差異存在顯著性（P<0.05），見表 2。
表2
圍術期資料的分析比較[
/例（%）]
3 討論
縱隔腫瘤是胸外科臨床常見疾病，傳統胸骨正中切口手術創傷大，失血量多，術后疼痛劇烈，術后并發癥發生率高。電視胸腔鏡手術雖然減小了創傷，但是由于術野為二維平面成像，反向器械操作不符合正常手術習慣，器械的活動自由度少，完成精細分離、縫合、吻合等操作難度大。達芬奇機器人手術系統的誕生，克服了胸腔鏡的諸多不足。高分辨率的三維視野[7]，可清晰準確地進行組織定位解剖；機械手臂可濾除人手自然顫動[8-9]，提高手術精度，具有多個自由度，更加靈活，拓展了人手的操作能力[8-10]；機械手臂末端的手術器械有牽引、切割、縫合等多種功能，能在狹小的縱隔空間內精細操作，使縱隔腫瘤切除術更加精準、安全、微創[11]。
近幾年來，隨著達芬奇機器人手術系統在外科領域的應用越來越廣泛，如何在短期時間內從傳統開胸手術和胸腔鏡手術過渡到機器人手術成為外科醫生的重要課題。機器人手術需要經過不斷學習、反復實踐，積累一定的手術量，才能熟練掌握，使手術技術達到一個相對穩定的狀態，而學習曲線是這一外科實踐過程最好的量化反映。通常學習曲線是以初期學習階段至達到穩定狀態的手術例數來衡量的[12]。目前，機器人縱隔腫瘤切除術的學習曲線研究尚無文獻報道。
本文采用 CUSUM 分析研究了連續完成的 50 例達芬奇機器人縱隔腫瘤切除術的學習曲線。CUSUM 分析即累積和分析方法，把原始數據轉換成個體數據與所有數據的平均值的差值的連續總和，從而在無法通過其他方法實現的情況下，能夠使數據變化的趨勢形象化體現[13-14]。本文中全部病例未出現圍手術期死亡，所以沒有應用風險校正 CUSUM 分析（risk adjusted CUSUM，RA-CUSUM）[4-5]。
經 CUSUM 分析，50 例達芬奇機器人縱隔腫瘤切除術的學習曲線在手術例數累積至第 19 例時跨越頂點，以第 19 例為分界點，學習曲線被劃分為 A、B 兩個階段。A 階段為學習提高階段，在這一時期里，隨著手術例數的積累，術者的手術操作技巧及經驗得到迅速提高，手術時間及術后并發癥發生率較前明顯減少，學習曲線趨向陡坡形式；B 階段為熟練掌握階段，也就是術者手術技巧逐漸趨于成熟、相對穩定的狀態，手術時間趨于相對穩定狀態，術后并發癥較少，手術效果好[15]。通常我們把 A 階段的手術例數作為衡量學習曲線的指標[16]，本文中 19 例是跨越達芬奇機器人縱隔腫瘤切除術學習曲線所需要累積的最低手術例數。
因此，對于外科醫生來說，如何縮短“A 階段”的學習提高期，在短期時間內掌握并熟練將機器人手術技術應用于臨床則顯得尤為重要。我們體會有以下三個方面：
首先，達芬奇機器人手術開展前的準備工作尤為重要。通過大量查閱機器人手術方面的國內外文獻資料，嚴格把握手術適應證，了解機器人手術的優勢與不足；積極組織手術團體去已熟練開展機器人縱隔腫瘤切除術的單位機構請教、學習及觀摩，對于一些重要手術操作要虛心求教；瀏覽各單位的手術錄像，并在模擬機器人上反復操作，迅速適應機器人手術方式[17]。
其次，具備豐富的開胸及胸腔鏡縱隔腫瘤切除術的手術經驗以及固定默契的手術團隊。由于機器人手術系統的新穎性與復雜性，目前國內只有一些大型綜合性三甲醫院開展機器人手術，這可能與大型醫院的外科醫師對于開胸及胸腔鏡技術的熟練掌握有關。對于達芬奇機器人手術系統這一新的手術技術，如果外科醫師在開展機器人手術前，已經具備大量開胸及胸腔鏡技術的手術經驗及對胸腔鏡嫻熟的操作技術，勢必可以降低早期學習階段的手術風險，從而彌補達芬奇機器人縱隔腫瘤切除術經驗上的短板[18]。另外，固定的手術團隊彼此之間的配合會更加默契[18-19]，對于機器人手術操作上，固定的手術團隊在不斷手術、不斷學習的過程中，容易達成共識，并且，每個人都能積累各自的手術經驗，通過每一次手術的歷練，可以讓手術過程中的各個不同的環節聯系更加緊密，手術團隊間的配合也會越來越默契，從而可以提高手術效率，完善手術效果。
最后，對于手術適應證及中轉開胸率的準確把握。對于達芬奇機器人手術開展的早期學習階段，應對手術指征嚴格把握。術前對患者的各項檢查化驗要完全齊備，術前準備要充分，對于潛在的手術風險要做好充分的準備，要在保證患者手術安全的前提下開展機器人手術，對于術中出現一些意外情況，如術中出血較多不容易在機器人手術系統下控制，要果斷地終止機器人手術，轉為胸腔鏡或開胸術止血。所以，在學習曲線的早期階段，對于手術適應證要準確把握，選擇一些腫瘤小、腫瘤位置不高，與周圍組織間隙明顯，胸腔內無粘連、心肺腦功能等全身身體素質良好的患者實施達芬奇機器人手術，對于加快學習曲線的急速上升期的上升速度是很重要的。此外，中轉開胸是控制手術風險、確保手術質量和安全性的重要規劃，研究表明，有目的性的中轉開胸，與傳統開胸手術相比，不會增加患者手術創傷[20]。
本文旨在為將要開展達芬奇機器人手術的同行提供一些參考，機器人手術開展前應做好完善的準備工作，嚴格把握手術適應證，縮短機器人手術學習曲線的學習提高階段，以期在短期時間內掌握機器人手術。
以達芬奇手術機器人為代表的外科新技術，促進了臨床外科學領域的發展[1]。每一名外科醫生對新的外科技術的掌握，其學習和熟練的過程都可以用學習曲線來體現。這里的“學習曲線”是指操作者對于一種新技術逐漸熟悉掌握的過程的量化描述。對外科醫生來說，學習曲線很好地反映了對一種新的手術術式通過學習逐漸理解、通過練習不斷熟練、并在熟練操作的基礎上挑戰更高難度病例的外科實踐過程。Bolsin 等[2]將累積和分析法（cumulative sum analysis，CUSUM analysis）應用于醫學領域學習曲線的研究后，CUSUM 分析在外科手術學習曲線的研究上有了廣泛的應用。目前，隨著達芬奇機器人手術在國內逐漸開展，已有一些達芬奇手術機器人治療縱隔腫瘤的手術報道。本文通過 CUSUM 學習曲線分析，總結我們開展達芬奇機器人縱隔腫瘤切除術的經驗，為即將開展此項手術的同行提供參考和借鑒。
1 資料與方法
1.1 臨床資料
回顧性分析我院胸外科 2011 年 3 月至 2012 年 9 月最初完成的 50 例縱隔腫瘤切除術患者的臨床資料，其中男 23 例，女 27 例，平均年齡 46.9（17～80）歲。前縱隔腫瘤 39 例，中縱隔腫瘤 1 例，后縱隔腫瘤 10 例，病灶平均長徑 4.7（1～8）cm。術前平均美國麻醉醫師協會評分（ASA 評分）1.9（1～3），平均體質量指數（BMI）23.5（17.3～33.9）kg/m2。所有患者術前均行胸部X線片、胸部電子計算機斷層掃描（computed tomography，CT）、心電圖、心臟及腹部多普勒彩超檢查以及肺通氣功能、血氣分析與抽血化驗等檢查；術前所有患者身體狀況良好，通過體檢發現腫瘤，少數患者有胸悶、胸痛等臨床癥狀，未見腫瘤壓迫氣管、食管等征象。
1.2 手術方法
手術采用三孔法，必要時予以輔助操作口完成手術，術區予以常規胸科手術消毒、鋪巾，根據病變的不同位置選擇相應三孔的位置。手術過程中，給予雙腔氣管插管，靜脈吸入復合麻醉，單肺通氣。取健側臥位，雙上肢屈曲抱枕體位。探查胸膜腔的情況，在確認無廣泛、致密粘連的前提下，建立人工氣胸，連接達芬奇機器人手術系統鏡頭及器械操作臂，右手臂連接單極電凝鉤，左手臂連接雙極電凝抓鉗，探查腫瘤位置后，自腫瘤固有包膜外完整游離出腫瘤，行腫瘤完整切除，將切除腫瘤裝入取物袋中取出。術后于進鏡口置入胸腔引流管，充分膨肺后縫閉操作口[3]。
1.3 圍術期觀察指標
記錄所有患者的完整手術時間，自切皮開始至縫合切口結束，其中包括機械臂對接時間、操作臺時間。觀察記錄所有病例術中出血量、術后胸腔引流管放置時間、術后并發癥。術后拔除胸腔閉式引流管的指征為：24 h 胸腔引流液不超過 100 ml，聽診雙肺呼吸音清晰，胸部X線片示術側肺復張良好，且患者咳嗽時無氣泡逸出。
1.4 CUSUM 分析
采用 SPSS 18.0 軟件對所有病例依照手術日期按先后順序排列。首例病例 CUSUM1 值為首例病例手術時間 OT1 與全部病例平均手術時間 OTmean 的差值，即 CUSUM1=（OT1–OTmean）。第二例及以后各例 CUSUMn 值為該例手術時間 OTn 與平均手術時間 OTmean 的差值，再加上上一例的 CUSUM 值，即 CUSUMn=（OTn–OTmean）+CUSUM（n–1），按此規則持續累積，直至最后一例 CUSUM 為 0[4-5]。
1.5 學習曲線擬合
以手術例數為橫坐標、CUSUM 值為縱坐標描繪學習曲線散點圖，采用 SPSS 18.0 軟件對 CUSUM 學習曲線進行擬合。擬合模型檢驗以P 值判斷，P<0.05 時曲線擬合成功。以系數R2 判斷擬合優度，R2 越接近于 1，曲線擬合優度越高，R2 最高的模型即為最佳擬合模型[6]。以 CUSUM 擬合曲線的頂點作為分界，將學習曲線劃分為不同階段。曲線頂點所對應的橫坐標值，為跨越學習曲線所需要累積的最低手術例數。
1.6 統計學分析
采用 SPSS 18.0 統計軟件進行數據分析。按學習曲線不同階段分組，對各組的臨床資料進行統計學分析與比較。正態分布計量資料用均數±標準差（ ）表示，組間均數比較采用兩個獨立樣本t 檢驗，方差齊性檢驗采用 Levene 檢驗方法。計數資料的組間比較采用 Mann-Whitney 檢驗，等級資料組間比較采用卡方檢驗。P<0.05 為差異有統計學意義。
2 結果
全部患者均順利完成手術，無中轉開胸手術，無圍術期死亡病例。術后病理縱隔囊腫 25 例，胸腺瘤（良性或低度惡性）12 例，成熟畸胎瘤 4 例，后縱隔神經鞘瘤 4 例，巨大淋巴結增生 1 例，神經節細胞瘤 1 例，間葉源性纖維瘤 1 例，結節性甲狀腺腫 1 例，不典型假粘液性囊腺瘤 1 例。
平均手術時間（124.6±66.8）min，手術時間最長 335 min（該例系后縱隔巨大神經鞘瘤，位于胸膜頂部，腫瘤最長徑 8 cm 且位置較高，與周圍神經關系密切，解剖復雜，游離腫瘤耗費時間較長），最短 41 min。通過手術時間變化趨勢圖可以看出，手術時間隨著手術例數的增加，整體呈下降趨勢（圖 1）。CUSUM 學習曲線經 SPSS18.0 軟件曲線擬合，二次方曲線和三次方曲線擬合模型檢驗P 值均小于 0.05，擬合優度系數R2 分別為 0.717 和 0.868，判斷最佳擬合模型為三次方曲線，擬合優度系數R2=0.868，擬合方程為 CUSUM（min）=0.046X3–4.681X2+127.508X–237.940（X 為手術例數）。擬合曲線在手術例數累積至第 19 例時跨越頂點，以此為分界，將學習曲線劃分為 A、B 兩個階段，A 階段為學習提高階段，B 階段為熟練掌握階段，19 例為跨越學習曲線所需要累積的最低手術例數（圖 2）。
圖1
達芬奇機器人縱隔腫瘤切除術的手術時間（OT）變化趨勢
圖2
達芬奇機器人縱隔腫瘤切除術CUSUM學習曲線散點圖（藍色實線為最佳擬合模型三次方曲線，垂直虛線顯示曲線頂點對應橫坐標為19例）
依據學習曲線的 A、B 階段將全部病例分為 A、B 兩組，比較兩組病例在性別、年齡、ASA 評分、BMI、病史時間長短、病灶大小以及病變位置方面，差異均無統計學意義（P>0.05），見表 1。
表1
一般臨床資料的分析比較（
/例 ）
A 組手術時間（171.0±72.6）min，明顯長于 B 組（96.2±44.0）min，差異有統計學意義（P<0.01）。在術中出血量、術后胸腔引流管放置時間方面兩組之間的差異有統計學意義（P<0.01）。術后并發癥均為發熱，體溫在 38.5～39.3 ℃ 之間，無其他特殊并發癥發生。A 組術后并發癥發生率為 15.8%，B 組無術后并發癥發生，兩組之間的差異存在顯著性（P<0.05），見表 2。
表2
圍術期資料的分析比較[
/例（%）]
3 討論
縱隔腫瘤是胸外科臨床常見疾病，傳統胸骨正中切口手術創傷大，失血量多，術后疼痛劇烈，術后并發癥發生率高。電視胸腔鏡手術雖然減小了創傷，但是由于術野為二維平面成像，反向器械操作不符合正常手術習慣，器械的活動自由度少，完成精細分離、縫合、吻合等操作難度大。達芬奇機器人手術系統的誕生，克服了胸腔鏡的諸多不足。高分辨率的三維視野[7]，可清晰準確地進行組織定位解剖；機械手臂可濾除人手自然顫動[8-9]，提高手術精度，具有多個自由度，更加靈活，拓展了人手的操作能力[8-10]；機械手臂末端的手術器械有牽引、切割、縫合等多種功能，能在狹小的縱隔空間內精細操作，使縱隔腫瘤切除術更加精準、安全、微創[11]。
近幾年來，隨著達芬奇機器人手術系統在外科領域的應用越來越廣泛，如何在短期時間內從傳統開胸手術和胸腔鏡手術過渡到機器人手術成為外科醫生的重要課題。機器人手術需要經過不斷學習、反復實踐，積累一定的手術量，才能熟練掌握，使手術技術達到一個相對穩定的狀態，而學習曲線是這一外科實踐過程最好的量化反映。通常學習曲線是以初期學習階段至達到穩定狀態的手術例數來衡量的[12]。目前，機器人縱隔腫瘤切除術的學習曲線研究尚無文獻報道。
本文采用 CUSUM 分析研究了連續完成的 50 例達芬奇機器人縱隔腫瘤切除術的學習曲線。CUSUM 分析即累積和分析方法，把原始數據轉換成個體數據與所有數據的平均值的差值的連續總和，從而在無法通過其他方法實現的情況下，能夠使數據變化的趨勢形象化體現[13-14]。本文中全部病例未出現圍手術期死亡，所以沒有應用風險校正 CUSUM 分析（risk adjusted CUSUM，RA-CUSUM）[4-5]。
經 CUSUM 分析，50 例達芬奇機器人縱隔腫瘤切除術的學習曲線在手術例數累積至第 19 例時跨越頂點，以第 19 例為分界點，學習曲線被劃分為 A、B 兩個階段。A 階段為學習提高階段，在這一時期里，隨著手術例數的積累，術者的手術操作技巧及經驗得到迅速提高，手術時間及術后并發癥發生率較前明顯減少，學習曲線趨向陡坡形式；B 階段為熟練掌握階段，也就是術者手術技巧逐漸趨于成熟、相對穩定的狀態，手術時間趨于相對穩定狀態，術后并發癥較少，手術效果好[15]。通常我們把 A 階段的手術例數作為衡量學習曲線的指標[16]，本文中 19 例是跨越達芬奇機器人縱隔腫瘤切除術學習曲線所需要累積的最低手術例數。
因此，對于外科醫生來說，如何縮短“A 階段”的學習提高期，在短期時間內掌握并熟練將機器人手術技術應用于臨床則顯得尤為重要。我們體會有以下三個方面：
首先，達芬奇機器人手術開展前的準備工作尤為重要。通過大量查閱機器人手術方面的國內外文獻資料，嚴格把握手術適應證，了解機器人手術的優勢與不足；積極組織手術團體去已熟練開展機器人縱隔腫瘤切除術的單位機構請教、學習及觀摩，對于一些重要手術操作要虛心求教；瀏覽各單位的手術錄像，并在模擬機器人上反復操作，迅速適應機器人手術方式[17]。
其次，具備豐富的開胸及胸腔鏡縱隔腫瘤切除術的手術經驗以及固定默契的手術團隊。由于機器人手術系統的新穎性與復雜性，目前國內只有一些大型綜合性三甲醫院開展機器人手術，這可能與大型醫院的外科醫師對于開胸及胸腔鏡技術的熟練掌握有關。對于達芬奇機器人手術系統這一新的手術技術，如果外科醫師在開展機器人手術前，已經具備大量開胸及胸腔鏡技術的手術經驗及對胸腔鏡嫻熟的操作技術，勢必可以降低早期學習階段的手術風險，從而彌補達芬奇機器人縱隔腫瘤切除術經驗上的短板[18]。另外，固定的手術團隊彼此之間的配合會更加默契[18-19]，對于機器人手術操作上，固定的手術團隊在不斷手術、不斷學習的過程中，容易達成共識，并且，每個人都能積累各自的手術經驗，通過每一次手術的歷練，可以讓手術過程中的各個不同的環節聯系更加緊密，手術團隊間的配合也會越來越默契，從而可以提高手術效率，完善手術效果。
最后，對于手術適應證及中轉開胸率的準確把握。對于達芬奇機器人手術開展的早期學習階段，應對手術指征嚴格把握。術前對患者的各項檢查化驗要完全齊備，術前準備要充分，對于潛在的手術風險要做好充分的準備，要在保證患者手術安全的前提下開展機器人手術，對于術中出現一些意外情況，如術中出血較多不容易在機器人手術系統下控制，要果斷地終止機器人手術，轉為胸腔鏡或開胸術止血。所以，在學習曲線的早期階段，對于手術適應證要準確把握，選擇一些腫瘤小、腫瘤位置不高，與周圍組織間隙明顯，胸腔內無粘連、心肺腦功能等全身身體素質良好的患者實施達芬奇機器人手術，對于加快學習曲線的急速上升期的上升速度是很重要的。此外，中轉開胸是控制手術風險、確保手術質量和安全性的重要規劃，研究表明，有目的性的中轉開胸，與傳統開胸手術相比，不會增加患者手術創傷[20]。
本文旨在為將要開展達芬奇機器人手術的同行提供一些參考，機器人手術開展前應做好完善的準備工作，嚴格把握手術適應證，縮短機器人手術學習曲線的學習提高階段，以期在短期時間內掌握機器人手術。
