機器人支氣管鏡系統是用于肺部病灶定位、活檢、介入治療的新技術，其安全性和有效性已得到臨床證實。基于機器人支氣管鏡系統搭載的眾多先進技術，臨床醫生進行氣管鏡操作時更加智能、方便、穩定，并且較磁導航輔助下支氣管鏡檢查及普通支氣管鏡檢查有更高的準確性、診斷率，并發癥也相對較少。本文就機器人支氣管鏡系統應用的研究進展進行綜述，并對其與人工智能領域的結合進行展望。
引用本文： 倪彭智, 俞豪杰, 湯杰, 梁瑞雪, 呂望, 胡堅. 機器人支氣管鏡系統應用的研究進展及其與人工智能結合的展望. 中國胸心血管外科臨床雜志, 2021, 28(10): 1167-1171. doi: 10.7507/1007-4848.202104096 復制
1 支氣管鏡發展歷史
現代支氣管鏡的發展與食管鏡、喉鏡在臨床上的應用密不可分。1987 年，有“現代支氣管鏡之父”之稱的德國科學家 Gustav Killian 首先報道了應用喉鏡為 1 例男性患者從右主支氣管內取出骨性異物的病例，從而開創了氣管鏡使用的歷史[1]。但硬質氣管鏡存在照明亮度差、視野小、操作時患者較為痛苦、支氣管遠端難及等問題，在臨床上受到一定限制。1962 年，日本胸外科醫師 Shigeto Ikeda 意識到光纖成像在支氣管鏡中的應用前景，著手研究纖維光束支氣管鏡，于 1964 年研發出纖維支氣管鏡，隨后研究者們在此基礎上進一步改良纖維支氣管鏡，增加鏡身 U 型轉彎、電視成像系統等，逐步發展為現在所使用的形態[2]。纖維支氣管鏡的發明稱得上是支氣管鏡發展歷史上的第二次革命，使得支氣管鏡的應用得以飛速發展，臨床上支氣管鏡檢查和治療的適應證也越來越廣，氣管上絕大多數疾病可以被診斷、緩解甚至治愈，對肺部疾病的診療也起到關鍵性的作用。
支氣管鏡裝置的完善也推動了支氣管鏡下診斷的發展。1972 年，Andersen 等[3]首先報道了 450 例支氣管鏡下活檢的經驗。1978 年，Wang 等[4]發表了首個對氣管旁腫瘤行經支氣管鏡細針穿刺活檢（transbronchial needle aspiration，TBNA）的案例。但彼時的 TBNA 存在無法實時引導及可視化的缺陷。1992 年，Hürter 等[5]首次報道了超聲支氣管鏡（endobronchial ultrasound，EBUS）的應用，實現了可經超聲探查后經支氣管鏡肺穿刺活檢（EBUS-TBNA）。2004 年，凸面探頭的超聲支氣管鏡在縱隔及肺門淋巴穿刺活檢中，被證實具有更高的敏感性及特異性，相對于傳統的 EBUS，凸面探頭超聲支氣管鏡能夠實現在超聲實時引導下行腫物穿刺，避免穿刺過程中盲穿的情況，并逐步成為診斷肺癌分期的標準檢查手段[6-8]。但對于周圍型肺部疾病病變，纖維支氣管鏡有其局限性，難以實現滿意的穿刺活檢，電磁導航支氣管鏡（electromagnetic navigational bronchoscopy，ENB）的問世為解決此難題提供了良好方法。2006 年，Schwarz 等[9]首次報道了 ENB 的應用。它是一種將電磁導航系統與現有高清支氣管鏡系統相結合的新技術，以電磁定位技術為基礎，結合高分辨率螺旋 CT 成像與計算機虛擬支氣管鏡技術，經支氣管鏡引導至肺部周圍型病灶進行活檢或治療[10]。ENB 已經顯示出導航的安全性以及對肺部周圍型病灶穿刺活檢準確性遠超傳統纖維支氣管鏡的優點。但其精準度及有效性受支氣管鏡技術制約，并需要更多的臨床實踐來證實。同時，對于部分周圍型病灶，ENB 往往也難以達到非常滿意的活檢。并且由于存在呼吸動度的影響，不可避免地出現 CT 虛擬支氣管成像與實際患者氣管走行及病灶位置存在一定差異。機器人支氣管鏡系統的發展，則進一步補足相應問題并實現支氣管檢查更加智能化和更佳的操作性、安全性[11-13]。
2 機器人支氣管鏡系統介紹
手術機器人的臨床應用最早于 1985 年被報道，PUMA 200 機器人系統用于 CT 引導下腦組織活檢[14]。在上世紀 90 年代，AESOP 機器人系統（automated endoscopic system for optimal positioning）是美國食品藥品監督管理局（FDA）批準的第一個用于手術治療的機器人手術系統[15-16]。2000 年，FDA 批準達芬奇手術機器人系統用于普外科手術，隨后機器人手術系統從普外科[17]逐步應用到泌尿外科、婦科及心胸外科等領域[18]。而專門應用于支氣管鏡領域的機器人系統目前有 2 種，一種是 Auris Health 公司研發的 Monarch 機器人支氣管鏡系統，于 2018 年被 FDA 批準上市。另一種是 Intuitive Surgical 公司研發的 Ion 系統，也于 2019 年上市。機器人支氣管鏡，相對于 ENB 及傳統支氣管鏡，具有更穩定的操縱性，針對周圍型病灶取樣活檢，具有更好的穩定性及精確性。
2.1 Monarch 機器人支氣管鏡系統
Monarch 機器人支氣管鏡系統由可伸縮嵌套式支氣管鏡、機器人臂、顯示系統、電磁導航裝置及操作手柄組成；見圖 1。支氣管鏡鏡身由一個可 130° 活動的關節鞘和一個內部支氣管鏡組成，鏡身可從套筒中伸出并可實現 180° 彎曲，支氣管鏡外徑 4.2 mm，鞘管外徑 6 mm，可實現 4 個方向運動。Monarch 機器人支氣管鏡有 2 個獨立的機器人手臂，可以同時或單獨操作。遙控裝置類似于游戲手柄，可更方便地進行器械操作。支氣管鏡內含有直徑 2.1 mm 的操作通道，可實現徑向支氣管鏡超聲檢查（radial probe endobronchial ultrasound，R-EBUS）、活檢、刷檢、吸引等操作。在機器人支氣管鏡操作過程中，鏡身鞘管可以被固定住，內窺鏡在磁導航引導下進入氣管，依靠磁導航以及氣管鏡鏡頭的微型攝像機實現操作的可視化及定位[19]。
圖1
Monarch 機器人支氣管鏡系統
2.2 Ion 機器人支氣管鏡系統
Ion 機器人支氣管鏡系統由單個機械手控制的單個支氣管鏡組成，鏡身為超薄機器人導管，導管的外徑為 3.5 mm，工作通道為 2.0 mm，可實現鏡身 180° 彎曲，使其可以到達肺的所有 18 個節段；見圖 2。通過操作裝置可控制導管的插入和縮回以及精確的遠端尖端關節運動。觸摸屏用于在操作過程中更改系統設置。鏡身頭端置入視覺探頭，可以在導航至目標的同時實時觀察氣管，導管配有光纖形狀傳感器，每秒可測量導管的完整形狀數百次，從而在整個過程中提供實時的精確位置和形狀信息。到達肺結節后，可以將導管鎖定在適當的位置。形狀傳感器的實時測量與機器人控制算法相結合，可使導管保持固定，但在組織采樣之前必須移除探頭，無法實現操作的實時反饋。在活檢過程中，Ion 的活檢標記功能可以記錄活檢針的活動軌跡，方便實現多次活檢，提高活檢準確度[20]。
圖2
Ion 機器人支氣管鏡系統
3 機器人支氣管鏡系統應用現狀
3.1 Monarch 機器人支氣管鏡系統
Rojas-Solano 等[21]首次報道了 Monarch 機器人支氣管鏡系統的可行性研究，該研究對 15 例肺部病灶患者進行活檢（12 例周圍型病變，3 例中央型病變），在 14 例（93%）患者中獲得了樣本，并且沒有患者出現氣胸或嚴重出血等并發癥。Chaddha 等[22]回顧性分析 Monarch 系統對 165 例患者 167 個肺部病灶導航活檢情況，88.6% 的病灶成功導航，其中 70.7% 病灶位于肺外周 1/3，組織樣本獲取率為 98.8%，診斷率估計為 69.1%～77%。術后 6 例（3.6%）發生氣胸，4 例（2.4%）需要放置胸腔引流管，4 例（2.4%）活檢后出血。沒有呼吸衰竭、死亡或其它任何與手術相關的并發癥。Chen 等[23]報道了 Monarch 系統應用于肺周圍型病變的一項多中心、前瞻性、可行性研究（BENEFIT 研究），納入 5 個中心 55 例患者，其中 1 例患者撤回知情同意書，僅 54 例患者納入分析，其中 53 例患者可獲得 R-EBUS 圖像。病灶中位直徑 23 mm，其中 51 例（51/53，96.2%）成功導航，診斷率為 74.1%，術后 2 例（2/54，3.7%）發生氣胸，1 例（1.9%）需行胸腔閉式引流，研究證實了 Monarch 系統相對于傳統支氣管鏡檢查，具有高成功率及低不良事件發生率。同時，關于 Monarch 機器人系統的一個更大樣本量（1 200 例）囊括 30 個中心的多中心前瞻性研究（TARGET 研究）目前正在進行當中[13]。
3.2 Ion 機器人支氣管鏡系統
Fielding 等[24]報道了首個 Ion 機器人支氣管鏡系統的研究，納入 29 例患者，平均病變大小為 12 mm，其中 28 例（96.6%）成功導航，總體診斷率為 79.3%，惡性腫瘤的診斷率為 88%。Yarmus 等[25]進行了一項前瞻性單盲隨機對照研究（PRECISION-1 研究），在人尸體模型上評估了對于<2 cm 的周圍型肺結節，用 R-EBUS、磁導航以及 Ion 機器人支氣管鏡系統進行定位和穿刺目標結節的能力。結果表明，與磁導航相比，使用機器人支氣管鏡系統的定位和穿刺成功率更高（80% vs. 45%）。目前，關于 Ion 機器人系統的一項多中心、前瞻性研究（PRECIsE 研究）正在進行，該研究納入 360 例患者，以評估導航和活檢的成功率及相關并發癥[13]。
3.3 機器人操作系統的局限性
機器人支氣管鏡系統在良好的安全性基礎上，顯示其操作的優越性，在導航過程中實時定位、成像，鏡身通過機器人平臺，可以活動得更加穩定、精準、靈活，實時可視化的活動軌跡可以更準確地進行活檢部署，擴大了常規支氣管鏡的導航及活檢范圍，肺周圍型病灶穿刺定位的成功率及診斷率也較磁導航及普通氣管鏡高。
但機器人氣管鏡系統仍存在一定的局限性。Monarch 機器人支氣管鏡系統鏡身外徑 4.2 mm，雖然可以通過實時反饋系統進行改善，但一定程度上限制了對部分較細的亞段支氣管分支進行非常深入的活檢取樣。該系統定位依靠磁導航裝置，可能會被如起搏器等電磁裝置以及金屬物品干擾。Ion 系統定位取決于鏡身導管中的光纖傳感裝置，不依賴磁導航，但在穿刺活檢過程中缺乏實時視覺反饋，存在位置偏移風險。目前 2 款支氣管鏡系統均缺乏觸覺反饋功能，存在行進過程、操作過程中氣管損傷的風險。機器人輔助支氣管鏡檢查目前仍處于起步階段，治療成本較高、手術時間較長以及對手術室要求較高也限制了該系統的使用及推廣[13]。
4 人工智能在機器人支氣管鏡系統中的應用展望
目前機器人支氣管鏡系統應用尚處于起步階段，機器人系統含有眾多高科技技術成分，基于此先進系統，人工智能輔助在該系統中的應用將有廣闊前景，包括肺周圍型病灶一體化診療模式、肺結節手術路徑最優化建議等，希望在后續的機器人系統中得以實現。
4.1 肺周圍型結節處理多模式規劃
在已報道的研究[26]中，機器人輔助下支氣管鏡對肺部病灶的導航成功率在 88%～96%，診斷率在 69%～79%。在機器人支氣管鏡系統下，肺周圍型病灶治療策略可以進行智能化、一站式分析及治療。快速現場病理評估（ROSE）的應用，使得很大一部分肺結節病灶得以現場診斷。對于可手術病灶，可通過注射吲哚菁綠，或人工智能軌跡識別進行精準定位，引導手術精準切除。對于不可手術病灶，可進行視覺引導下的支氣管鏡消融治療，例如光動力療法治療、微波消融、射頻消融、激光間隙熱療、冷凍消融和支氣管鏡熱蒸汽消融等，進而實現肺周圍型病灶的一站式精準治療[12]。
4.2 肺結節治療路徑最優化建議
肺結節治療路徑最優化建議也是本中心對未來肺結節治療的一種思路，我們希望利用人工智能大數據，在綜合患者年齡、性別、吸煙史、肺功能、手術史、肺部病灶大小、數量、觀察時間等一系列因素基礎上，對于不同數目、位置、大小、密度的肺結節，智能、合理地規劃最優的治療建議。對需要手術治療病例，合理規劃手術方式、手術路徑；如需要雜交治療，制定手術+內鏡介入治療方案。對不適合手術治療病例，制定合理的介入治療方式。實現肺結節疾病的綜合、全面、一站式智能化治療。
5 小結
機器人支氣管鏡系統目前尚在起步階段，其安全性、有效性已得到證實，與磁導航輔助下支氣管鏡檢查及普通支氣管鏡檢查相比，有更高的準確性、診斷率，并發癥也相對較少。然而目前尚缺乏大樣本臨床驗證，需要更多的臨床數據來支持推廣。但機器人支氣管鏡系統已顯示出其優勢，在肺部病灶的綜合化治療上更有特點。我們希望該系統在胸科領域得以進一步臨床推廣，進一步結合人工智能，讓機器人更加“智能化”，對胸科疾病的診斷、治療提供更多的幫助。
利益沖突：無。
作者貢獻：倪彭智負責論文初稿撰寫；湯杰、梁瑞雪負責數據整理與分析；俞豪杰、呂望負責論文審閱以及提出修改意見；胡堅負責論文設計、論文審閱及定稿。
1 支氣管鏡發展歷史
現代支氣管鏡的發展與食管鏡、喉鏡在臨床上的應用密不可分。1987 年，有“現代支氣管鏡之父”之稱的德國科學家 Gustav Killian 首先報道了應用喉鏡為 1 例男性患者從右主支氣管內取出骨性異物的病例，從而開創了氣管鏡使用的歷史[1]。但硬質氣管鏡存在照明亮度差、視野小、操作時患者較為痛苦、支氣管遠端難及等問題，在臨床上受到一定限制。1962 年，日本胸外科醫師 Shigeto Ikeda 意識到光纖成像在支氣管鏡中的應用前景，著手研究纖維光束支氣管鏡，于 1964 年研發出纖維支氣管鏡，隨后研究者們在此基礎上進一步改良纖維支氣管鏡，增加鏡身 U 型轉彎、電視成像系統等，逐步發展為現在所使用的形態[2]。纖維支氣管鏡的發明稱得上是支氣管鏡發展歷史上的第二次革命，使得支氣管鏡的應用得以飛速發展，臨床上支氣管鏡檢查和治療的適應證也越來越廣，氣管上絕大多數疾病可以被診斷、緩解甚至治愈，對肺部疾病的診療也起到關鍵性的作用。
支氣管鏡裝置的完善也推動了支氣管鏡下診斷的發展。1972 年，Andersen 等[3]首先報道了 450 例支氣管鏡下活檢的經驗。1978 年，Wang 等[4]發表了首個對氣管旁腫瘤行經支氣管鏡細針穿刺活檢（transbronchial needle aspiration，TBNA）的案例。但彼時的 TBNA 存在無法實時引導及可視化的缺陷。1992 年，Hürter 等[5]首次報道了超聲支氣管鏡（endobronchial ultrasound，EBUS）的應用，實現了可經超聲探查后經支氣管鏡肺穿刺活檢（EBUS-TBNA）。2004 年，凸面探頭的超聲支氣管鏡在縱隔及肺門淋巴穿刺活檢中，被證實具有更高的敏感性及特異性，相對于傳統的 EBUS，凸面探頭超聲支氣管鏡能夠實現在超聲實時引導下行腫物穿刺，避免穿刺過程中盲穿的情況，并逐步成為診斷肺癌分期的標準檢查手段[6-8]。但對于周圍型肺部疾病病變，纖維支氣管鏡有其局限性，難以實現滿意的穿刺活檢，電磁導航支氣管鏡（electromagnetic navigational bronchoscopy，ENB）的問世為解決此難題提供了良好方法。2006 年，Schwarz 等[9]首次報道了 ENB 的應用。它是一種將電磁導航系統與現有高清支氣管鏡系統相結合的新技術，以電磁定位技術為基礎，結合高分辨率螺旋 CT 成像與計算機虛擬支氣管鏡技術，經支氣管鏡引導至肺部周圍型病灶進行活檢或治療[10]。ENB 已經顯示出導航的安全性以及對肺部周圍型病灶穿刺活檢準確性遠超傳統纖維支氣管鏡的優點。但其精準度及有效性受支氣管鏡技術制約，并需要更多的臨床實踐來證實。同時，對于部分周圍型病灶，ENB 往往也難以達到非常滿意的活檢。并且由于存在呼吸動度的影響，不可避免地出現 CT 虛擬支氣管成像與實際患者氣管走行及病灶位置存在一定差異。機器人支氣管鏡系統的發展，則進一步補足相應問題并實現支氣管檢查更加智能化和更佳的操作性、安全性[11-13]。
2 機器人支氣管鏡系統介紹
手術機器人的臨床應用最早于 1985 年被報道，PUMA 200 機器人系統用于 CT 引導下腦組織活檢[14]。在上世紀 90 年代，AESOP 機器人系統（automated endoscopic system for optimal positioning）是美國食品藥品監督管理局（FDA）批準的第一個用于手術治療的機器人手術系統[15-16]。2000 年，FDA 批準達芬奇手術機器人系統用于普外科手術，隨后機器人手術系統從普外科[17]逐步應用到泌尿外科、婦科及心胸外科等領域[18]。而專門應用于支氣管鏡領域的機器人系統目前有 2 種，一種是 Auris Health 公司研發的 Monarch 機器人支氣管鏡系統，于 2018 年被 FDA 批準上市。另一種是 Intuitive Surgical 公司研發的 Ion 系統，也于 2019 年上市。機器人支氣管鏡，相對于 ENB 及傳統支氣管鏡，具有更穩定的操縱性，針對周圍型病灶取樣活檢，具有更好的穩定性及精確性。
2.1 Monarch 機器人支氣管鏡系統
Monarch 機器人支氣管鏡系統由可伸縮嵌套式支氣管鏡、機器人臂、顯示系統、電磁導航裝置及操作手柄組成；見圖 1。支氣管鏡鏡身由一個可 130° 活動的關節鞘和一個內部支氣管鏡組成，鏡身可從套筒中伸出并可實現 180° 彎曲，支氣管鏡外徑 4.2 mm，鞘管外徑 6 mm，可實現 4 個方向運動。Monarch 機器人支氣管鏡有 2 個獨立的機器人手臂，可以同時或單獨操作。遙控裝置類似于游戲手柄，可更方便地進行器械操作。支氣管鏡內含有直徑 2.1 mm 的操作通道，可實現徑向支氣管鏡超聲檢查（radial probe endobronchial ultrasound，R-EBUS）、活檢、刷檢、吸引等操作。在機器人支氣管鏡操作過程中，鏡身鞘管可以被固定住，內窺鏡在磁導航引導下進入氣管，依靠磁導航以及氣管鏡鏡頭的微型攝像機實現操作的可視化及定位[19]。
圖1
Monarch 機器人支氣管鏡系統
2.2 Ion 機器人支氣管鏡系統
Ion 機器人支氣管鏡系統由單個機械手控制的單個支氣管鏡組成，鏡身為超薄機器人導管，導管的外徑為 3.5 mm，工作通道為 2.0 mm，可實現鏡身 180° 彎曲，使其可以到達肺的所有 18 個節段；見圖 2。通過操作裝置可控制導管的插入和縮回以及精確的遠端尖端關節運動。觸摸屏用于在操作過程中更改系統設置。鏡身頭端置入視覺探頭，可以在導航至目標的同時實時觀察氣管，導管配有光纖形狀傳感器，每秒可測量導管的完整形狀數百次，從而在整個過程中提供實時的精確位置和形狀信息。到達肺結節后，可以將導管鎖定在適當的位置。形狀傳感器的實時測量與機器人控制算法相結合，可使導管保持固定，但在組織采樣之前必須移除探頭，無法實現操作的實時反饋。在活檢過程中，Ion 的活檢標記功能可以記錄活檢針的活動軌跡，方便實現多次活檢，提高活檢準確度[20]。
圖2
Ion 機器人支氣管鏡系統
3 機器人支氣管鏡系統應用現狀
3.1 Monarch 機器人支氣管鏡系統
Rojas-Solano 等[21]首次報道了 Monarch 機器人支氣管鏡系統的可行性研究，該研究對 15 例肺部病灶患者進行活檢（12 例周圍型病變，3 例中央型病變），在 14 例（93%）患者中獲得了樣本，并且沒有患者出現氣胸或嚴重出血等并發癥。Chaddha 等[22]回顧性分析 Monarch 系統對 165 例患者 167 個肺部病灶導航活檢情況，88.6% 的病灶成功導航，其中 70.7% 病灶位于肺外周 1/3，組織樣本獲取率為 98.8%，診斷率估計為 69.1%～77%。術后 6 例（3.6%）發生氣胸，4 例（2.4%）需要放置胸腔引流管，4 例（2.4%）活檢后出血。沒有呼吸衰竭、死亡或其它任何與手術相關的并發癥。Chen 等[23]報道了 Monarch 系統應用于肺周圍型病變的一項多中心、前瞻性、可行性研究（BENEFIT 研究），納入 5 個中心 55 例患者，其中 1 例患者撤回知情同意書，僅 54 例患者納入分析，其中 53 例患者可獲得 R-EBUS 圖像。病灶中位直徑 23 mm，其中 51 例（51/53，96.2%）成功導航，診斷率為 74.1%，術后 2 例（2/54，3.7%）發生氣胸，1 例（1.9%）需行胸腔閉式引流，研究證實了 Monarch 系統相對于傳統支氣管鏡檢查，具有高成功率及低不良事件發生率。同時，關于 Monarch 機器人系統的一個更大樣本量（1 200 例）囊括 30 個中心的多中心前瞻性研究（TARGET 研究）目前正在進行當中[13]。
3.2 Ion 機器人支氣管鏡系統
Fielding 等[24]報道了首個 Ion 機器人支氣管鏡系統的研究，納入 29 例患者，平均病變大小為 12 mm，其中 28 例（96.6%）成功導航，總體診斷率為 79.3%，惡性腫瘤的診斷率為 88%。Yarmus 等[25]進行了一項前瞻性單盲隨機對照研究（PRECISION-1 研究），在人尸體模型上評估了對于<2 cm 的周圍型肺結節，用 R-EBUS、磁導航以及 Ion 機器人支氣管鏡系統進行定位和穿刺目標結節的能力。結果表明，與磁導航相比，使用機器人支氣管鏡系統的定位和穿刺成功率更高（80% vs. 45%）。目前，關于 Ion 機器人系統的一項多中心、前瞻性研究（PRECIsE 研究）正在進行，該研究納入 360 例患者，以評估導航和活檢的成功率及相關并發癥[13]。
3.3 機器人操作系統的局限性
機器人支氣管鏡系統在良好的安全性基礎上，顯示其操作的優越性，在導航過程中實時定位、成像，鏡身通過機器人平臺，可以活動得更加穩定、精準、靈活，實時可視化的活動軌跡可以更準確地進行活檢部署，擴大了常規支氣管鏡的導航及活檢范圍，肺周圍型病灶穿刺定位的成功率及診斷率也較磁導航及普通氣管鏡高。
但機器人氣管鏡系統仍存在一定的局限性。Monarch 機器人支氣管鏡系統鏡身外徑 4.2 mm，雖然可以通過實時反饋系統進行改善，但一定程度上限制了對部分較細的亞段支氣管分支進行非常深入的活檢取樣。該系統定位依靠磁導航裝置，可能會被如起搏器等電磁裝置以及金屬物品干擾。Ion 系統定位取決于鏡身導管中的光纖傳感裝置，不依賴磁導航，但在穿刺活檢過程中缺乏實時視覺反饋，存在位置偏移風險。目前 2 款支氣管鏡系統均缺乏觸覺反饋功能，存在行進過程、操作過程中氣管損傷的風險。機器人輔助支氣管鏡檢查目前仍處于起步階段，治療成本較高、手術時間較長以及對手術室要求較高也限制了該系統的使用及推廣[13]。
4 人工智能在機器人支氣管鏡系統中的應用展望
目前機器人支氣管鏡系統應用尚處于起步階段，機器人系統含有眾多高科技技術成分，基于此先進系統，人工智能輔助在該系統中的應用將有廣闊前景，包括肺周圍型病灶一體化診療模式、肺結節手術路徑最優化建議等，希望在后續的機器人系統中得以實現。
4.1 肺周圍型結節處理多模式規劃
在已報道的研究[26]中，機器人輔助下支氣管鏡對肺部病灶的導航成功率在 88%～96%，診斷率在 69%～79%。在機器人支氣管鏡系統下，肺周圍型病灶治療策略可以進行智能化、一站式分析及治療。快速現場病理評估（ROSE）的應用，使得很大一部分肺結節病灶得以現場診斷。對于可手術病灶，可通過注射吲哚菁綠，或人工智能軌跡識別進行精準定位，引導手術精準切除。對于不可手術病灶，可進行視覺引導下的支氣管鏡消融治療，例如光動力療法治療、微波消融、射頻消融、激光間隙熱療、冷凍消融和支氣管鏡熱蒸汽消融等，進而實現肺周圍型病灶的一站式精準治療[12]。
4.2 肺結節治療路徑最優化建議
肺結節治療路徑最優化建議也是本中心對未來肺結節治療的一種思路，我們希望利用人工智能大數據，在綜合患者年齡、性別、吸煙史、肺功能、手術史、肺部病灶大小、數量、觀察時間等一系列因素基礎上，對于不同數目、位置、大小、密度的肺結節，智能、合理地規劃最優的治療建議。對需要手術治療病例，合理規劃手術方式、手術路徑；如需要雜交治療，制定手術+內鏡介入治療方案。對不適合手術治療病例，制定合理的介入治療方式。實現肺結節疾病的綜合、全面、一站式智能化治療。
5 小結
機器人支氣管鏡系統目前尚在起步階段，其安全性、有效性已得到證實，與磁導航輔助下支氣管鏡檢查及普通支氣管鏡檢查相比，有更高的準確性、診斷率，并發癥也相對較少。然而目前尚缺乏大樣本臨床驗證，需要更多的臨床數據來支持推廣。但機器人支氣管鏡系統已顯示出其優勢，在肺部病灶的綜合化治療上更有特點。我們希望該系統在胸科領域得以進一步臨床推廣，進一步結合人工智能，讓機器人更加“智能化”，對胸科疾病的診斷、治療提供更多的幫助。
利益沖突：無。
作者貢獻：倪彭智負責論文初稿撰寫；湯杰、梁瑞雪負責數據整理與分析；俞豪杰、呂望負責論文審閱以及提出修改意見；胡堅負責論文設計、論文審閱及定稿。
