全世界癌癥發病率和死亡率正在迅速升高，肺癌約占癌癥總數的1/10，是癌癥導致死亡的主要原因之一[1]，其中非小細胞肺癌約占80%～85%[2]。近幾年通過薄層CT或高分辨CT等影像學技術，發現越來越多的肺小結節最終經手術證實為非小細胞肺癌[3-4]。一些大型隨機對照試驗[5-6]也證明，對于直徑較小、部分實性肺小結節，行肺段切除術是安全的，尤其對于難以耐受肺葉切除的患者。而且近些年，機器人輔助胸腔鏡手術治療肺癌已經取得了令人非常滿意的效果，尤其是在肺葉切除術方面[7]，然而在機器人輔助肺段切除的效果評價方面研究較少。目前，本院已開展達芬奇機器人肺癌手術2 000余例，因此本研究針對最初開展的達芬奇機器人肺段手術，通過累積和分析法（cumulative sum analysis，CUSUM）分析機器人肺段手術的學習熟練過程，總結機器人肺段手術的學習經驗，為胸外科機器人肺段手術的發展提供參考。
1 資料與方法
1.1 臨床資料
本研究回顧性分析2018年2月—2020年12月中國人民解放軍北部戰區總醫院胸外科完成的最初50例達芬奇機器人肺段切除術，并收集所有患者的相關臨床數據。行達芬奇機器人肺段切除術的患者納入標準：（1）肺部磨玻璃結節直徑≤2 cm且實性成分占比<50%，術前臨床分期未見轉移；（2）患者心肺功能不全或合并其它并發癥無法難受肺葉切除；（3）肺段切除術同期無需肺部以外的其它手術，無中轉開胸或中轉肺葉切除。
所有患者術前均行胸部CT，明確手術指征，并通過CT進行三維重建，明確病灶所在肺段位置以及對應的肺段動、靜脈和肺段支氣管以指導手術。其它檢查及化驗包括骨ECT、心電圖、頭部CT、心臟及腹部超聲、血常規、肝腎功能、離子、凝血、血氣分析等，用于排除手術禁忌證。
1.2 手術方法
全身麻醉氣管插管，患者取健側頭高腳底折刀位，取3號臂入路，于腋后線第7或8肋間切1.5 cm小口置入Trocar及機器人鏡頭，腋前線第5肋間和肩胛線第7或8肋間分別切1 cm小口作操作臂口，右手器械臂連接單極電凝鉤，左手械臂連接雙極電凝抓鉗，腋中線第7肋間切3 cm小口作輔助操作口。探查胸腔內的病變，識別病灶所在肺段（術前經三維重建或CT引導定位），分離葉裂間胸膜，游離病變所在肺段支氣管、肺段動脈、肺段靜脈各分支，用切割閉合器離斷。離斷肺段支氣管前，用切割閉合器夾閉支氣管，鼓肺見余肺段膨脹良好，再次確認病灶所在肺段，離斷肺段支氣管及肺組織，取出標本，清掃同側縱隔淋巴結。術中徹底止血，溫鹽水沖洗胸腔，并吸痰、鼓肺，檢查無明顯肺漏氣，放置胸腔引流管1根，逐層關胸。
1.3 觀察指標
記錄患者性別、年齡、吸煙史、病灶位置、病灶直徑、病理類型及分化程度、病理分期、術中清掃淋巴結的組數和個數、手術時間（從切皮開始，包括達芬奇機器人機械臂及操作臺入路對接，到術畢皮膚縫合完成所需的時間）、術中出血量、術后24 h及48 h引流量、術后胸腔引流管帶管時間、術后住院時間、術后并發癥。
1.4 學習曲線擬合
采用SPSS 26.0軟件根據所有病例的手術日期先后順序進行CUSUM分析。首例手術時間CUSUM（1）=第1例手術時間OT（1）?所有病例手術時間平均值OT（mean），即CUSUM（1）=OT（1）?OT（mean），以此類推，CUSUM（n）=OT（n）?OT（mean）+CUSUM（n-1），按此公式持續計算手術時間均值差的累積和，計算到最后1例CUSUM值為0，得到CUSUM值散點圖。
運用SPSS 26.0軟件對CUSUM散點圖進行曲線擬合，以橫軸-病例數量、縱軸-CUSUM值，繪制曲線并進行模型擬合。以R2（擬合系數）判斷曲線擬合優度，取R2最大值為最佳學習曲線模型。以P值檢驗模型顯著性，當P≤0.05時判斷曲線擬合成功。以曲線斜率k從正到負，即CUSUM擬合曲線的頂點作為跨越學習曲線所需累計的最少手術例數，將其分為初期學習階段和熟練掌握階段。
1.5 統計學分析
采用SPSS 26.0進行數據分析，符合正態分布的計量資料用均數±標準差（
±s）描述，組間比較采用獨立樣本t檢驗；不符合正態分布的計量資料用中位數（范圍）描述，組間比較采用Wilcoxon秩和檢驗；計數資料用例數和（或）百分比描述，組間比較釆用χ2檢驗。P≤0.05為差異有統計學意義。
1.6 倫理審查
本研究通過中國人民解放軍北部戰區總醫院醫學倫理審查委員會批準（Y2002-144），所有患者知情同意并簽署知情同意書。
2 結果
2.1 患者一般資料
全組共50例患者，其中男24例（48.0%）、女26例（52.0%）；年齡24～80（61.86±10.60）歲。所有患者均采用3孔法+輔助操作口完成肺段切除術，其中尖段切除術10例（20.0%）、尖后段切除術2例（4.0%）、后段切除術17例（34.0%）、前段切除術14例（28.0%）、舌段切除術13例（26.0%）、背段切除術14例（28.0%）。所有患者均順利完成達芬奇機器人肺段切除手術，無中轉開胸或中轉肺葉切除病例，無圍術期死亡病例，手術時間57～135（88.80±16.88）min。術后經病理證實ⅠA期肺癌45例（90.0%），ⅡB期2例（4.0%），ⅢA期3例（6.0%）；表1。
表1
50例患者一般臨床資料（例/
）
2.2 CUSUM學習曲線分析結果
統計50例達芬奇機器人肺段切除術的總手術時間，描繪折線圖，可見隨手術例數增加，手術時間相應縮短；見圖1。CUSUM分析處理，由SPSS 26.0軟件對散點圖進行曲線擬合，最佳擬合模型為3次方曲線，擬合優度系數R2=0.907，達到最佳擬合優度（P=0.000）。最佳擬合方程為CUSUM（n）=0.009×n3?0.953×n2+24.968×n?7.033（n為手術例數）。擬合曲線在手術例數累積至第17例時達到峰點跨越，曲線從此點由上升轉為下降分為兩個階段（初期學習階段A組與熟練掌握階段B組），17例為初期學習向熟練掌握階段跨越的最少手術例數；見圖2。
圖1
50例達芬奇機器人肺段切除術手術時間趨勢
圖2
50例達芬奇機器人肺段切除CUSUM學習曲線
2.3 兩組患者基線資料比較
兩組患者在性別、年齡、病灶位置、病理類型、分化程度、TNM分期、N分期、淋巴結清掃組數和個數方面差異均無統計學意義（P>0.05）；見表2。
表2
兩組患者基線資料比較［
/例/中位數（范圍）］
2.4 兩組患者圍手術期資料比較
對比初期學習階段（A組）和熟練掌握階段（B組）患者圍手術期資料，B組手術時間、術后帶管時間、術后住院時間更短，術中出血量、術后引流量、術后并發癥更少，清掃淋巴結數量更多，差異均有統計學意義（P＜0.05）；見表3。
表3
兩組患者圍手術期資料比較［
/例（%）/中位數（范圍）］
3 討論
根治性肺葉切除加淋巴結清掃，一直被視為早期非小細胞肺癌患者手術治療的金標準[8]。然而，近幾年解剖性肺段切除作為一種亞肺葉切除方式也被廣泛應用于臨床，其優勢在于對于心肺功能較差，不能耐受肺葉切除的患者，可以保留較多健康肺組織，一定程度上降低心肺功能不全及其它并發癥發生率，并且術后恢復較快等[9]。目前已有較多研究[10-11]證明，對于早期非小細胞肺癌，即使可耐受肺葉切除術，行有意地解剖性肺段切除術也是安全、可行的，不僅可保留健康肺組織，保護心肺功能，且在長期生存方面，可以達到與肺葉切除術相當的長期預后。
達芬奇機器人手術操作系統因其精細、靈活和操作穩定等特點，是外科領域最先進的微創技術，目前應用于胸外科肺腫瘤的外科治療中，取得了相當滿意的結果，一定程度上彌補了胸腔鏡的不足[12-13]。最近有多項回顧性研究[14-15]對比達芬奇機器人和胸腔鏡手術治療ⅠA期非小細胞肺癌的近遠期療效差異，發現達芬奇機器人手術近期療效明顯優于胸腔鏡手術，遠期療效兩者相似，甚至優于胸腔鏡手術。有研究[15-17]指出，相比于胸腔鏡手術，達芬奇機器人肺段切除術在一些圍手術期指標上表現更優，尤其在胸腔淋巴結清掃及術中出血量方面有明顯優勢。
達芬奇機器人手術系統有以下4方面優勢：（1）可為操作者提供3D立體視野，給操作者以沉浸感；（2）可將術野組織結構放大15～20倍，方便術者清晰分辨較小的血管、支氣管和周圍淋巴結，最大限度提高手術安全性和徹底性；（3）達芬奇機器人在胸腔內操作可達到7個自由度，完成人手無法完成的手術操作，從而使手術更加方便、精細；（4）可避免人手顫抖對手術的影響，使手術更加精準、穩定，從而明顯提高手術安全性[18]。影響達芬奇機器人肺段切除手術時間的因素有很多，病灶所在肺段、手術部位是影響手術時間的主要因素。此外還有一些其它潛在因素，如性別、年齡、病變大小、既往胸部手術史、胸腔粘連、胸腔積液、肺裂分化、淋巴結清掃組數和個數、患者心肺功能等[12]。
學習曲線的繪制能夠分析初學者學習操作技能的變化過程，算出達到熟練掌握所需的最少病例數。當CUSUM學習曲線跨越頂點后，即達到最少病例數后，術者的手術熟練程度較初學階段明顯趨于穩定[19]。本研究中50例達芬奇機器人肺段切除術的學習曲線，當為3次方曲線時，模型擬合優度最大。根據擬合曲線顯示，以第17例為分界點，學習曲線可以分為兩個階段，分為初期學習階段和熟練掌握階段。兩個階段在手術時間、術中出血量、淋巴結清掃數目、術后帶管時間、術后住院時間以及術后并發癥發生率方面差異均有統計學意義。因此當達芬奇機器人肺段手術達到或超過一定數量后，手術的熟練程度明顯提高，并逐漸趨于穩定。
賴湘敏等[20]分析了單中心109例達芬奇機器人肺葉切除術的學習曲線并對比了圍手術期相關指標，發現當手術例數超過28例時，達芬奇機器人肺葉切除術可達到熟練掌握，且兩個階段的指標差異有統計學意義。Zhang等[21]使用CUSUM方法對104例機器人肺段切除患者的學習曲線進行初步分析，以評估整個病例序列的總手術時間變化。將學習曲線分為3個不同階段：第一階段，初始學習期；第二階段，鞏固期；第三階段，經驗積累期。初始學習期后手術時間和術中出血量逐漸縮短或減少，當完成40例機器人肺段手術后，可取得較為滿意的手術效果。由于本院胸外科已開展較多達芬奇機器人肺葉切除術病例，達芬奇機器人肺段切除術的開展相對更加容易，所需學習時間及病例數更少，因此本研究中機器人肺段切除手術只需要17例即可達到熟練掌握。
綜上所述，達芬奇機器人輔助肺段切除術通過CUSUM手術學習曲線分析，取3次方曲線時，擬合優度最高，曲線以n=17為界時可明確分為上升段和下降段，分別對應為學習提高階段和熟練掌握階段。因此，結合本院情況，我們認為達芬奇機器人肺段切除術需要累積開展至少17例手術，才可從初期學習階段進入熟練掌握階段，取得較為滿意的手術效果。
盡管達芬奇的諸多優勢十分突出，但其相應的缺點也不可忽視。首先機器人的購買和操作都很昂貴，使得大多數醫院無法負擔機器人平臺費用，歐洲內鏡外科學會（European Society of Endoscopic Surgery，EAES）分析大量數據驗證了這一問題[22]。高成本高投入使得其發展很難普及，同時患者不得不承擔一些費用。機器人手術中，由于機器人系統缺乏力反饋，為了防止醫源性組織損傷，外科醫生幾乎只能依靠視覺線索來確定組織-器械相互作用的性質[23]，對術者的經驗及熟練度有較高要求。但我們對達芬奇機器人未來的發展仍然充滿期待，5G網絡技術的快速發展使遠程數據的傳遞更加穩定及迅速，使得跨地區、跨國界遠程手術充滿了可能。人工智能的加入也可以使機器人系統更加順暢地執行命令[24]，同時可向術者提醒一些手術操作細節，如操作的安全距離及力度等。期待達芬奇機器人的未來會更好。
利益沖突：無。
作者貢獻：胡博瀟提出研究設想并負責擬定研究計劃，撰寫論文初稿；許世廣負責審閱修改研究計劃，對此次研究提出建設性意見；劉博、徐惟、丁仁泉、劉星池提出意見以及整體研究的監督與指導；吳瓊、修語池、成名負責臨床數據采集及分析；王述民負責本次研究的總體設想和設計，論文審閱與修改等。
全世界癌癥發病率和死亡率正在迅速升高，肺癌約占癌癥總數的1/10，是癌癥導致死亡的主要原因之一[1]，其中非小細胞肺癌約占80%～85%[2]。近幾年通過薄層CT或高分辨CT等影像學技術，發現越來越多的肺小結節最終經手術證實為非小細胞肺癌[3-4]。一些大型隨機對照試驗[5-6]也證明，對于直徑較小、部分實性肺小結節，行肺段切除術是安全的，尤其對于難以耐受肺葉切除的患者。而且近些年，機器人輔助胸腔鏡手術治療肺癌已經取得了令人非常滿意的效果，尤其是在肺葉切除術方面[7]，然而在機器人輔助肺段切除的效果評價方面研究較少。目前，本院已開展達芬奇機器人肺癌手術2 000余例，因此本研究針對最初開展的達芬奇機器人肺段手術，通過累積和分析法（cumulative sum analysis，CUSUM）分析機器人肺段手術的學習熟練過程，總結機器人肺段手術的學習經驗，為胸外科機器人肺段手術的發展提供參考。
1 資料與方法
1.1 臨床資料
本研究回顧性分析2018年2月—2020年12月中國人民解放軍北部戰區總醫院胸外科完成的最初50例達芬奇機器人肺段切除術，并收集所有患者的相關臨床數據。行達芬奇機器人肺段切除術的患者納入標準：（1）肺部磨玻璃結節直徑≤2 cm且實性成分占比<50%，術前臨床分期未見轉移；（2）患者心肺功能不全或合并其它并發癥無法難受肺葉切除；（3）肺段切除術同期無需肺部以外的其它手術，無中轉開胸或中轉肺葉切除。
所有患者術前均行胸部CT，明確手術指征，并通過CT進行三維重建，明確病灶所在肺段位置以及對應的肺段動、靜脈和肺段支氣管以指導手術。其它檢查及化驗包括骨ECT、心電圖、頭部CT、心臟及腹部超聲、血常規、肝腎功能、離子、凝血、血氣分析等，用于排除手術禁忌證。
1.2 手術方法
全身麻醉氣管插管，患者取健側頭高腳底折刀位，取3號臂入路，于腋后線第7或8肋間切1.5 cm小口置入Trocar及機器人鏡頭，腋前線第5肋間和肩胛線第7或8肋間分別切1 cm小口作操作臂口，右手器械臂連接單極電凝鉤，左手械臂連接雙極電凝抓鉗，腋中線第7肋間切3 cm小口作輔助操作口。探查胸腔內的病變，識別病灶所在肺段（術前經三維重建或CT引導定位），分離葉裂間胸膜，游離病變所在肺段支氣管、肺段動脈、肺段靜脈各分支，用切割閉合器離斷。離斷肺段支氣管前，用切割閉合器夾閉支氣管，鼓肺見余肺段膨脹良好，再次確認病灶所在肺段，離斷肺段支氣管及肺組織，取出標本，清掃同側縱隔淋巴結。術中徹底止血，溫鹽水沖洗胸腔，并吸痰、鼓肺，檢查無明顯肺漏氣，放置胸腔引流管1根，逐層關胸。
1.3 觀察指標
記錄患者性別、年齡、吸煙史、病灶位置、病灶直徑、病理類型及分化程度、病理分期、術中清掃淋巴結的組數和個數、手術時間（從切皮開始，包括達芬奇機器人機械臂及操作臺入路對接，到術畢皮膚縫合完成所需的時間）、術中出血量、術后24 h及48 h引流量、術后胸腔引流管帶管時間、術后住院時間、術后并發癥。
1.4 學習曲線擬合
采用SPSS 26.0軟件根據所有病例的手術日期先后順序進行CUSUM分析。首例手術時間CUSUM（1）=第1例手術時間OT（1）?所有病例手術時間平均值OT（mean），即CUSUM（1）=OT（1）?OT（mean），以此類推，CUSUM（n）=OT（n）?OT（mean）+CUSUM（n-1），按此公式持續計算手術時間均值差的累積和，計算到最后1例CUSUM值為0，得到CUSUM值散點圖。
運用SPSS 26.0軟件對CUSUM散點圖進行曲線擬合，以橫軸-病例數量、縱軸-CUSUM值，繪制曲線并進行模型擬合。以R2（擬合系數）判斷曲線擬合優度，取R2最大值為最佳學習曲線模型。以P值檢驗模型顯著性，當P≤0.05時判斷曲線擬合成功。以曲線斜率k從正到負，即CUSUM擬合曲線的頂點作為跨越學習曲線所需累計的最少手術例數，將其分為初期學習階段和熟練掌握階段。
1.5 統計學分析
采用SPSS 26.0進行數據分析，符合正態分布的計量資料用均數±標準差（±s）描述，組間比較采用獨立樣本t檢驗；不符合正態分布的計量資料用中位數（范圍）描述，組間比較采用Wilcoxon秩和檢驗；計數資料用例數和（或）百分比描述，組間比較釆用χ2檢驗。P≤0.05為差異有統計學意義。
1.6 倫理審查
本研究通過中國人民解放軍北部戰區總醫院醫學倫理審查委員會批準（Y2002-144），所有患者知情同意并簽署知情同意書。
2 結果
2.1 患者一般資料
全組共50例患者，其中男24例（48.0%）、女26例（52.0%）；年齡24～80（61.86±10.60）歲。所有患者均采用3孔法+輔助操作口完成肺段切除術，其中尖段切除術10例（20.0%）、尖后段切除術2例（4.0%）、后段切除術17例（34.0%）、前段切除術14例（28.0%）、舌段切除術13例（26.0%）、背段切除術14例（28.0%）。所有患者均順利完成達芬奇機器人肺段切除手術，無中轉開胸或中轉肺葉切除病例，無圍術期死亡病例，手術時間57～135（88.80±16.88）min。術后經病理證實ⅠA期肺癌45例（90.0%），ⅡB期2例（4.0%），ⅢA期3例（6.0%）；表1。
表1
50例患者一般臨床資料（例/）
2.2 CUSUM學習曲線分析結果
統計50例達芬奇機器人肺段切除術的總手術時間，描繪折線圖，可見隨手術例數增加，手術時間相應縮短；見圖1。CUSUM分析處理，由SPSS 26.0軟件對散點圖進行曲線擬合，最佳擬合模型為3次方曲線，擬合優度系數R2=0.907，達到最佳擬合優度（P=0.000）。最佳擬合方程為CUSUM（n）=0.009×n3?0.953×n2+24.968×n?7.033（n為手術例數）。擬合曲線在手術例數累積至第17例時達到峰點跨越，曲線從此點由上升轉為下降分為兩個階段（初期學習階段A組與熟練掌握階段B組），17例為初期學習向熟練掌握階段跨越的最少手術例數；見圖2。
圖1
50例達芬奇機器人肺段切除術手術時間趨勢
圖2
50例達芬奇機器人肺段切除CUSUM學習曲線
2.3 兩組患者基線資料比較
兩組患者在性別、年齡、病灶位置、病理類型、分化程度、TNM分期、N分期、淋巴結清掃組數和個數方面差異均無統計學意義（P>0.05）；見表2。
表2
兩組患者基線資料比較［/例/中位數（范圍）］
2.4 兩組患者圍手術期資料比較
對比初期學習階段（A組）和熟練掌握階段（B組）患者圍手術期資料，B組手術時間、術后帶管時間、術后住院時間更短，術中出血量、術后引流量、術后并發癥更少，清掃淋巴結數量更多，差異均有統計學意義（P＜0.05）；見表3。
表3
兩組患者圍手術期資料比較［/例（%）/中位數（范圍）］
3 討論
根治性肺葉切除加淋巴結清掃，一直被視為早期非小細胞肺癌患者手術治療的金標準[8]。然而，近幾年解剖性肺段切除作為一種亞肺葉切除方式也被廣泛應用于臨床，其優勢在于對于心肺功能較差，不能耐受肺葉切除的患者，可以保留較多健康肺組織，一定程度上降低心肺功能不全及其它并發癥發生率，并且術后恢復較快等[9]。目前已有較多研究[10-11]證明，對于早期非小細胞肺癌，即使可耐受肺葉切除術，行有意地解剖性肺段切除術也是安全、可行的，不僅可保留健康肺組織，保護心肺功能，且在長期生存方面，可以達到與肺葉切除術相當的長期預后。
達芬奇機器人手術操作系統因其精細、靈活和操作穩定等特點，是外科領域最先進的微創技術，目前應用于胸外科肺腫瘤的外科治療中，取得了相當滿意的結果，一定程度上彌補了胸腔鏡的不足[12-13]。最近有多項回顧性研究[14-15]對比達芬奇機器人和胸腔鏡手術治療ⅠA期非小細胞肺癌的近遠期療效差異，發現達芬奇機器人手術近期療效明顯優于胸腔鏡手術，遠期療效兩者相似，甚至優于胸腔鏡手術。有研究[15-17]指出，相比于胸腔鏡手術，達芬奇機器人肺段切除術在一些圍手術期指標上表現更優，尤其在胸腔淋巴結清掃及術中出血量方面有明顯優勢。
達芬奇機器人手術系統有以下4方面優勢：（1）可為操作者提供3D立體視野，給操作者以沉浸感；（2）可將術野組織結構放大15～20倍，方便術者清晰分辨較小的血管、支氣管和周圍淋巴結，最大限度提高手術安全性和徹底性；（3）達芬奇機器人在胸腔內操作可達到7個自由度，完成人手無法完成的手術操作，從而使手術更加方便、精細；（4）可避免人手顫抖對手術的影響，使手術更加精準、穩定，從而明顯提高手術安全性[18]。影響達芬奇機器人肺段切除手術時間的因素有很多，病灶所在肺段、手術部位是影響手術時間的主要因素。此外還有一些其它潛在因素，如性別、年齡、病變大小、既往胸部手術史、胸腔粘連、胸腔積液、肺裂分化、淋巴結清掃組數和個數、患者心肺功能等[12]。
學習曲線的繪制能夠分析初學者學習操作技能的變化過程，算出達到熟練掌握所需的最少病例數。當CUSUM學習曲線跨越頂點后，即達到最少病例數后，術者的手術熟練程度較初學階段明顯趨于穩定[19]。本研究中50例達芬奇機器人肺段切除術的學習曲線，當為3次方曲線時，模型擬合優度最大。根據擬合曲線顯示，以第17例為分界點，學習曲線可以分為兩個階段，分為初期學習階段和熟練掌握階段。兩個階段在手術時間、術中出血量、淋巴結清掃數目、術后帶管時間、術后住院時間以及術后并發癥發生率方面差異均有統計學意義。因此當達芬奇機器人肺段手術達到或超過一定數量后，手術的熟練程度明顯提高，并逐漸趨于穩定。
賴湘敏等[20]分析了單中心109例達芬奇機器人肺葉切除術的學習曲線并對比了圍手術期相關指標，發現當手術例數超過28例時，達芬奇機器人肺葉切除術可達到熟練掌握，且兩個階段的指標差異有統計學意義。Zhang等[21]使用CUSUM方法對104例機器人肺段切除患者的學習曲線進行初步分析，以評估整個病例序列的總手術時間變化。將學習曲線分為3個不同階段：第一階段，初始學習期；第二階段，鞏固期；第三階段，經驗積累期。初始學習期后手術時間和術中出血量逐漸縮短或減少，當完成40例機器人肺段手術后，可取得較為滿意的手術效果。由于本院胸外科已開展較多達芬奇機器人肺葉切除術病例，達芬奇機器人肺段切除術的開展相對更加容易，所需學習時間及病例數更少，因此本研究中機器人肺段切除手術只需要17例即可達到熟練掌握。
綜上所述，達芬奇機器人輔助肺段切除術通過CUSUM手術學習曲線分析，取3次方曲線時，擬合優度最高，曲線以n=17為界時可明確分為上升段和下降段，分別對應為學習提高階段和熟練掌握階段。因此，結合本院情況，我們認為達芬奇機器人肺段切除術需要累積開展至少17例手術，才可從初期學習階段進入熟練掌握階段，取得較為滿意的手術效果。
盡管達芬奇的諸多優勢十分突出，但其相應的缺點也不可忽視。首先機器人的購買和操作都很昂貴，使得大多數醫院無法負擔機器人平臺費用，歐洲內鏡外科學會（European Society of Endoscopic Surgery，EAES）分析大量數據驗證了這一問題[22]。高成本高投入使得其發展很難普及，同時患者不得不承擔一些費用。機器人手術中，由于機器人系統缺乏力反饋，為了防止醫源性組織損傷，外科醫生幾乎只能依靠視覺線索來確定組織-器械相互作用的性質[23]，對術者的經驗及熟練度有較高要求。但我們對達芬奇機器人未來的發展仍然充滿期待，5G網絡技術的快速發展使遠程數據的傳遞更加穩定及迅速，使得跨地區、跨國界遠程手術充滿了可能。人工智能的加入也可以使機器人系統更加順暢地執行命令[24]，同時可向術者提醒一些手術操作細節，如操作的安全距離及力度等。期待達芬奇機器人的未來會更好。
利益沖突：無。
作者貢獻：胡博瀟提出研究設想并負責擬定研究計劃，撰寫論文初稿；許世廣負責審閱修改研究計劃，對此次研究提出建設性意見；劉博、徐惟、丁仁泉、劉星池提出意見以及整體研究的監督與指導；吳瓊、修語池、成名負責臨床數據采集及分析；王述民負責本次研究的總體設想和設計，論文審閱與修改等。
