血管介入技术走到今天，经历了几次真正意义上的跃迁。从裸金属支架到药物洗脱支架，从二维造影到IVUS、OCT，从徒手操作到介入机器人，介入诊疗的治疗能力、影像能力与操作能力都在持续升级。而2026年5月30日，由上海市医学会、上海市医学会心血管病分会主办的第二十届东方心脏病学会议（OCC 2026）现场，冠心病介入论坛"智启介入・机创未来——介入机器人临床应用学术分享会" 成功举办，集中呈现了 AI 与机器人深度协同在复杂 PCI 中的真实世界临床进展，并正式启动国内首个介入机器人智能体研究项目。该项目以 AI 为 "大脑"、机器人为 "手臂"，旨在推动介入诊疗向 "感知—分析—决策—执行" 全链路智能化迈进。西安交通大学第一附属医院袁祖贻教授，东南大学附属中大医院马根山教授，香港伊利沙伯医院李耿渊教授，宁夏医科大学总医院贾绍斌教授，新疆医科大学第一附属医院马翔教授，首都医科大学附属北京潞河医院翟光耀教授，复旦大学附属中山医院梁义秀教授，兰州大学第一医院朱友琦教授，唯迈医疗CEO杨贺先生共同出席并见证了这一重要时刻。
这个项目标记的，是介入机器人开始进入AI深度协同阶段：AI开始系统性地进入介入诊疗全流程，与机器人、影像、导航、力反馈、临床数据深度融合，推动介入诊疗从"精准执行"迈向"智能协同"。
AI进入介入全流程：从"执行辅助"到"感知-分析-决策-执行"过去几年，介入机器人已经完成了从概念验证到真实临床应用的跨越。隔室操作减少辐射暴露，精细运动控制降低手部震颤影响，标准化执行提升操作稳定性——这些价值已在临床中持续得到验证。
介入机器人的下一阶段，是AI深度进入诊疗全流程本身。从术前影像处理、病变识别与路径规划，到术中导航、风险预警与力反馈感知，再到术后真实世界数据积累与持续学习——AI不再只是附加功能，而是开始与机器人共同构成新的介入系统。复旦大学附属中山医院梁义秀教授在《血管介入手术机器人影像引导自主化操作》中系统阐述了这一方向：AI进入介入机器人之后，改变的不只是操作效率，而是系统底层能力本身——实时影像识别、三维血管重建、自动路径规划、术中风险预警，让机器人从"精准执行"走向"智能协同"。这背后真正的变化，是介入诊疗具备"感知—分析—决策—执行"一体化协同能力。医生仍是决策核心，AI承担更复杂的数据分析与导航，机器人负责稳定精准的执行，三者之间形成新的协同关系。
OCC2026当天，多场研究与实践分享共同指向同一个问题：AI与机器人的融合，正在真实临床中形成新的操作体系。
首都医科大学附属北京潞河医院翟光耀教授分享了介入机器人复杂病变的阶段性研究成果。披露的多中心数据显示，机器人在复杂病变中的精准度、路径稳定性与操作一致性均在提升，适用场景持续扩展。这些结果是在多病例、不同术者背景下积累的真实世界数据。东南大学附属中大医院陈立娟教授分享了机器人辅助处理前降支支架内再狭窄病变的经验，阐述了其临床应用优势。机器人辅助PCI展现出超越人手的精准与稳定，可有效降低围术期并发症风险，改善患者远期预后。针对复杂病变如CTO、严重钙化及大角度扭曲血管，机器人亦具备精细操控优势。未来随着AI深度融合与5G远程医疗发展，机器人辅助PCI将推动介入治疗向智能化、标准化及均等化迈进。
由此可见，“AI+机器人”的协同模式为临床带来了双重价值：
医生端：实现了全程零辐射防护与低疲劳操作。结合力反馈技术与触觉感知，在远离辐射的操控室，也能“如臂使指”地完成手术，有效守护了医生的职业健康。
患者端：亚毫米级的精准控制能力显著降低了术中并发症风险，提升了高危及复杂PCI手术的成功率，让高危病变治疗更安全可控。
兰州大学第一医院胡威教授带来《介入机器人辅助 PCI 手术处理与探索》主题分享，介绍了团队应用国产介入机器人成功完成高危冠脉病变介入手术的病例。AI技术的核心价值之一在于“化繁为简”，通过降低介入手术的学习曲线，结合机器人的标准化操作流程，可打破时空限制，让三甲医院的经验能够快速复制到基层。AI让前沿技术“飞入寻常百姓家”，介入机器人让精准诊疗更加可及。未来，优质医疗资源将不再稀缺，县域及偏远地区的患者在家门口就能享受到同质化的诊疗服务，为落实分级诊疗制度、推进“健康中国”建设提供了重要支撑。
西安交通大学第一附属医院杨延洁教授则围绕《国产机器人精准微创介入》中，重点讨论了力反馈技术在真实临床中的意义。在传统PCI中，"手感"长期是复杂操作的重要经验来源。唯迈医疗ETcath®系统搭载的高精度力反馈技术，让术者在隔室远程操作时仍能获得接近真实手术的触觉感知，而这些力反馈信号同时作为数据进入系统，与影像、路径、操作结果持续打通，让复杂介入中的触觉经验，具备了被记录、被学习、被复制的基础。西安交通大学第一附属医院袁祖贻教授、东南大学附属中大医院马根山教授、香港伊利沙伯医院李耿渊教授、新疆医科大学第一附属医院马翔教授、首都医科大学附属北京潞河医院翟光耀教授，也从临床应用、技术演进与行业发展角度，对AI与介入机器人融合方向给予积极评价。袁祖贻教授：“我们团队在开展杨延洁教授分享的这例‘左主干-前降支-对角支分叉病变’手术时，通过机器人操作导丝进入前降支整体比较顺利，手术也取得了比较好的效果。真实世界可能还有更复杂的病变，我们也希望介入机器人能随着临床需求的变化继续优化。”
马根山教授：“随着机器人在心血管介入应用从简单走向复杂，结合陈立娟教授的病例，可以看到机器人在导丝操作等细节方面起到了很好的辅助作用。同时，我们在应用手术机器人时，要更多地从患者角度考虑具体的获益有哪些。总而言之，这方面还要持续探索。”
李耿渊教授：“当前来看，应用介入机器人开展手术有效减少了辐射暴露等风险。未来，我们可能还要进一步明确，每一位接受机器人手术患者的实际获益有哪些。此外，介入机器人手术在远程医疗中的价值很重要，可以推动PCI更加普及，让更多患者获益。”
马翔教授：“目前，手术机器人在心血管领域的应用正处于蓄势待发的关键阶段。随着技术的不断迭代与临床应用场景的日益精准，机器人将与术者的宝贵经验实现更深度的优势互补与协同，在保障治疗效果的同时，释放出更大的临床价值与发展潜力。”
翟光耀教授：“在传统操作中，很多时候定位仍然是依赖人眼，而机器人能够通过亚毫米级的精度实现更好的定位，未来，我相信在AI等技术赋能下，通过手术机器人，PCI等很多技术的学习曲线将得到巨大的改变，可以帮助更多青年医生提升专业水平。”
不同专家切入点并不相同，但共同指向同一个趋势：AI与机器人的融合，正在从单点功能升级，逐渐进入真实临床体系。AI与机器人深度协同真正值得关注的，是它背后的结构性变化：介入诊疗能力开始具备被系统化、被沉淀、被复制的可能。过去，复杂PCI能力集中在少数顶级专家身上，根本原因是经验无法转移。而唯迈医疗ETcath®系统的"手—眼—脑"架构，正在改变这一点——影像判断、路径规划、风险识别、力反馈数据与执行控制在同一体系内持续积累，医生经验不再只停留在个人记忆中，开始以数据、模型与路径策略的形式沉淀下来。对医生而言，AI与机器人协同有机会降低长期职业消耗，让医生从大量重复、高负荷操作中释放出来，更专注于真正需要临床智慧的关键决策。对患者而言，复杂PCI中的安全性、稳定性与结果一致性有机会进一步提升。对整个诊疗体系而言，更深远的变化在于：介入机器人提供稳定操作框架，AI降低复杂判断门槛，远程协同与异地操控为优质医疗资源下沉提供新的技术基础。过去高度依赖顶级医院与顶级专家的复杂PCI能力，未来有机会向更广泛的医院体系延伸。介入机器人智能体所讨论的，是介入诊疗体系未来可能的演进方向。介入机器人智能体研究项目的启动需要长期积累：机器人系统、影像能力、AI平台、力反馈体系和真实世界临床数据，缺一不可。从技术路径看，唯迈医疗很早便围绕"手—眼—脑"构建整体系统能力。"手"，是机器人控制与力反馈能力；"眼"，是DSA与多模态影像能力；"脑"，则是Precision AI平台的数据分析、路径规划与导航能力。这三者在同一技术体系内形成数据闭环——影像决定系统看到什么，AI决定系统如何理解，机器人负责稳定执行，力反馈则让系统能够进一步感知真实操作中的微小变化。正是这种软硬件全链路自研架构，让AI与机器人深度融合成为现实。从临床路径看，唯迈医疗已完成多个关键节点。2025年3月，ETcath®血管介入手术机器人经国家药监局三类创新医疗器械特别审批绿色通道正式获批，是国内唯一经由这一通道上市的国产自研冠状动脉介入手术控制系统。获批前，产品已完成前瞻性多中心随机对照临床试验（RCT），中高难度手术占比接近90%。唯迈医疗同时是全球首个介入手术机器人行业标准《采用机器人技术的血管介入手术控制系统》（YY/T 1994—2025）的核心起草单位之一。数据积累层面，2026年CIT大会期间，唯迈医疗联动华中科技大学同济医学院附属同济医院、中国医学科学院阜外医院、浙江大学医学院附属第二医院、哈尔滨医科大学附属第二医院，全球首次同期完成四台复杂PCI手术全程直播，病例覆盖三支病变、复杂分叉、重度钙化、多支弥漫病变等高难场景。对AI系统而言，真实世界数据决定持续进化能力。每一台手术中的影像、路径、器械反馈与操作结果，都在成为系统继续学习和优化的基础。这也是唯迈医疗能够率先形成AI与机器人深度协同能力的重要基础。
介入机器人走到今天，经历了从样机到获批、从单中心到多中心、从“能用”到“好用”的几个阶段。OCC2026上，这条路延伸到了下一个节点：迈向“智能协同”。对唯迈医疗而言，这个方向并不是新命题。“手—眼—脑”架构从设计之初，就是为软硬件深度融合预留的系统空间。每一台手术产生的影像数据、路径决策、力反馈记录与操作结果，都在持续进入系统，形成持续学习与优化的数据积累体系。当系统能力积累到一定程度，复杂PCI能力有机会真正走出大型医院，向县域、向基层延伸。介入机器人提供标准化操作框架，AI承担复杂影像分析与路径规划，远程协同打通地理边界——过去因"经验无法复制"而长期难以实现的事，技术路径第一次变得相对清晰。未来的介入机器人，将是能够感知影像、理解路径、辅助规划、提示风险、稳定执行并持续学习的智能协同系统。医生专注判断与决策，机器承担精准与稳定。
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