腔镜手术机器人的“手感”：力反馈为何二十年才走进临床｜医生专栏

文章来源：MedRobot

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腔镜手术机器人已经把视觉做到了三维高清，为何触觉至今仍是一片空白？

这个问题在术者之间流传已久，通常得到的回答是“技术还不成熟”。

这个回答不算错，但它掩盖了真正有意思的部分：力反馈难做，是难在要在一根经历高温高压灭菌、直径只有几毫米、存在使用次数上限的耗材器械上，稳定测出几百毫牛的力，再安全地将其反馈给术者。

这中间的每一个限定词，都对应一道工程难题。

# 要测的那点力，很容易被淹没

术者真正想知道的，是钳口与组织之间的相互作用力。

缝线即将被拉断时的张力、组织被牵拉至接近撕裂时的阻力，量级大致在零点几牛至几牛之间，精细操作时更小。

但从驱动端读取的力中，还混杂着大量与组织无关的成分。

• 套管摩擦：器械杆与套管之间的滑动摩擦，会随着器械进出位置、腹壁压迫程度以及有无血液和组织液而变化，方向也会随运动方向翻转。

• 腹壁张力：腹壁作用在器械杆上的侧向力，会随着患者体位变化和气腹压力波动而改变。

• 自重与惯性：器械和腕关节本身具有质量，快速运动时会产生不可忽略的动态分量。

• 传动迟滞：丝传动的回程间隙与摩擦，本身就是一个非线性且难以精确建模的力学因素。

后果是：目标信号可能只占总测量值的一小部分，而干扰项还会随时间变化。

这是力反馈问题的物理起点。真正的困难不是“测不到”，而是“测到的数据里，有太多不是钳口与组织之间的力”。

由此可以推出一条判断标准，它几乎决定了所有技术路线的优劣：

测量点离钳口越近，需要扣除的干扰就越少。

# 三条技术路线，本质区别是“离尖端多远”

路线一：末端力传感，最准，也最难

这条路线把传感元件直接放在腕关节远端、钳口附近。

这样一来，套管摩擦、腹壁张力和大部分器械自重都处在测量点之后，不会再进入传感器读取的信号。

研究和工程中使用较多的是光纤布拉格光栅，也就是FBG方案。

器械受力产生应变，应变使光栅的反射波长发生偏移，再通过光学解调计算受力。它的优点是体积较小、不受电刀产生的电磁干扰影响，而且相对能够耐受灭菌条件。

另一类是微型应变片方案。它的成本较低，但容易受到温度漂移影响，而器械进入患者体内后恰好要经历一段温度变化过程。

真正的障碍不在测量原理，而在以下四个条件必须同时满足：

• 传感器尺寸必须压缩到几毫米的器械腕部之内。

• 传感器必须经受反复的高温高压灭菌，并且不能明显漂移或失效。

• 整套结构必须满足生物相容性和密封要求。

• 成本必须足够低，能够被安装在一件限次使用的耗材器械上。

前三条是技术问题，第四条则把技术问题变成了产业问题。

这也是为什么末端力传感路线在论文中出现了二十年，在实际产品上才刚刚开始走向临床。

路线二：驱动端估计，最容易实现，精度有限

这条路线不增加新的传感器，而是直接根据电机电流反推关节力矩，再通过模型扣除摩擦、重力与惯性，估算器械尖端的受力。

它的优点非常实际：不需要额外硬件，没有新增的灭菌问题，也没有传感器带来的器械成本增量。理论上，通过软件升级就可以实现。

它的缺点同样明确：精度上限取决于摩擦模型的精度上限。

套管摩擦恰恰是最难建模的因素之一。它会随着器械位置、腹壁压迫程度和润滑状态变化，还具有明显的方向依赖性。

因此，这条路线对于较大的作用力，例如组织被明显过度牵拉，可能具备可用的分辨能力；面对精细操作中的小力值时，分辨能力则相对有限。

路线三：视觉力估计，绕开测量，换来新的假设

这条路线不直接测力，而是从图像中的组织形变反推受力，需要使用组织的本构模型和标定数据。

它完全避开了灭菌、尺寸和器械成本三道门槛，但引入了一个很强的假设：组织的力学参数是已知且稳定的。

现实中的人体组织并不均质，其力学性质会因人而异，也会受到病理状态影响。

因此，视觉力估计目前更适合作为辅助提示。例如，当某处组织形变超过设定阈值时，系统向术者发出提醒。它暂时还不适合被视为对真实力值的精确定量还原。

# 还有一半问题，在主手那一侧

即使器械端已经准确测到力，将其反馈给术者也不是一次简单的数据显示。

主从力反馈是一个闭环：

器械受力→主手输出力→术者手部反应→器械受力变化。

如果闭环增益过高，或者通信链路存在较大延迟，系统就可能出现自激振荡，表现为手柄抖动，严重时甚至可能发生失控运动。

工程上的常见处理方式是限制力反馈的带宽和幅度：过滤高频成分，并按照一定比例压缩反馈力的幅值。

所以术者最终感受到的，通常是一种经过压缩的、偏定性的力。

它足以让术者判断“张力正在增大”，但未必能让人准确区分“现在是1.2牛还是2.0牛”。

系统还必须设置硬性的安全上限。力反馈系统一旦发生故障，不能向术者手部输出危险的力。因此，限幅、限速，以及故障时自动退回无力反馈模式，都是这类系统的基本设计。

从安全角度看，“没有力反馈”是一种相对安全的失效状态。这也是力反馈功能长期被排在开发优先级后面的原因之一。

# 进入临床之后，合理的预期是什么

技术进展的时间点已经出现。

2026年8月，国内公开报道了国产腔镜手术机器人力反馈技术临床试验取得成功。

这个节点的意义需要被准确表述：它证明的是“这套系统能够在真实手术中稳定工作”，而不是“它已经改善了患者的手术结局”。

两者之间隔着完全不同量级的证据要求。

从现有实验室研究和模拟器研究看，力反馈最先影响的通常包括以下几项：

缝线断裂率下降。

组织被过度牵拉的次数减少。

新手完成标准化操作任务的时间缩短。

这些指标有一个共同点：它们都发生在“术者对力的估计不准”最容易产生问题的场合，也就是经验相对不足的时候。

因此，一个较为合理的预期次序是：

• 第一阶段，改变新手的学习曲线与训练方式。

• 第二阶段，影响精细缝合和组织牵拉相关的术中操作细节。

• 第三阶段，才有可能在肿瘤学或功能学结局中观察到差异。

• 第三阶段需要多中心、前瞻性，并且以硬终点作为主要指标的研究。目前公开证据尚未达到这一阶段。

在那之前，直接把力反馈称为“更安全的手术”，属于超出现有证据的表述。

# 本期科技备忘

本文附《力反馈科技备忘卡片》，可长按保存。成为懂科技的医生，从分清“能做到”和“有获益”开始。

在实际操作中，视觉代偿最容易失灵的是哪一步？欢迎在评论区留下你的判断。MedRobot会挑出最典型的问题，在后续文章中作答。

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