在一個醫生數量有限，但新興疾病不斷和超級細菌頻生的世界里，醫療保健不僅僅是每個國家社會、政府、個人都關注的問題，也是科學界所關注的重要領域。

放眼全球，最為發達的經濟體美國，也因為公平性差、效率低下等問題而不得不進行醫療改革。在中國，醫療和教育、住房并列為三大民生問題，目前也存在著醫患關系差、以藥養醫，以及醫療資源地區間不平衡等問題。而在醫療服務最為堪憂的印度，這個人口紅利每年大約增長7％的國家，醫生與病人的比例卻是世界最低的，平均每1000人只有0.2名醫生，不到美國的五分之一。又因為特殊的國情，印度在醫療衛生方面的財政投入也嚴重不足。

如果說醫療科技做輔助診療和看護對于發達經濟體來說是錦上添花，但付諸于中等欠發達和較落后的地區，能夠彌補人才短缺和體制缺陷，它的作用可謂雪中送炭。

事實上，用AI技術解決特定健康問題和疾病早已有研究。令人欣喜的是，在近日舉辦的“2017世界醫療機器人大會”上，頂級醫療科技專家先后發表了最新研究成果。以下為網編輯整理匯總部分成果：

洛桑聯邦理工學院機器人研究所康復和輔助機器人組長/歐盟FP-7機器人項目學術帶頭人Mohamed Bouri：

作為康復治療機器人，需要具備以下特點：首先，它必須是可移動的，才能使用方便；其次，機器人需要能夠和人進行相應的互動；再次，能夠讓患者隨時適應現實環境，且可追溯；最后，機器人需要對進步的能力有相應的可適應性。

接著，他介紹了洛桑聯邦理工學院機器人研究所的康復治療機器人設備，其中一款幫助人們正常行走的不超過15kg的設備，比起使用拐杖，這款設備更加方便省力；第二款設備則是幫助行走不便的老年人群，可以實現全自動；第三款是可以跟人體進行共融共生的外置骨骼Autonomyo，它可以對三個關節進行操控——髖關節、膝關節以及踝關節。

上海交通大學生物醫學制造與生命質量工程研究所所長/中國人工智能學會智能機器人專業委員會常委曹其新：

目前康復機器人大概可分成四類：一類是功能代替型的，比如說假肢；第二類是代步車，非常有創意，不僅成本低，也非常適用；第三類是運動健身型機器人；最后一類是將恢復和運動結合起來的復合型機器人。

從發展路徑來看，康復醫療從人力到器械，再到康復機器人，未來還將引入物聯網和人工智能技術，包括虛擬現實。國內正在大量新建民營產業和機構，這種“民間先做、政府買單”的模式已經逐漸形成。

深圳市人民醫院院長邱晨：

與其他醫療科技領域專家不同，作為第一線的醫療工作者，邱院長帶來的分享更多是目前深圳市人民醫院以及深圳市整體在醫療設備上的應用現狀。

首先，他講到，2003年醫院引進了當時中國大陸的第一臺機器人——宙斯機器人，在這臺機器人的協助下，2004年便完成了第一臺機器人手術。2013年，深圳市人民醫院被評為亞洲冷凍治療培訓基地，并于2014年完成了第一臺冷凍治療手術。

從臨床情況來看，自然腔道的機器人也將是未來應用潛力很廣泛的領域。一方面，經過口、鼻、肛門等，比如插到胃里做手術；另一方面，更重要的是通過自然腔道進到腹腔、胸腔進行手術，而從體表看沒有傷口，從而病人恢復快、創傷小，這類手術早已在深圳市人民醫院展開。

此外，對于智能發藥機器人、配藥機器人這些在醫院藥物領域的最新應用邱院長也做了相關介紹。

法國里昂國立應用科學學院安培實驗室系統工程分部副教授Richard Moreau：

我們所研制的新型重力補償機器只需要幾種模型就可以應用于任何串型機器人，這是我們的優勢，不僅可以確保使用者的跟蹤任務，并且可以將他們每一次的嘗試都記錄到我們的機器當中，同時上傳到系統，這樣就可以時刻更新、時刻改變。

在應用方面，除了可以應用到隱形任務之外，這樣的機器也是為了模擬大腦來達到同時處理多信息的效果。

上海交通大學生物醫學工程學院教授/康復工程研究所常務副所長藍寧：

在神經假肢的應用方面，目前存在一個最大的挑戰就是雙向交互和人機交互的達成。全世界很多先進的實驗室都在解決這個問題。要解決這個問題需要在以下三個方面努力：

第一，要認識、明白和了解人是怎樣控制我們自己的運動，這是一個神經科學、神經心理學，以及康復醫學的共同問題；第二，要讓假肢或機器人學習、模仿人的控制。第三，要重建。

德國漢堡大學信息學科學系教授/德國漢堡科學院院士/國家千人計劃特聘專家張建偉：

目前，智慧醫療領域加入了很多信息技術和智能控制的辦法，比如智能ICT，以及人工智能的應用。在此基礎上，我們希望能夠把發展的曲線變成一個具有拐點的曲線，在某一個點之后，可以實現豐富的系統功能情況下而不增加積淀系統的復雜性。

據張建偉介紹，目前他所在領域的研究方向是：其一，實現從傳統的固定編程機器人向可應對動態環境，有強大適應能力，且能夠不斷進行人機交互，帶有學習、交互功能的2.0機器人轉變；其二，將人類自身的功能通過機器得到進一步提升，通過機器學習、人工智能和外骨骼等的發展，整個醫療系統可以實現人和機器人的新的等級提升。

英國曼徹斯特計算機科學學院教授Ross Donald King：

基因科技通過二十年的發展僅僅了解到它10%的內容，這一塊還會有很多未知的領域、未知的空間需要我們探索。如果要推廣科學研究成果的話，必須要讓它變得更加深入淺出，所有的實驗都能夠顯示出相應結果，并用正確的邏輯語言編寫出來，這樣的話才能夠把我們科學家的研究成果口口相傳。

哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院教授關毅：

與人類的醫學專家相較而言，機器的醫學專家有許多優點，比如可以進行七乘二十四小時的連續工作，可以不會因為照顧別人的健康而忽略了自己的健康，可以承擔繁瑣復雜的工作，讓大夫去挑戰科學的難題。但目前，在現代醫療決策的復雜程序中，機器還沒有足夠強大，缺乏足夠的知識表現能力以及推理能力。

圍繞著如何構造醫療大腦的核心問題，關毅教授介紹到，目前哈工大在四個子問題上取得了進展，它們分別是：如何定義醫療領域的知識、如何表示醫療領域的知識、如何運用知識進行診療，如何自動學習擴充知識。

中國科學院深圳先進技術研究院教授王磊：

血管介入機器人是我們的主攻方向，接下來包括在腦血管、生物力學這些方面也將進行布局。另外，影像設備的機器人化，包括一些與人工智能相結合的診斷機器人，雖然它并不是一個機器人的形態，但是結合了人工智能以后可以有相應的能力，這塊未來我們也希望能夠做起來。在穿戴軟體這一塊，包括以提升人機功效為目的，結合一些柔性測量、柔性傳感器這方面也有一些布局。