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泌尿外科机器人手术的未来
实际上，可以在许多不同的环境中利用3DVM，例如患者咨询，外科手术计划和手术培训，在二维（2D）平面屏幕或三维（3D）虚拟环境中通过使用头部安装的显示器（MR）表现（MR）或虚拟现实（MR）设置（VR）设置图像。9后者允许在现实（MR）或完全虚拟环境（VR）中实现3D体验，代表了元概念的起源，为此，仍然缺乏明确的定义。通常，它通常是指虚构的虚拟世界与真实世界之间的完全不同的本地虚拟世界或结合。因此，可以说元元可以代表“增强”世界（即MR）或相反，是一个完全不同的虚拟世界。10因此，元元允许建立基础结构的机会，而其他平台（例如艺术智能（AI）和区块链）可以通过该平台来改善不同的医疗结果。
Inflection AI：打造最“走心”的AI对话机器人
他的论文拥有超过 18 万次引用。 他在牛津大学完成了博士学位和博士后学业，在那里设计了 VGGNet 并赢得了著名的 ImageNet 挑战赛；他的第一家公司随后被 DeepMind 收购。作为 DeepMind 的首席科学家， Karen 建立并领导了大规 模深度学习团队，开发现实世界数据的大型 AI 模型。 Reid Hoffman 也是 Inflection AI 的联合创始人，他曾经是 LinkedIn 的联合创始人和 Greylock 的合伙人。在加入
面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ，或直接使用强 化学习方法 [68-69] ，但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中，更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来，即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ，其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度， ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差，因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减（ diminishing rigidity ）的概 念，即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系，并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外，常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵，即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ，使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、（加权）最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而， 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关，因此在操作 过程中具有时变性，这使得在线更新结果具有滞 后性，即利用过往数据更新雅可比矩阵后，柔性体 已经移动至新的形状，而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时，完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据，这在实际操作过程中难以实现，为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外，此类方法需要雅可比矩阵的初 值，一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动，收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响，在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制，难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式，其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射，待估计参数 为时不变形式。基于该模型，该方法将离线学习与 在线更新无缝结合，实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
机器人手术革命手术中的精度和挑战
地址：巴西里约热内卢电子邮件：md.cepalacios@gmail.com摘要手术机器人技术已经大大提高，提供了更高的精度和效率。本综述研究了有关机器人技术的最新证据，强调了其收益和局限性。机器人手术表明准确性提高，失血降低和术后恢复的加速。与传统方法相比，腹股沟疝机器人修复和机器人胰腺切割术的并发症发生率较低，恢复率更高。此外，机器人胸外科手术等微创技术（例如侵入性技术）还具有显着的好处。但是，机器人平台的高成本以及对专业培训的需求是重大挑战。这些成本可以限制技术的采用，而学习曲线会影响程序的初始有效性。机器人系统的设置时间也可以增加总操作时间。机器人手术代表了准确性和恢复的重要进展，但是克服成本和培训挑战对于采用至关重要
机器人手术成为增长引擎
结果基于对 2010 年至 2020 年期间发表的 253 篇关于机器人辅助手术（右结肠切除术、LAR/TME、前列腺切除术、部分肾切除术、肺叶切除术、子宫内膜癌和宫颈癌子宫切除术）的同行评审文献的荟萃分析。这项工作已在 ISPOR 2021 年年会上发表。临床结果摘要反映了 7 篇系统文献综述的汇总分析，按不同外科手术的结果呈现。虽然荟萃分析结果提供了具有统计学意义或不具有统计学意义的单一结论，但这些结果可能会发生变化。该分析的结果可能取决于多种因素，包括但不限于患者特征、疾病特征、感兴趣的手术和/或外科医生的经验。
机器人手术：改造医疗保健景观
摘要：机器人手术已成为医学上的创新进展，这已经彻底改变了医疗保健的面貌。患者可以从这项技术的无与伦比的精度，控制和最低侵入性的选择中受益，以整合复杂的机器人技术，人工智能和准确的手术方法。使用机器人设备，外科医生现在可能会以提高准确性，更少的创伤和更快的恢复时间进行困难的程序。较短的医院住院和并发症率降低是这种更好的患者预后的结果。本文研究了机器人手术的发展，其目前在一系列医学专业中的用途及其对患者护理和更大的医疗保健系统的影响。它还解决了未来机器人手术的困难和前景，尤其是如何将其与远程医疗和机器学习等尖端创新融为一体，这有可能完全改变手术领域。此分析强调了机器人手术如何改变医疗保健的分娩并改善患者的结果。它还显示了机器人手术如何有可能成为现代医学的新规范。
机器人减肥手术：风险和福利
肥胖是一种影响世界人口中很大一部分的疾病。与相关的合并症，例如心肺疾病，疾病和活动性困难，干预措施，其中机器人减肥手术中有很有希望的出现。这项研究的目的是描述机器人减肥手术的风险和益处。为此，开发了系统的文献综述，并在PubMed，Scielo和Medline数据库中进行了搜索。在2018年至2024年之间发表的临床病例的科学文章，重新观察和前瞻性研究。结果发现了9篇文章，发现进行机器人的减肥手术需要高度投资和培训所涉及的专业人员。，其收益是补偿性的，因为这些更安全，更有效的程序，住院时间较短，恢复速度更快，并且更有可能立即减肥的可能性。得出的结论是，有必要在临床病例中扩大研究，以证明有关这些程序的更多证据，以及公共卫生系统在机器人CB中的投资，以扩大供应并满足人群的需求；因此，有助于公共卫生，改善患有肥胖症患者的生活质量。
导航引导/机器人辅助手术
使用导航和机器人技术的微创脊柱手术的发展显着提高了该手术的可行性，准确性和效率。尤其是这些方法提供了提高的椎弓根螺钉放置，减少辐射暴露以及外科医生的学习曲线缩短的精度。然而，关于导航和机器人辅助手术的临床结果和成本效益的研究仍处于起步阶段。因此，有限的证据有限，这使得很难就这些技术的长期收益得出DE FINISTIAL结论。在本文文章中，我们提供了当前导航和机器人脊柱外科系统的摘要。我们得出的结论是，尽管近年来取得了进展，并且这些方法可以从临床结果和缩短学习曲线方面提供明显的优势，但成本效益仍然是一个问题。因此，需要未来的研究才能解决这些高级平台的培训成本，可变的初始费用，维护和服务费以及运营成本，以便在标准临床实践中实施它们。
领导机器人结直肠手术
我是一位结直肠外科医生，热衷于通过利用我在机器人手术和研究方面的专业知识来改善炎症性肠病（IBD）的生活。我的旅程反映了我对创新的承诺。我在2018年在圣马克（St Mark's）完成了博士学位，研究重点是提高我们对IBD患者瘘管疾病的理解。这个学术基金会推动了我对进一步的专业知识的追求，将我于2022年前往巴塞罗那参加专门的机器人研究金。今天，我将这种独特的研究和外科手术经验融为一体，为患者提供了IBD的尖端机器人手术的机会。