包括大型视觉模型large vision models (LVMs)在内的生成式人工智能和大模型的快速发展，加速了在医学中的广泛应用。机器人辅助手术Robot-assisted surgery (RAS) 或手术机器人，其中视觉具有至关重要的作用，通常将用于诊断或导航能力的医学图像与具有精确操作能力的机器人相结合。在这种情况下，大型视觉模型LVM可以作为外科手术自主的革命性范例，实现高保真和物理智能的外科手术呈现，并实现高质量的数据使用和长期学习。
今日，山东大学Zhe Min (闵哲), 香港中文大學Jiewen Lai (赖捷文) & Hongliang Ren (任洪亮) ，在Nature Reviews Electrical Engineering上发表评述文章，概述了手术机器人RAS中，视觉相关的任务被分为基本的上游任务和高级的下游任务，并与最先进的研究共享技术基础，这会促进未来十年外科机器人研究的范式转变。
大型视觉模型LVM已经被广泛用于处理RAS中的上游任务，表现出了良好的性能。为下游RAS任务开发视觉基础模型，该模型基于上游对应物，但需要进一步研究，将直接增强手术自主性。还概述了加速这一范式转变的研究趋势，并强调了可能阻碍从“手术机器人”向“机器人外科医生”最终转变的主要挑战。
图1:在上下游机器人辅助手术任务中，大型视觉模型的应用。
图2: 2018-2024年，上游和下游机器人辅助手术任务的出版物数量。
图3:在增强手术机器人自主性中，大型视觉模型的作用。
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