在常規(guī)外科手術(shù)中，實習(xí)生會和護士、麻醉師以及技師合作，對患者進行安置和鎮(zhèn)靜，同時做好術(shù)野的儀器和燈光準備。接下來，在許多情況下，都由實習(xí)生切開并燒灼血管以防失血，并放置夾子以暴露需手術(shù)的器官或區(qū)域。在外科醫(yī)生到達、擦洗，并接手之前通常是這樣。但手術(shù)一般需要兩個人，因此實習(xí)生會協(xié)助高級外科醫(yī)生進行吸血和移動組織的工作，隨著經(jīng)驗的積累，他們也將逐漸發(fā)揮主導(dǎo)作用。主要的手術(shù)任務(wù)完成后，外科醫(yī)生會擦洗干凈，然后去處理文書工作。之后，由實習(xí)生完成一切必要的縫合或粘合工作，將患者恢復(fù)完整。
但這不適用于機器人手術(shù)。自2000年美國食品藥品監(jiān)督管理局批準達芬奇手術(shù)系統(tǒng)以來，手術(shù)機器人在醫(yī)院越來越普遍。如今，來自硅谷Intuitive Surgical公司的達芬奇機器人已在市場上占據(jù)主導(dǎo)地位。世界各地的醫(yī)院有6700多臺Intuitive公司的機器，該公司表示，美國所有的頂級醫(yī)院都在使用達芬奇機器治療癌癥、泌尿科、婦科和胃腸疾病。此外還有其他公司的各種專用機器人系統(tǒng)，用于骨科、神經(jīng)科和眼科等領(lǐng)域。
在機器人手術(shù)中，最危險的時刻是在手術(shù)開始和結(jié)束時，手術(shù)團會隊將巨大的機器人與患者進行“對接”。對于當前一代的達芬奇系統(tǒng)來說，這意味著將4只末端裝有手術(shù)工具的機械臂擺好位置，并通過小切口將金屬圓柱體插入患者體內(nèi)來創(chuàng)建“端口”。第一個端口用于攝像機進入；其他端口用于手術(shù)刀、抓取器、燒灼器和吻合器等工具。一旦機械臂就位并插入器械，外科醫(yī)生就會擦洗干凈，并在距離沉浸式達芬奇控制臺上的患者約15英尺的位置就位，控制臺會提供立體視圖。外科醫(yī)生的雙手會放在兩個多功能控制器上，控制器可以向各個方向移動和旋轉(zhuǎn)器械；通過切換控制器，外科醫(yī)生的雙手可以輕松操縱4只機械臂。
至于實習(xí)生……如果有另一個控制臺的話，實習(xí)生可以從另一個控制臺觀看。雖然理論上主刀醫(yī)生可以讓實習(xí)生控制一只機械臂，但這在實踐中從未發(fā)生過。并且外科醫(yī)生不愿意讓實習(xí)生控制所有機械臂，因為他們知道這會延長手術(shù)時間，而患者在麻醉下的風(fēng)險會隨時間的推移非線性增高。
2013年，我開始研究手術(shù)機器人對手術(shù)技術(shù)和教育的影響。研究發(fā)現(xiàn)，采用這項技術(shù)的醫(yī)院大多將實習(xí)生變成了手術(shù)室的可選助理，這意味著他們會在沒有足夠技能的情況下開始作為“真正的”外科醫(yī)生進行實踐。扭轉(zhuǎn)這一趨勢需要徹底的制度變革，但預(yù)計這不會很快發(fā)生。因此，我正在與搭檔合作，為外科技能學(xué)習(xí)研究另一種解決方案。我們創(chuàng)建的平臺可能會是廣泛有用的，甚至可能成為21世紀學(xué)徒制的藍圖。
手術(shù)機器人在許多方面都是工程學(xué)奇跡。達芬奇系統(tǒng)為外科醫(yī)生提供了放大的視野和永不抖動的機械手，從而實現(xiàn)了非常精確的手術(shù)操作。它提供的控制比外科醫(yī)生通過腹腔鏡工具獲得的控制更加高效和直觀：腹腔鏡工具在支點上操作，因此將手向左移動會導(dǎo)致工具移向右邊。達芬奇機器人還提供了觸覺反饋，早期型號在軟件檢測到儀器發(fā)生“碰撞”時會振動控制器，最近的型號在外科醫(yī)生移動過快或操作脫離視野時也會提供類似的反饋。對外科醫(yī)生來說，人體工程學(xué)控制臺當然會令他們的身體更輕松；他們再也不用每次在手術(shù)臺上彎腰操作幾個小時了。機器人也是一種營銷現(xiàn)象，帶來了機器人手術(shù)軍備競賽，中端醫(yī)院會利用它來宣傳其高技術(shù)能力。
許多人認為機器人手術(shù)一定更有利于患者恢復(fù)，然而并沒有明顯證據(jù)支持這一點。事實上，最近一項50人隨機對照試驗調(diào)查將機器人手術(shù)與傳統(tǒng)手術(shù)和腹腔鏡手術(shù)進行了比較，發(fā)現(xiàn)結(jié)果具有可比性，機器人手術(shù)實際上慢一點。從教育角度來看，考慮到住院醫(yī)生在沒有必要經(jīng)驗的情況下就開始了自己的第一份工作，結(jié)果沒有變得更糟就算一個奇跡了。這可能是因為，經(jīng)驗不足的初級外科醫(yī)生的手術(shù)結(jié)果被高級外科醫(yī)生的手術(shù)結(jié)果抵消了，或者可能是初級外科醫(yī)生真的在“野生狀態(tài)下”學(xué)習(xí)了他們的第一臺手術(shù)，這個想法有點令人不舒服。這是一個熱門的研究領(lǐng)域，所以我們應(yīng)該盡快了解更多。
外科實習(xí)生需要更多的培訓(xùn)時間，這似乎違反直覺。要成為一名外科醫(yī)生，一個人必須先在醫(yī)學(xué)院學(xué)習(xí)4年，然后在住院醫(yī)師項目至少待5年。醫(yī)務(wù)人員超負荷工作、睡眠不足是出了名的，以至于美國在2003年通過了規(guī)定，將其每周工作時間限制在80小時。不過，盡管外科住院醫(yī)生在手術(shù)室里花了很多時間，但我的研究發(fā)現(xiàn)，這些時間并沒有給他們提供所需的技能。而且由于總是從與一個患者相關(guān)的任務(wù)奔波到下一個，他們幾乎沒有時間花在模擬程序上，雖然有這些模擬器可用。我上次研究這種情況是在大約1年前，那時大多數(shù)醫(yī)院強制要求住院醫(yī)生每年花大約4個小時在模擬器上。這就像要求一個人每年玩4個小時的電子游戲以便為生死攸關(guān)的情況做準備一樣。
在許多方面，機器人手術(shù)領(lǐng)域出現(xiàn)的問題也反映了其他行業(yè)面臨的問題，因為它們越來越依賴自動化。這種情況被總結(jié)為“自動化悖論”：自動化系統(tǒng)越先進、越可靠，人類操作員的貢獻就越重要。因為系統(tǒng)將不可避免地遇到超出其設(shè)計參數(shù)的意外情況或以某種方式出現(xiàn)故障。在這些罕見但關(guān)鍵的時刻，操作員必須發(fā)現(xiàn)故障并接管，將人類的創(chuàng)造力和解決問題的能力迅速應(yīng)用于棘手情況。隨著自動駕駛儀的普及，航空公司的飛行員也開始熟悉這個問題，而自動駕駛汽車的前景正將這一話題帶到公眾面前。在這一點上，手術(shù)機器人的自主性相當有限，因此外科專業(yè)人士應(yīng)該從這些事例中吸取經(jīng)驗教訓(xùn)并立即行動，改變?nèi)藱C關(guān)系，以便既保留手術(shù)技能，又避免發(fā)生手術(shù)室悲劇。
我利用兩年時間研究機器人對手術(shù)訓(xùn)練的影響，得出了一些結(jié)論。我在5家醫(yī)院花了大量時間，觀察了94臺手術(shù)，共計478個小時。接下來，我在美國13家更頂級的教學(xué)醫(yī)院進行了采訪，從高級外科醫(yī)生和幾組被外科醫(yī)生認為表現(xiàn)良好或平均水平的實習(xí)生處收集信息。我在2019年發(fā)表的論文總結(jié)了相關(guān)發(fā)現(xiàn)，但結(jié)果令人失望。一小部分實習(xí)生之所以能成功學(xué)到機器人手術(shù)技能不外乎以下3個原因：他們不惜一切代價專攻機器人技術(shù)；他們將空閑時間全部用于做模擬程序和觀看YouTube上的視頻；或者他們最終在幾乎沒有監(jiān)督的情況下進行了手術(shù)，在即將超出其能力邊緣的手術(shù)中苦苦掙扎。我把所有這些做法稱為“影子學(xué)習(xí)”，因為它們在某種程度上違背了醫(yī)學(xué)教育的規(guī)范。我將更加詳細地解釋每種策略。
“過早專業(yè)化”的住院醫(yī)生為了獲得機器人技術(shù)經(jīng)驗，通常從醫(yī)學(xué)院（甚至更早）開始便對其他學(xué)科或個人生活漠不關(guān)心。通常，他們會尋找研究項目或找到導(dǎo)師以便有機會參與其中。失去醫(yī)藥或外科方面的通才教育可能會對實習(xí)生產(chǎn)生影響。最明顯的是，在某些情況下，外科醫(yī)生必須關(guān)閉機器人，打開患者的身體，進行手動操作。這種情況幾乎從未因機器人故障而發(fā)生過；而是更有可能在機器人操作過程中出現(xiàn)問題時發(fā)生。如果外科醫(yī)生不小心劃破靜脈或切除腫瘤時導(dǎo)致癌細胞滲漏，補救方法是快速移除機器人，切開患者身體，并以老辦法解決問題。我的數(shù)據(jù)強烈表明，過早專攻機器人技術(shù)的住院醫(yī)生沒有充足的準備來處理這種情況。
取得成功的實習(xí)生的第二種做法是抽象演練，將空閑時間花在模擬器上，仔細觀看手術(shù)視頻。一位住院醫(yī)生告訴我，他觀看了一個時長1小時的手術(shù)視頻達200次左右，以便理解其中的每一部分。但是被動地觀看視頻只能起到這種程度的作用。比如，許多記錄之所以被公開，是因為它們很好地展示了一臺手術(shù)。換句話說，它們是無差錯的手術(shù)。
在模擬器上練習(xí)對實習(xí)生很有幫助，讓他們能夠熟練掌握機器人控制的基本知識，這可能會在手術(shù)室中給高級外科醫(yī)生留下深刻印象，并使實習(xí)生有更多的時間使用控制臺。但就達芬奇系統(tǒng)而言，模擬器軟件通常只能通過真正的控制臺使用，因此住院醫(yī)生只有在手術(shù)室空閑時才能使用它練習(xí)，這往往意味著要在醫(yī)院待到晚上。少數(shù)精英機構(gòu)有模擬中心，但這些中心往往離醫(yī)院有一定距離。大多數(shù)住院醫(yī)生并不能脫離其他任務(wù)以騰出時間專注于這種練習(xí)。
一些高級外科醫(yī)生告訴我，模擬器的另一個缺點是沒有足夠的例子來演示手術(shù)過程中可能出現(xiàn)的各種復(fù)雜問題。即便是最好的外科醫(yī)生也會犯錯誤，但他們會進行補救。例如，外科醫(yī)生可能會不小心用手術(shù)刀刮傷一條小血管，但很快就會封住傷口并繼續(xù)手術(shù)。在外科和其他許多職業(yè)中，實習(xí)生需要學(xué)習(xí)的最重要的事情之一是如何犯錯并進行補救。
取得成功的實習(xí)生的最后一種做法是尋找能夠在幾乎沒有監(jiān)督的情形下對患者進行手術(shù)的情況，通常在他們能力的邊緣工作，并且往往會違反醫(yī)院政策。例如，一些實習(xí)生會在“超級明星”般的外科醫(yī)生手下工作，而這些外科“超級明星”要同時負責多臺手術(shù)。在這種情況下，專家只會在每臺手術(shù)最棘手的部分介入。還有實習(xí)生會從地位較高的醫(yī)院轉(zhuǎn)到機器人手術(shù)經(jīng)驗相對較少的科室或醫(yī)院，從而使他們看起來比較有能力且值得信賴。中端醫(yī)院給外科醫(yī)生施加的壓力也較小，不要求他們快速完成手術(shù)，因此雖然將控制權(quán)交給實習(xí)生會不可避免地減慢速度，但卻更容易令人接受。他們告訴我，所有這些情況下的住院醫(yī)生通常都很緊張，但面對的困難正是他們的學(xué)習(xí)動力。
要系統(tǒng)性地改變這種情況，就需要徹底改革外科住院項目，這似乎不太可能在短期內(nèi)發(fā)生。那么，我們能做些什么呢？
過去5年里，實現(xiàn)數(shù)字化手術(shù)訓(xùn)練（包括機器人技術(shù)和其他技術(shù)）演練的手機應(yīng)用程序和計算機程序數(shù)量激增。有些程序（比如Level EX和Orthobullets）可提供快速游戲來讓用戶學(xué)習(xí)解剖知識或基本的外科手術(shù)動作。其他程序則利用了虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域的最新發(fā)展，如Oculus耳機采用了沉浸方式。其中一款虛擬現(xiàn)實系統(tǒng)Osso VR提供了一套有關(guān)精準臨床手術(shù)的課程，實習(xí)生可以在任何地點使用耳機和Wi-Fi進行練習(xí)。
我正在研究一些不同的東西——手術(shù)技能的協(xié)作學(xué)習(xí)過程，我希望它能發(fā)展得類似于開源軟件托管平臺GitHub。在GitHub上，開發(fā)人員可以發(fā)布代碼，而其他人可以在此基礎(chǔ)上進行構(gòu)建，有時他們會在未來發(fā)展的最佳方式上存在分歧，并創(chuàng)建分支路徑。我和我的搭檔金俊浩（Juho Kim）正在為帶注釋和可注釋的手術(shù)視頻搭建一個眾包資源庫，目前還處于早期階段，這不僅省去了在YouTube上搜索有用視頻的時間，還為觀看者提供了一種視頻互動方式，增多了他們的主動學(xué)習(xí)。幸運的是，我們還有一個出色的行業(yè)合作伙伴：密歇根泌尿外科改進合作組織。他們策劃了一個全世界知名的機器人泌尿外科視頻開放庫。
還有一個類似的基于視頻的學(xué)習(xí)平臺：C-SATS平臺，現(xiàn)在是強生公司的子公司。外科醫(yī)生可通過這個訂閱制平臺安全地上傳自己的視頻，并利用人工智能擦除患者面部圖像等所有個人識別信息。然后，它可以針對外科醫(yī)生的表現(xiàn)向其提供個性化反饋。
如果C-SATS是大英百科全書，我們就是維基百科。目前，我們正在測試免費的開源平臺的初版版本，我們稱之為Surch。最近，我們與一些頂級教學(xué)醫(yī)院的外科醫(yī)生和住院醫(yī)生一起測試了初版版本，以確定哪些功能對他們而言最有價值。我們請測試人員完成他們通常難以完成的任務(wù)：找到符合其學(xué)習(xí)目標的高質(zhì)量手術(shù)視頻、通過對手術(shù)階段和解剖等事項做筆記來積極地加工視頻，并與他人分享這些筆記以尋求反饋。這仍是一個學(xué)術(shù)項目，但基于測試人員對我們的熱情回應(yīng)，似乎存在對商業(yè)產(chǎn)品的需求。我們可能會嘗試將其加入一個外科住院項目，為期1年，以進一步測試該平臺。
我認為我們需要21世紀的基礎(chǔ)設(shè)施來支持學(xué)徒制。之所以會出現(xiàn)我在機器人技能培養(yǎng)過程中發(fā)現(xiàn)的問題，是因為外科醫(yī)生依賴于數(shù)千年前發(fā)明的學(xué)徒模式：觀察專家一段時間，越來越多地參與，然后開始幫助更多的初級成員。這個過程有很多名稱，在手術(shù)中叫做“看一次，做一次，教一次”（see one, do one, teach one），但在實際工作中總是需要一對一的協(xié)作，因此無法實現(xiàn)遠程擴展。
自20世紀90年代以來，社會大量投資擴大顯性知識正式學(xué)習(xí)所需的基礎(chǔ)設(shè)施；在線講座、文檔、測驗、小組聊天和公告板數(shù)量激增。如果要打造新型工作所需的能力，我們需要用于具體化技能的同等基礎(chǔ)設(shè)施。
我和我的合作者設(shè)想，將Surch平臺發(fā)展成一個用于技能學(xué)習(xí)的人工智能全球GitHub。在人工智能的支持下，平臺可以捕獲、研究和共享任何形式的程序性知識，人們可以以協(xié)作方式高效地學(xué)習(xí)如何剝牡蠣殼、移除樹樁、更換汽車機油以及完成無數(shù)其他任務(wù)。當然，如果我們的系統(tǒng)能對外科醫(yī)生產(chǎn)生積極影響，我們將感到十分榮幸和興奮。但是這個世界需要很多我們無法用紙筆寫下來的技能，所以我們需要找到一種現(xiàn)代方式來鮮活地保持這些能力。
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