01、智慧医疗机器人概要

不同类型智慧医疗机器人的结构各有不同，重要组成部分一般有控制端、视觉及成像系统、执行端、传感器等。智慧医疗机器人的功能主要包括手术导航及操作、医药物资运输、患者康复运动辅助、无人值守医疗后勤操作等，主要用于手术、院外护理、医院后勤、院内患者服务等用途。

1. 智慧医疗机器人全球市场规模

随着医疗自动化需求的不断增长，智慧医疗机器人市场迎来了快速增长时期。根据前瞻产业研究院数据，2018年上半年，国内医疗服务机器人市场规模达5.2亿美元。根据中投顾问产业研究中心预测，智慧医疗机器人市场2017-2021年均复合增长率约为15.04%，2021年全球市场规模将达到207亿美元。

2017-2021年全球智慧医疗机器人市场规模预测(来源：中投顾问)

2. 智慧医疗机器人产业链

全球智慧医疗机器人产品种类及占比(来源：机器之心不完全统计)

02、智慧医疗机器人关键技术

控制系统：是根据指令以及传感信息控制机器人完成一定的动作或作业任务的装置，由硬件集成和控制算法组成，直接决定了智慧医疗机器人的性能及优劣。伺服系统：智慧医疗机器人的关节驱动离不开伺服系统，关节越多，机器人的柔性和精准度越高，所要使用的伺服电机的数量就越多。

传感器：使智慧医疗机器人感知声、光、物体、障碍等外部环境因素的必需硬件。

机器人视觉：机器人视觉涉及使用相机硬件和计算机算法的组合，机器人视觉不仅要把视觉信息作为输入，而且还要对这些信息进行处理，进而提取出有用的信息提供给机器人。语音识别：语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术，多用于智慧医疗机器人与医生或患者的人机交互。

仿生材料：仿生材料是指模仿生物的各种特点或特性而研制开发的材料，某些智慧医疗机器人需要大量的柔性材料，形成医疗机器人的放生肌肉、骨骼或皮肤组织，辅助医生或者服务患者。

5G : 5G 网络是第五代移动通信网络，比 4G 网络的传输速度快数百倍。5G 有四大重要特点:高速度、泛在网、低功耗、低时延，这使得远程操作智慧医疗机器人成为可能。

力触觉：是解决医疗现场沉浸感问题的关键技术，力触觉技术可以传递压力，温度、纹理、速度、加速度、震动等各种信息，就像人在现场真正的触摸一样，反馈给医生或者患者真实的感受。

03、智慧医疗机器人应用场景及现状

04、智慧医疗机器人代表应用案例

北京积水潭医院—天玑骨科机器人：天智航的“天玑”第三代机器人可以辅助医生开展四肢、骨盆骨折以及脊柱全节段手术，已在北京积水潭医院等10多家医院投入临床应用，累计完成2000多例手术。应用天玑骨科机器人开展手术，手术精度可达到0.8毫米，减少术中辐射70%以上，提高手术效率20%以上，具有减少术中失血量和组织微创等优势。

瘫痪患者—Fourier X1外骨骼机器人：傅立叶智能外骨骼机器人Fourier X1主要针对下半身瘫痪的患者，帮助他们实现坐、站、行走、上下楼梯等基本功能。Fourier X1的首批试用者中有一位胸部以下完全截瘫，大腿、膝盖、脚踝都没有力量的患者，在经过了一段时间的适应和训练已能使用外骨骼进行初步行走。

上海仁济、郑大一附院—钛米病房服务机器人：上海仁济、郑大一附院郑东院区的核医学科病房都引进了钛米的服务。在核素放射环境下，钛米病房服务机器人能代替医护人员，执行病人体征测量、送药、环境放射性检测、巡检等病房服务，并可远程视频问诊、实时回答病患疑问。对于医护人员而言，减少了进入病房的次数，避免不必要的辐射，能够借助机器人完成原本需要人力完成的体征检测、问诊和查房等工作。

马丁医疗中心—Xenex lightrikle消毒机器人：马丁医疗中心是马丁医疗系统的旗舰医院，该中心宣布采用Xenex lightrikle消毒机器人以来，c.diff细菌感染率显著下降。Xenex lighttrikle机器人在医疗机构的同行评审研究中被认为有助于降低c.diff、MRSA和手术部位感染率46%以上。在马丁医疗中心，Xenex lighttrikle机器人被用于五个高危单位的病房和辅助区域，为易感人群提供尽可能干净的房间。

05、智慧医疗机器人发展趋势

产业

1.人口老龄化推动康复产业发展，康复机器人市场增速明显。

2.制造业升级政策推动国内智慧医疗机器人产业加速发展。

应用

1.对交互性要求较高的智慧医疗机器人最先受益于人工智能技术。

2.应用制造业升级政策推动国内智慧医疗机器人产业加速发展 。

3.血管介入机器人具备导管推进和导航引导优势，逐步进入临床应用。

技术

1. 5G技术实时传输操作信号，确保远程手术机器人效果。

2. 软体机器人作为轻量级辅助设备更灵活辅助患者受伤恢复 。

3. 知识图谱技术让导诊机器人更加智能化服务于诊前过程。

4. 纳米机器人能够在患者体内运送药物和治疗疾病。

5. 计算机视觉技术发展提升智慧医疗机器人的识别能力。