济南首台华科精准神经外科手术机器人落户市三院

济南时报 2020-10-19 14:06 大字

7月31日，济南市第三人民医院神经外二科首次开展国内先进的华科精准Sino神经外科手术机器人辅助脑部手术，通过头部1个绿豆粒大的小孔，精准穿刺脑内血肿，这是济南市市级医院中首例神经外科机器人手术，标志着济南市神经外科手术迈入精准智能“机器人新时代”。

这位患者为53岁男性，突发昏迷、左侧肢体活动不灵2小时，就诊于济南市第三人民医院后，诊断为高血压脑出血。血肿位置很深，如果常规开颅手术，创伤较大，清除难度较大。为了最大限度保证患者的安全，在与其家属充分沟通后，决定选择使用机器人为他进行手术。

手术当天，患者进行头部薄层CT扫描，将CT影像传输到机器人计算机系统中融合。借助机器人手术规划软件，完成智能多模态影像融合与分割，由医生确定手术靶点，规划最优手术路径。手术采用仰卧位头架固定，实现影像与患者头部空间坐标统一。主刀医师、神经外二科主任戚建国和张合林、齐再利医师确认机器人定位位置与设计方案一致后开始手术，由于对病灶的定位十分精准，仅用2小时便完成了手术，术后影像资料显示，与术前诊断病灶位置完全一致。

另一位用上机器人的患者是64岁的张女士。8月6日19时，张女士因突发昏迷3小时来到济南三院。入院时她神志不清，不能言语，左侧肢体偏瘫不活动，频繁呕吐。诊断右侧基底节脑出血并破入脑室，高血压病、糖尿病、吸入性肺炎。病情危重，患者基础病较多，为实现以更小创伤达到更佳治疗效果，接诊的神经外一科积极完善术前准备，科主任李香迎与张成刚医生于当天20时在全麻下行机器人辅助下颅内血肿微创置管引流术加侧脑室穿刺引流术。手术过程顺利，术中出血极少，术后引流通畅，复查脑CT置管精准，脑内血肿明显减小，手术效果满意。术后3天即拔出了颅内引流管。患者已于8月顺利出院，出院时，她言语清晰，左侧肢体肌力较术前明显改善。

在这两台手术中大显身手的神经外科手术机器人是我国认证的首款创新神经外科手术机器人，代表着我国该领域创新的最高水平，不仅填补了我国该领域空白，同时也达到了国际一流水平。它由3部分组成：影像处理及手术规划软件、独立光学跟踪导航系统、协作式六轴机械臂。它包含具有国际水准的立体定向手术计划系统、高智能计算机视觉系统、高安全性的运动控制系统、高精度力传感系统以及高稳定性机械臂系统。医生通过配套软件对机器人下达指令，机械臂则会根据指令进行相应操作。

利用机器人做手术，更安全：人的大脑素有生命禁区之称，传统的神经外科手术定位主要依靠核磁共振、CT成像和主刀医生的临床经验，手术稍有不慎就可能危及生命。神经外科手术机器人具备高灵敏度、高精度的自动化机械手臂，有效减少医生手部抖动以及疲劳可能带来的不良后果。帮助医生避开重要血管和神经，规划最优手术路径。缩短手术及麻醉时间，降低感染风险，提升手术安全性。

更精准：传统术式依赖医生个人经验“盲穿”，精准度和安全性都难以获得有效保障。神经外科手术机器人可通过对患者颅脑结构进行细致的三维重建和分析，准确定位靶点位置并辅助外科医生进行精准治疗，其精准度可达1毫米以内，从而实现传统方式无法比拟的绝佳疗效。

更微创：传统开颅手术创口大、流血多。神经外科手术机器人可实现无框架的精准定位定向，通过无标记点的面部扫描技术，可免除传统机械框架的痛苦而实现快速、精准的术中定位，手术创口仅为2-4毫米，有效减小患者痛苦且出血少、康复快。这种无创定位减少了患者创伤，对老人、儿童患者尤为有益。

目前，医院已利用机器人完成7台高血压脑出血手术，均取得良好效果。下一步，济南市第三人民医院将把机器人应用于多种神经外科疾病的手术治疗中，包含帕金森病、癫痫、肌张力障碍、特发性震颤、SDBS脑深部电刺激术、Seeg脑电图电极植入术、脑内血肿定位、脑组织活检、脑脓肿穿刺引流、脑内异物摘除、神经导航等，让更多患者享受科技带来的高水准医疗服务。

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济南市第三人民医院神经外科技术力量雄厚，临床经验丰富，人才梯队合理。有主任医师2名，副主任医师4名。现有床位44张，建有标准化重症监护病房。科室医疗设备先进，拥有德国莱卡手术显微镜、立体定向仪、颅内压监护仪、迈瑞呼吸机、全自动多道生命体征监测仪、经颅多普勒超声诊断仪等仪器设备。

近年来，神经外科立足本科实际，积极拓展业务。在颅脑损伤和高血压脑出血的救治方面已走在省内前列，完成复杂重度颅脑损伤手术，并在重度颅脑损伤后并发症的预防和治疗方面取得了丰富的经验；积极开展高血压脑出血微创手术、颈动脉内膜剥脱术、颅内肿瘤切除、脑血管介入等，其中6项填补了济南市空白，达省内领先水平。发表学术论文100余篇，获国家实用新型专利40余项，国家发明专利5项，主编/副主编学术专著7部，共完成科研课题14项，其中两项科研课题分别获得山东省自然科学学术创新三等奖，山东省医学科技三等奖，1项科研课题获济南市科技进步二等奖，3项科研课题获济南市科技进步三等奖。（王竹君）

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