這兩年來，手術治療的最熱門話題之一，就是機器手臂手術。但是大家真正想知道的是，這手術到底有甚麼好處？我需要接受這個手術嗎？
一、達文西迷思
新的東西當然聽起來比較好嘛！然而花費也非常高，往往需要數十萬台幣。我真的應該接受這樣的手術嗎？
目前市面上能用的唯一一家公司是提供達文西機械手臂的直覺手術公司。有醫師說，「不買達文西會後悔，買了會更後悔！」每次開機、使用器材都要醫院付錢，一年不銷出去兩百台手術，一定會虧錢。
這種做法，會讓所有購買達文西手術的醫院，把醫師都變成半個業務員。當它創造一個潮流，不賣是你自己落後人家。主導權現在在直覺手術公司手上，不在醫院的手上。
「現在所有的手術，還沒有一種是只有達文西可以做、人不能做的，」秀傳醫院泌尿外科主任吳其翔指出，達文西的確有它的好處，醫師也比較省力。以泌尿科、前列腺手術來說，微創和達文西在手術癒後效果一樣，但是在尿失禁、性功能方面，達文西好一點，統計上大約差 2 到 5%，沒有顯著的意義。「你生病，有錢選達文西 OK；如果沒有錢，不一定要為了達文西而達文西，最重要的還是醫師，」因為是醫師在開刀、不是達文西，吳其翔給了很中肯的建議。（科技新報，2016/10/16）
在胸腔外科的領域，目前大多醫院擁有的第三代達文西，每個創口都還是比已經有的微創手術切口略大（8 mm v.s. 5 mm）。若是比較上我自己常做的單孔手術，達文西手術看起來傷口還比較大。
換句話說，達文西是F1賽車的實力，當然比我的國產車厲害。但是，今天假使只是買菜和接小孩，我也不會租一輛F1賽車來做這些事。
所以如果是我自己的患者，進行早期肺癌、膿胸及氣胸手術等，可以以單孔進行的情況，目前並不須要使用機器手臂。
二、機器手臂的真正價值
這麼說來，難道機器手臂只是華麗昂貴的行銷手法嗎？投注這麼多科技，它的價值在哪裡？
現在已知的部分，令人驚艷的是體內縫合的便利性與精準度，以及長時間手術時醫師的體力節省。
「縫合」一直都是內視鏡手術中，即使熟練，也需要一定時間的技術。在內視鏡手術裡面，「角度」不順的問題會被器械限制，但可以被技術克服。然而角度的問題，在縫合的時候特別嚴重，技術怎麼好還是很難在死角進行縫合。
機器手臂縫合示範
我覺得這時就是機器手臂出場的時候了。需要較多的縫合，或者本身複雜度較高的手術，例如需要重建的手術等，機器手臂可能比較會有幫助。
除此之外，對於時間長而且耗費心神的重大手術，能夠在符合人體工學的姿勢下進行手術，對於在手術後期醫師的集中力（以及椎間盤問題），也有幫助。
所以要回答「我是否該接受機器手臂手術？」 這個問題，你首先需要了解，你自己即將接受的這個手術，複雜度高嗎？是否牽涉較多的體內縫合？其他需要知道的，也包括：醫師本人操作胸腔鏡／腹腔鏡熟悉一些，還是更熟悉機器手臂？
然而，我認為最重要的還是在它的未來性。
三、機器人手術的未來
機器人手臂的下一步，還會有許多技術層面的改良，例如讓機械臂的直徑變細小以及增加彎曲度等等。光是依據這些變化，很多新的術式就可以被創造出來，好比說，經過口腔，可以切除縱膈腔或肺部的腫瘤，這可能嗎？如果未來的機器手臂只有現在的1/3細，又能裝進三支操作臂和內視鏡，這就不是不可思議了。Olympus的EndoSamurai平台就有著類似的想法。
然而真正驚人的是，我認為依現有的科技進步速度來說，人工智慧的機器人外科醫師，可能會在近未來實現。
你一定會說「這怎麼可能呢！」然而，你可以看到很多可以運用在手術的技術，在許多其他層面已經被人類運用，並且在最近取得很驚人的突破。我認為最相關的能力，是立體圖像辨識、手術動作，以及自我學習能力這三項。
要說明立體圖像辨識，進步最神速的可能是自動駕駛。無論是Google，Elon Musk的Tesla，以及被Uber收購的Otto，目前都在商業化的最後一步。在自動駕駛中所牽涉到的技術，最重要的就是動態的視覺偵測與辨識。攝影鏡頭需要知道突然出現在眼前的物體是甚麼？車輛、飛鳥，還是行人？並且依據一瞬間看到的影像做出是否需要減速或轉向的判斷。在以下的影片，自動駕駛系統看到有這輛不禮貌的白色卡車要插進來，就趕快閃過它。這一點在外科手術中也至關重要：我看到的是血管、膽囊，還是肝臟？
在2004年，也就是我剛上大學不久，美國舉辦的DARPA自動汽車大賽，所有參賽車幾乎都在路上笨拙的繞圈，蹣跚前進，撞到其他參賽車。然而時間來到十年之後，Google把自動駕駛車隱藏在街景車的外表之下，成功的在許多國家的街道進行長途自動駕駛。很多人應該還以為他們在街上遇到的街景車一直都有工程師在開車。透過分辨率超高的鏡頭，這些自動車輛在瞬間用高速不停繪製眼前世界的3D圖畫，並且做出正確的反應。
知道是甚麼器官還不夠，那麼動作呢？
在手部動作方面，以下這位大廚可能會讓你大吃一驚：他的手指對待食材和香料用了剛剛好的力量，在速度與時間的掌握上也是精準無比。這是廢話，因為他本來就是照抄米其林大廚的手藝。
在外科手術中，最讓人害怕的可能就是機械的力量可能遠大於人類，又不知輕重，一下就捏碎了肝臟或是血管。然而，建立一個可依循的範本，可能是讓他們學習的絕佳方法。
這時你可能會發現，這又是機器手臂的絕妙應用：如果只是外科醫師拿著一般器械，他哪一秒手指用了幾磅的力氣沒人知道。但是，如果這位大師，在一台達文西機台上進行了1000次同樣的手術，機器就能記錄下來，在錄影錄到3:40秒的時候，大師的三隻手指撥開了一個管狀物體 -- 非常溫柔的，就跟前面的999次一樣 -- 同時錄影鏡頭也分辨出來這是甚麼：這是輸尿管。
同樣的原理，像是應用在這個機械大廚身上一樣。當然，對待番茄的力道和對待海綿體，力氣的精準度要求差別很大，但這代表著同樣也是有機會被解決的技術問題。
世上絕大多數的手術，都是在重複操作類似的流程。鼎泰豐的小籠包製作，SOP裡有108個步驟。被SOP化的技術，都在希望把人訓練得和機器一樣。但是機器如何知道，每一次的過程中有甚麼細微的差異？
第三部分是學習能力。每一個人的人體器官有細微的差異，有時需要肉眼辨識，這部分可以靠電腦的視覺系統克服。但是更重要的是，一次次的不同甚至是微小的失誤，如何能被系統吸收學習，改進下一次的手術？
這時要介紹的就是AlphaGO這個電腦棋王了。從無人知曉，到打敗所有人類的世界棋王，AlphaGO只用了大約一年時間。
AlphaGO所利用的學習機制，跟圖像辨識軟體所運用的邏輯相似。現在的圖像辨識能力，從一開始被大家說不可能，到現在你只要餵給他夠多的小狗圖片，它就能自己找出特徵，甚至還能幫你把小狗分類。然而手術過程需要做的學習當然更多。然而，只要有需求，我相信願意投入精緻化這些學習運算的人力與財力也會很多。
未來的醫師，最重要的貢獻可能不再是技術，而是能夠有耐心的與患者交流，體貼患者的擔憂與苦惱... 等。不過，據說「能準確判斷人的情緒狀態，並且選出適當的回應文字」的演算法也在研發當中，可能以後連情侶吵架，都會出現「你為什麼不像Siri一樣貼心呢？」這樣的台詞了。
看到這裡的人，會更加期待機械外科醫師的出現，還是寧可自己別活到那個時候呢？機器手臂手術並不是人工智慧，但未發的發展性已經令人非常期待。至於人工智慧醫師，可以想見的在外科領域，倫理與法律的問題會讓它的出現被推後很多。你知道嗎？在內科領域，診斷學已經受到很多演算法的協助了。
一、達文西迷思
新的東西當然聽起來比較好嘛！然而花費也非常高，往往需要數十萬台幣。我真的應該接受這樣的手術嗎？
目前市面上能用的唯一一家公司是提供達文西機械手臂的直覺手術公司。有醫師說，「不買達文西會後悔，買了會更後悔！」每次開機、使用器材都要醫院付錢，一年不銷出去兩百台手術，一定會虧錢。
這種做法，會讓所有購買達文西手術的醫院，把醫師都變成半個業務員。當它創造一個潮流，不賣是你自己落後人家。主導權現在在直覺手術公司手上，不在醫院的手上。
「現在所有的手術，還沒有一種是只有達文西可以做、人不能做的，」秀傳醫院泌尿外科主任吳其翔指出，達文西的確有它的好處，醫師也比較省力。以泌尿科、前列腺手術來說，微創和達文西在手術癒後效果一樣，但是在尿失禁、性功能方面，達文西好一點，統計上大約差 2 到 5%，沒有顯著的意義。「你生病，有錢選達文西 OK；如果沒有錢，不一定要為了達文西而達文西，最重要的還是醫師，」因為是醫師在開刀、不是達文西，吳其翔給了很中肯的建議。（科技新報，2016/10/16）
在胸腔外科的領域，目前大多醫院擁有的第三代達文西，每個創口都還是比已經有的微創手術切口略大（8 mm v.s. 5 mm）。若是比較上我自己常做的單孔手術，達文西手術看起來傷口還比較大。
換句話說，達文西是F1賽車的實力，當然比我的國產車厲害。但是，今天假使只是買菜和接小孩，我也不會租一輛F1賽車來做這些事。
所以如果是我自己的患者，進行早期肺癌、膿胸及氣胸手術等，可以以單孔進行的情況，目前並不須要使用機器手臂。
二、機器手臂的真正價值
這麼說來，難道機器手臂只是華麗昂貴的行銷手法嗎？投注這麼多科技，它的價值在哪裡？
現在已知的部分，令人驚艷的是體內縫合的便利性與精準度，以及長時間手術時醫師的體力節省。
「縫合」一直都是內視鏡手術中，即使熟練，也需要一定時間的技術。在內視鏡手術裡面，「角度」不順的問題會被器械限制，但可以被技術克服。然而角度的問題，在縫合的時候特別嚴重，技術怎麼好還是很難在死角進行縫合。
我覺得這時就是機器手臂出場的時候了。需要較多的縫合，或者本身複雜度較高的手術，例如需要重建的手術等，機器手臂可能比較會有幫助。
除此之外，對於時間長而且耗費心神的重大手術，能夠在符合人體工學的姿勢下進行手術，對於在手術後期醫師的集中力（以及椎間盤問題），也有幫助。
所以要回答「我是否該接受機器手臂手術？」 這個問題，你首先需要了解，你自己即將接受的這個手術，複雜度高嗎？是否牽涉較多的體內縫合？其他需要知道的，也包括：醫師本人操作胸腔鏡／腹腔鏡熟悉一些，還是更熟悉機器手臂？
然而，我認為最重要的還是在它的未來性。
三、機器人手術的未來
機器人手臂的下一步，還會有許多技術層面的改良，例如讓機械臂的直徑變細小以及增加彎曲度等等。光是依據這些變化，很多新的術式就可以被創造出來，好比說，經過口腔，可以切除縱膈腔或肺部的腫瘤，這可能嗎？如果未來的機器手臂只有現在的1/3細，又能裝進三支操作臂和內視鏡，這就不是不可思議了。Olympus的EndoSamurai平台就有著類似的想法。
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| EndoSamurai platform |
然而真正驚人的是，我認為依現有的科技進步速度來說，人工智慧的機器人外科醫師，可能會在近未來實現。
你一定會說「這怎麼可能呢！」然而，你可以看到很多可以運用在手術的技術，在許多其他層面已經被人類運用，並且在最近取得很驚人的突破。我認為最相關的能力，是立體圖像辨識、手術動作，以及自我學習能力這三項。
要說明立體圖像辨識，進步最神速的可能是自動駕駛。無論是Google，Elon Musk的Tesla，以及被Uber收購的Otto，目前都在商業化的最後一步。在自動駕駛中所牽涉到的技術，最重要的就是動態的視覺偵測與辨識。攝影鏡頭需要知道突然出現在眼前的物體是甚麼？車輛、飛鳥，還是行人？並且依據一瞬間看到的影像做出是否需要減速或轉向的判斷。在以下的影片，自動駕駛系統看到有這輛不禮貌的白色卡車要插進來，就趕快閃過它。這一點在外科手術中也至關重要：我看到的是血管、膽囊，還是肝臟？
在2004年，也就是我剛上大學不久，美國舉辦的DARPA自動汽車大賽，所有參賽車幾乎都在路上笨拙的繞圈，蹣跚前進，撞到其他參賽車。然而時間來到十年之後，Google把自動駕駛車隱藏在街景車的外表之下，成功的在許多國家的街道進行長途自動駕駛。很多人應該還以為他們在街上遇到的街景車一直都有工程師在開車。透過分辨率超高的鏡頭，這些自動車輛在瞬間用高速不停繪製眼前世界的3D圖畫，並且做出正確的反應。
知道是甚麼器官還不夠，那麼動作呢？
在手部動作方面，以下這位大廚可能會讓你大吃一驚：他的手指對待食材和香料用了剛剛好的力量，在速度與時間的掌握上也是精準無比。這是廢話，因為他本來就是照抄米其林大廚的手藝。
在外科手術中，最讓人害怕的可能就是機械的力量可能遠大於人類，又不知輕重，一下就捏碎了肝臟或是血管。然而，建立一個可依循的範本，可能是讓他們學習的絕佳方法。
這時你可能會發現，這又是機器手臂的絕妙應用：如果只是外科醫師拿著一般器械，他哪一秒手指用了幾磅的力氣沒人知道。但是，如果這位大師，在一台達文西機台上進行了1000次同樣的手術，機器就能記錄下來，在錄影錄到3:40秒的時候，大師的三隻手指撥開了一個管狀物體 -- 非常溫柔的，就跟前面的999次一樣 -- 同時錄影鏡頭也分辨出來這是甚麼：這是輸尿管。
同樣的原理，像是應用在這個機械大廚身上一樣。當然，對待番茄的力道和對待海綿體，力氣的精準度要求差別很大，但這代表著同樣也是有機會被解決的技術問題。
世上絕大多數的手術，都是在重複操作類似的流程。鼎泰豐的小籠包製作，SOP裡有108個步驟。被SOP化的技術，都在希望把人訓練得和機器一樣。但是機器如何知道，每一次的過程中有甚麼細微的差異？
第三部分是學習能力。每一個人的人體器官有細微的差異，有時需要肉眼辨識，這部分可以靠電腦的視覺系統克服。但是更重要的是，一次次的不同甚至是微小的失誤，如何能被系統吸收學習，改進下一次的手術？
這時要介紹的就是AlphaGO這個電腦棋王了。從無人知曉，到打敗所有人類的世界棋王，AlphaGO只用了大約一年時間。
AlphaGO所利用的學習機制，跟圖像辨識軟體所運用的邏輯相似。現在的圖像辨識能力，從一開始被大家說不可能，到現在你只要餵給他夠多的小狗圖片，它就能自己找出特徵，甚至還能幫你把小狗分類。然而手術過程需要做的學習當然更多。然而，只要有需求，我相信願意投入精緻化這些學習運算的人力與財力也會很多。
未來的醫師，最重要的貢獻可能不再是技術，而是能夠有耐心的與患者交流，體貼患者的擔憂與苦惱... 等。不過，據說「能準確判斷人的情緒狀態，並且選出適當的回應文字」的演算法也在研發當中，可能以後連情侶吵架，都會出現「你為什麼不像Siri一樣貼心呢？」這樣的台詞了。
看到這裡的人，會更加期待機械外科醫師的出現，還是寧可自己別活到那個時候呢？機器手臂手術並不是人工智慧，但未發的發展性已經令人非常期待。至於人工智慧醫師，可以想見的在外科領域，倫理與法律的問題會讓它的出現被推後很多。你知道嗎？在內科領域，診斷學已經受到很多演算法的協助了。
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