Beyond Rigid AI: Towards Natural Human-Machine Symbiosis for Interoperative Surgical Assistance
作者: Lalithkumar Seenivasan, Jiru Xu, Roger D. Soberanis Mukul, Hao Ding, Grayson Byrd, Yu-Chun Ku, Jose L. Porras, Masaru Ishii, Mathias Unberath
分类: cs.RO, cs.AI, cs.HC
发布日期: 2025-07-30
💡 一句话要点
提出感知代理以解决手术环境中人机交互的刚性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 手术辅助 人机交互 感知代理 大语言模型 动态环境 分割模型 机器人技术
📋 核心要点
- 现有的AI驱动手术辅助解决方案过于刚性，限制了在动态手术环境中的自然人机交互。
- 本文提出的感知代理结合了多种先进技术，旨在实现更自然的实时人机交互，提升手术辅助的灵活性。
- 实验结果表明，该代理的性能与传统手动提示策略相当，且在分割新元素方面表现出更高的灵活性。
📝 摘要（中文）
随着外科数据科学和机器人技术的发展，尤其是在手术现场提供辅助的解决方案，需要自然的人机界面以充分发挥其适应性和直观性。然而，现有的基于AI的解决方案往往过于刚性，限制了在动态手术环境中的自然人机交互。本文提出了一种新颖的感知代理，结合了语音集成的提示工程大语言模型、分割任意物体模型和任意点跟踪基础模型，以实现实时的自然人机交互。该代理通过记忆库和两种新机制，能够灵活地分割已知和未知的手术场景元素，标志着人机共生在手术过程中的重要进展。通过对公共数据集的定量分析，表明该代理的性能与更为繁琐的手动提示策略相当，且在定性分析中展示了其在分割新元素方面的灵活性。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有手术辅助AI系统在动态环境中缺乏灵活性和自然人机交互的问题。现有方法依赖于大量的任务特定预训练和固定的物体类别，限制了其适应性。
核心思路：提出的感知代理通过集成语音提示和先进的分割模型，旨在实现实时的自然人机交互，允许用户通过直观的方式与系统互动，从而提高手术辅助的灵活性。
技术框架：该系统由多个模块组成，包括语音集成的提示引擎、大语言模型、分割任意物体模型和记忆库。整体流程包括接收用户输入、实时分析手术场景并进行元素分割。
关键创新：最重要的创新在于引入了记忆库和两种新机制，使得系统能够记忆并分割未知元素，显著提升了人机交互的自然性和灵活性。
关键设计：在技术细节上，系统采用了特定的损失函数来优化分割精度，并设计了适应性强的网络结构，以支持多种手术场景的实时处理。通过这些设计，系统能够有效应对手术中出现的新元素。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，感知代理在公共数据集上的表现与传统的手动提示策略相当，且在分割新元素（如手术器械和生物材料）方面展现出更高的灵活性，标志着在动态手术环境中实现AI实时辅助的可能性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括外科手术、机器人手术辅助和医疗培训等。通过实现更自然的人机交互，该技术能够提高手术的安全性和效率，未来可能在临床实践中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Emerging surgical data science and robotics solutions, especially those designed to provide assistance in situ, require natural human-machine interfaces to fully unlock their potential in providing adaptive and intuitive aid. Contemporary AI-driven solutions remain inherently rigid, offering limited flexibility and restricting natural human-machine interaction in dynamic surgical environments. These solutions rely heavily on extensive task-specific pre-training, fixed object categories, and explicit manual-prompting. This work introduces a novel Perception Agent that leverages speech-integrated prompt-engineered large language models (LLMs), segment anything model (SAM), and any-point tracking foundation models to enable a more natural human-machine interaction in real-time intraoperative surgical assistance. Incorporating a memory repository and two novel mechanisms for segmenting unseen elements, Perception Agent offers the flexibility to segment both known and unseen elements in the surgical scene through intuitive interaction. Incorporating the ability to memorize novel elements for use in future surgeries, this work takes a marked step towards human-machine symbiosis in surgical procedures. Through quantitative analysis on a public dataset, we show that the performance of our agent is on par with considerably more labor-intensive manual-prompting strategies. Qualitatively, we show the flexibility of our agent in segmenting novel elements (instruments, phantom grafts, and gauze) in a custom-curated dataset. By offering natural human-machine interaction and overcoming rigidity, our Perception Agent potentially brings AI-based real-time assistance in dynamic surgical environments closer to reality.