核心要点：机器人中的AI应用
- 个性化治疗：AI支持系统可适应患者的解剖结构、临床表现及个体需求。
- 人类与机器的核心角色：治疗师保持主导权且患者积极参与，是机器人应用成功的唯一路径。
- 实践与产业协作：临床成功整合机器人技术需简化高效方案，以及研究机构、机器人产业与医疗服务提供者紧密合作。
2025年9月16日
未来医疗机器人如何真正改善患者与治疗师的日常生活？这一问题成为埃尔朗根-纽伦堡大学（FAU）生物医学工程人工智能系（AIBE）辅助智能机器人学教授克劳迪奥·卡斯特利尼在MEDICA 2025创新论坛演讲的核心焦点。
在接受采访时，他阐释了AI将如何变革机器人应用，以及诊所和医疗机构在未来几年可把握的机遇。
克劳迪奥·卡斯特利尼教授演讲实录
卡斯特利尼在MEDICA创新论坛的演讲阐明了辅助机器人技术的未来为何依赖AI，及其在实践中的具体意义。
AI支持的辅助机器人如何改变日常治疗？
克劳迪奥·卡斯特利尼教授：AI在辅助机器人领域仍处于发展阶段，预计10-15年后进入临床应用。但AI为辅助机器人带来的核心优势在于实现治疗的高度个性化。通过整合患者数据及超大规模数据库模型，AI能将机器人转化为适应患者解剖结构、疾病类型与严重程度、个人意愿及需求的专属伴侣。
患者与治疗师如何具体参与系统的自主学习过程？
卡斯特利尼：治疗师居于核心地位，全程监控患者与系统状态。借助AI支持，单名治疗师可服务更多患者。患者则通过双重路径参与：设计阶段确保系统可接受且有效，治疗阶段通过人机交互实现数据采集与持续优化，这种对话机制推动治疗效果提升。
AI支持的辅助机器人优势在于实现治疗的高度个性化。AIROB团队正致力于智能辅助机器人系统的研究。
医疗机器人与AI在日常治疗中的实践
面向研发AI辅助机器人的学者，您提出哪三大关键建议？
卡斯特利尼：首先，明确界定目标用户群体，对接收该类患者的诊所建立联系，优先选择与高校合作经验丰富且重视科研的机构。
其次，培训团队人员掌握与患者沟通的能力，深入了解患者对辅助机器人的接受度。这比设备设计与测试本身更为关键。
第三，最优解即能解决问题的最简方案。例如，仅因方法时髦或提升论文引用率而采用复杂AI技术，实属学术失范。多数情况下，基础AI方法效果相当，且因其成熟性更能揭示问题本质。
当前实践存在哪些障碍？您认为如何解决？
卡斯特利尼：主要障碍在于工程师与医生、心理学家、设计师及"现实世界"的脱节。尽管研究不以产品商业化为目标，但此类研究的强应用属性不容忽视。实验室表现优异却无法在临床生效或被患者接受的设备，本质上即是失败。
借助AI，医疗设备得以更人性化的方式应用，从而提升有效性。
AI驱动机器人：整合路径与未来潜力
医院管理者如何判断辅助机器人是否真正以患者为中心？
卡斯特利尼：成功的辅助机器人需满足三点：a) 获得安全认证且非工程师可轻松操作；b) 在诊所实现良好销售；c) 拥有经实践验证的有效记录。洛科马特系统是我最推崇的范例。
展望未来2-3年：哪些应用场景将准备就绪？
卡斯特利尼：上肢假肢控制技术正临界突破——超声扫描将取代当前金标准"表面肌电图"。该领域试点研究已见诸学术期刊，充分证明其技术潜力巨大。
参观者从MEDICA演讲中可获得哪些行动指引？
"工程师：离开实验室，深入临床一线！"
克劳迪奥·卡斯特利尼教授
辅助智能机器人（AIROB）实验室
"医生：我们正竭力提升研究实效性，请携手助力！"
克劳迪奥·卡斯特利尼教授
辅助智能机器人（AIROB）实验室
"企业：加大投资力度，现有技术仍有广阔提升空间！"
克劳迪奥·卡斯特利尼教授
辅助智能机器人（AIROB）实验室
"公众：AI是加速康复、提升效能及优化体验的工具，未来数年将无比精彩。"
克劳迪奥·卡斯特利尼教授
辅助智能机器人（AIROB）实验室
作者：梅兰妮·普吕瑟 | MEDICA-tradefair.com编辑团队
梅兰妮·普吕瑟自2019年起为MEDICA.de撰写医学与技术交叉领域的前沿报道。她始终致力于挖掘设备与应用背后的故事，展现创新如何切实改变医疗从业者与患者的日常体验。
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