伦敦完成全球首例实时 AI 辅助脑肿瘤切除手术，患者视力得以保全

2026 年 5 月，伦敦国立神经病学与神经外科医院（National Hospital for Neurology and Neurosurgery，NHNN）的医生完成了一例据伦敦大学学院医院（UCLH）描述为“全球首例”的实时人工智能辅助脑肿瘤切除手术。患者是 48 岁的 Rhys Hibbert，他患有一个长在垂体上的 11 毫米肿瘤，视力已经受到影响。125

这场手术的关键并不是让 AI“代替医生做手术”，而是让软件在手术进行时持续分析内镜摄像头拍摄的画面，为医生提供另一层实时视觉信息。手术团队仍然负责全部判断和操作。

手术是如何进行的？

医生通过内镜抵达位于颅底的垂体区域。AI 系统分析实时手术视频，并将画面中的重要结构高亮或用不同颜色标出，包括医生需要准确识别、同时尽量避开的神经和血管。56

垂体周围的解剖结构十分密集，视神经和重要血管都位于腺体附近。切除肿瘤时，能否及时区分肿瘤组织与需要保护的正常结构，对降低严重并发症风险至关重要。UCL 与 UCLH 此前介绍过的相关研究，也聚焦于识别垂体及其周围的小型肿瘤、血管和神经等关键结构。19

患者是谁？切除的是什么肿瘤？

Hibbert 来自英国贝德福德郡，是一名客户服务经理。他的垂体上长有一个 11 毫米的良性肿瘤，报道称这一肿瘤正导致他的视力恶化，并可能让他面临失明风险。367

Hibbert 说，自己醒来后就能清楚看见房间。报道还称，他在一周内恢复到可以独立行走，之后重返工作岗位，并表示自己的视野范围明显扩大。5

AI 到底做了什么？

该系统的定位是“术中辅助工具”，用于在手术进行时理解视频画面。据报道，它能够识别：

• 神经、血管等关键解剖结构；
• 手术器械；
• 组织与器械之间的互动；
• 可以在实时显示画面上进行颜色标记的结构。5614

换句话说，AI 更像一双持续工作的“专家第二双眼睛”：它可以不断查看内镜画面，并在狭窄、动态变化的手术视野中，提醒团队注意可能不易迅速辨认的解剖结构。

但它不是机器人外科医生。AI 没有独立做出手术决定，也没有操纵器械；医生始终掌握手术控制权，并对每一步行动负责。5

这套系统开发了多久？

现有报道显示，这项技术源于 UCL 团队大约十年的研发工作，目标是让 AI 能够实时理解复杂的内镜手术视频。系统使用手术视频数据进行训练，使其能够在手术过程中识别相关解剖结构、器械及两者之间的互动。2

目前提供的证据并未充分确认系统所使用的具体硬件配置，也不足以核实有关 NVIDIA Clara IGX、英国国家健康与护理研究院（NIHR）以及 Google 具体资金来源和金额的说法。因此，这些细节不应被视为已经得到证实的信息。

为什么必须强调“医生始终掌控”？

脑部手术是自动化技术最需要谨慎对待的场景之一。AI 可以快速发现画面中的模式，但最终仍需要医生结合患者的个体解剖结构、手术现场变化和临床目标来解释这些信息，并决定下一步如何处理。

因此，这次手术更准确的意义是：AI 被用作决策支持工具，而不是临床专业能力和责任的替代品。56这一区别很重要。此次案例表明，AI 的确有可能快到足以分析实时手术影像，并在高风险操作中提供态势感知；但它并不能单凭一例成功手术证明，AI 辅助手术普遍比传统手术更安全。

下一步会是什么？

研究团队设想的长期方向，是打造一种可以在手术中调用专业知识的高级助手。部分报道将这一构想比作“外科医生的 ChatGPT”，但判断权、责任和操作控制仍然交给临床医生。13

目前提供的资料没有确认更大规模临床试验的具体人数、时间表或评估指标。未来仍需要前瞻性研究，检验这套系统在不同医生、不同患者和不同手术中的稳定性，并判断它是否确实能够改善治疗结果。

因此，伦敦这场手术最适合被看作一个重要的早期示范：实时 AI 可以协助医生在脑肿瘤手术中定位和辨认脆弱的关键结构，同时由医生继续承担手术决策。Hibbert 的恢复令人鼓舞，但 AI 辅助手术能否真正改变临床实践，还要等待单个里程碑案例之外的持续验证。