一宗以保留視力為目標的高風險手術

倫敦大學學院（UCL）與倫敦大學學院醫院（UCLH）表示，團隊在倫敦國家神經病學與神經外科醫院（National Hospital for Neurology and Neurosurgery）完成全球首例於即時手術過程中使用 AI 輔助的腦瘤切除手術。這次手術的目標，是切除腦下垂體腫瘤，同時避免損傷患者的視力。1

患者是 48 歲的 Rhys Hibbert，來自英國 Bedfordshire，職業是客戶服務經理，也積極參與社區志願工作。他在 2024 年 12 月散步時突然倒下並癲癇發作，醫療檢查後發現一枚 11 毫米的良性腦下垂體腫瘤。1

腫瘤雖屬良性，位置卻十分危險。它若持續增大，可能壓迫視覺相關結構，威脅患者視力，最終甚至造成失明。手術後，腫瘤已成功切除，患者的視力也獲得保留。1 不過，現有資料沒有提供更完整的術後追蹤，或患者長期康復情況的詳細資訊。

AI 在手術中究竟做了什麼？

這套系統並不是「AI 自己開刀」，而是供外科醫師使用的即時決策支援工具。進行內視鏡手術時，系統會分析手術攝影機傳來的現場影像，而不只是依賴術前掃描，並協助標示顱底的重要解剖結構，包括血管與涉及視力的神經。1

系統也設計成能辨識手術器械，以及器械與組織之間的互動，未來可望進一步協助辨識手術步驟、潛在錯誤與可能引發併發症的情況。211

腦下垂體位於顱底，大小約如一顆大理石，周圍緊鄰頸內動脈等主要血管，以及視神經。這種解剖位置容錯率極低，毫米級的偏差就可能引發大出血、中風、失明，甚至死亡。1

因此，AI 的實際作用是提醒團隊哪些區域涉及高風險、哪些位置應避免，協助醫師在安全範圍內盡量完整切除腫瘤。它不會替醫師下指令、控制器械，也不會取代外科團隊的判斷；每一項手術決定仍由人類醫師作出。1

誰完成這項手術？

手術由 UCL Queen Square 神經病學研究所教授、同時也是國家神經病學與神經外科醫院顧問神經外科醫師的 Hani Marcus 教授主刀，並與 UCL 博士生及 UCL/UCLH 神經外科住院醫師 Danyal Khan 合作。1

系統則由 UCL Hawkes Institute 的跨學科團隊研發，技術工作由 Sophia Bano 博士帶領。1 團隊以大量經過標註的過往腦下垂體內視鏡手術影片訓練及評估 AI；Bano 形容資料量達數百段，讓系統接觸到一名外科醫師可能需要多年才能累積的多樣化手術情境。1

相關研究資料顯示，系統曾分析超過 200 段此類腦下垂體手術影片，研究團隊形容它在約 10 個月內累積的經驗，相當於外科醫師約 10 年才能接觸到的案例量。4

這套系統運行於 NVIDIA Clara IGX 平台，該平台面向醫療器材中的即時 AI 應用。1

這是否代表 AI 已經可以獨立做腦部手術？

不是。這次案例證明的是，AI 可以在真實手術現場即時提供影像辨識與風險提示；它並不代表 AI 已具備獨立規劃或執行腦部手術的能力。1

研究團隊較長遠的構想，常被形容為打造外科醫師的「ChatGPT」或即時手術副駕：系統能理解手術場景、辨認解剖構造與醫師操作，並在適當時機提供指引或回饋。12 但目前提供的資料只支持這個發展方向，不能據此推論系統已具備一般對話能力，或能自主進行手術。

英國衛生創新大臣 James Frith 形容這宗個案展示了 AI 如何促成過去「難以想像」的醫療照護，同時強調 AI 必須配合適當的安全保障。NIHR 的 Mike Lewis 則表示，這項工作符合政府希望透過創新與科技改善醫療服務的方向。1

下一步：擴大臨床試驗，但證據仍在累積

這次手術屬於臨床試驗中的早期個案，不能直接視為 AI 輔助手術已對所有患者證實有效。現有來源並未交代後續大型臨床試驗的規模、研究設計、參與醫院數量或具體時間表，因此目前更適合把它看作一項重要的臨床先例，而不是已完成驗證的標準治療。1

研究經費來自英國國家健康與照護卓越研究院（NIHR）及 Google，並獲 NIHR UCLH 生物醫學研究中心、英國皇家外科醫學院、EPSRC 與 Wellcome 支持。1

一宗以保留視力為目標的高風險手術

倫敦大學學院（UCL）與倫敦大學學院醫院（UCLH）表示，團隊在倫敦國家神經病學與神經外科醫院（National Hospital for Neurology and Neurosurgery）完成全球首例於即時手術過程中使用 AI 輔助的腦瘤切除手術。這次手術的目標，是切除腦下垂體腫瘤，同時避免損傷患者的視力。1

患者是 48 歲的 Rhys Hibbert，來自英國 Bedfordshire，職業是客戶服務經理，也積極參與社區志願工作。他在 2024 年 12 月散步時突然倒下並癲癇發作，醫療檢查後發現一枚 11 毫米的良性腦下垂體腫瘤。1

腫瘤雖屬良性，位置卻十分危險。它若持續增大，可能壓迫視覺相關結構，威脅患者視力，最終甚至造成失明。手術後，腫瘤已成功切除，患者的視力也獲得保留。1 不過，現有資料沒有提供更完整的術後追蹤，或患者長期康復情況的詳細資訊。

AI 在手術中究竟做了什麼？

這套系統並不是「AI 自己開刀」，而是供外科醫師使用的即時決策支援工具。進行內視鏡手術時，系統會分析手術攝影機傳來的現場影像，而不只是依賴術前掃描，並協助標示顱底的重要解剖結構，包括血管與涉及視力的神經。1

系統也設計成能辨識手術器械，以及器械與組織之間的互動，未來可望進一步協助辨識手術步驟、潛在錯誤與可能引發併發症的情況。211

腦下垂體位於顱底，大小約如一顆大理石，周圍緊鄰頸內動脈等主要血管，以及視神經。這種解剖位置容錯率極低，毫米級的偏差就可能引發大出血、中風、失明，甚至死亡。1

因此，AI 的實際作用是提醒團隊哪些區域涉及高風險、哪些位置應避免，協助醫師在安全範圍內盡量完整切除腫瘤。它不會替醫師下指令、控制器械，也不會取代外科團隊的判斷；每一項手術決定仍由人類醫師作出。1

誰完成這項手術？

手術由 UCL Queen Square 神經病學研究所教授、同時也是國家神經病學與神經外科醫院顧問神經外科醫師的 Hani Marcus 教授主刀，並與 UCL 博士生及 UCL/UCLH 神經外科住院醫師 Danyal Khan 合作。1

系統則由 UCL Hawkes Institute 的跨學科團隊研發，技術工作由 Sophia Bano 博士帶領。1 團隊以大量經過標註的過往腦下垂體內視鏡手術影片訓練及評估 AI；Bano 形容資料量達數百段，讓系統接觸到一名外科醫師可能需要多年才能累積的多樣化手術情境。1

相關研究資料顯示，系統曾分析超過 200 段此類腦下垂體手術影片，研究團隊形容它在約 10 個月內累積的經驗，相當於外科醫師約 10 年才能接觸到的案例量。4

這套系統運行於 NVIDIA Clara IGX 平台，該平台面向醫療器材中的即時 AI 應用。1

這是否代表 AI 已經可以獨立做腦部手術？

不是。這次案例證明的是，AI 可以在真實手術現場即時提供影像辨識與風險提示；它並不代表 AI 已具備獨立規劃或執行腦部手術的能力。1

研究團隊較長遠的構想，常被形容為打造外科醫師的「ChatGPT」或即時手術副駕：系統能理解手術場景、辨認解剖構造與醫師操作，並在適當時機提供指引或回饋。12 但目前提供的資料只支持這個發展方向，不能據此推論系統已具備一般對話能力，或能自主進行手術。

英國衛生創新大臣 James Frith 形容這宗個案展示了 AI 如何促成過去「難以想像」的醫療照護，同時強調 AI 必須配合適當的安全保障。NIHR 的 Mike Lewis 則表示，這項工作符合政府希望透過創新與科技改善醫療服務的方向。1

下一步：擴大臨床試驗，但證據仍在累積

這次手術屬於臨床試驗中的早期個案，不能直接視為 AI 輔助手術已對所有患者證實有效。現有來源並未交代後續大型臨床試驗的規模、研究設計、參與醫院數量或具體時間表，因此目前更適合把它看作一項重要的臨床先例，而不是已完成驗證的標準治療。1

研究經費來自英國國家健康與照護卓越研究院（NIHR）及 Google，並獲 NIHR UCLH 生物醫學研究中心、英國皇家外科醫學院、EPSRC 與 Wellcome 支持。1