佳速度
122.94MB · 2025-10-27
无影灯下，病人的头颅被固定在Mayfield头架上，颅骨已经打开，硬膜切开后露出微微搏动的大脑。屏幕上，神经导航探针在大脑皮层轻轻移动标记出脑肿瘤的位置——中央前回占位，一个压迫运动功能区的肿瘤，病人的右手已经抬不起来。
麻醉师、神经导航团队、电生理监测师、器械护士各司其职，而我，握着手术刀，准备开始这场与AI的“对决”。
第一回合：AI的精准 vs 我的经验
“先导航定位。”神经导航团队调出3D影像，在导航棒指引下肿瘤的位置清晰可见。但我并不急着下刀，而是拿起一把普通的手术尺，在病人头皮上比划了几下，然后画了一条线。
“导航定位在这里。”助手报出坐标。
“我定的切口在这里。”我指了指自己画的线。
两者几乎重合。即使有了神经导航，为保险起见，我每次都是“经验定位”一起上，这已经成为了我的一种工作习惯，生怕会出现明显的误差，而这种重要神经功能区的定位，哪怕偏差1厘米，后果都是不堪设想的。
“第一回合，平手。”我笑了笑。AI的算法确实厉害，但二十几年的工作经验，让我对大脑的解剖定位也早已胸有成竹。
第二回合：电生理的“指导”
接下来是真正的挑战——找到中央沟，这是大脑运动区和感觉区的分界线，切错了，病人可能永久瘫痪。
脑皮层表面电极贴在脑表面，金属电极片上的阿拉伯数字在手术显微镜下闪着光。电生理监测师开始刺激皮层，屏幕上波形跳动。
“今天的信号不怎么稳定，这里可能不是中央沟，应该还在后面。”电生理医生说道。
但我盯着脑回形态，皱起眉头：“不对吧，这个脑沟的形态是中央沟，静脉位置也是对的。再刺激一下看看......”
电生理医生坚持：“看不太清楚，显示刺激这里还是没有反应。”
我深吸一口气，反复看片子，内心又再纠结了一会儿，最终决定相信自己的判断。
刀尖轻轻划开皮层，小心翼翼地分离。
脑肿瘤赫然出现在我预判的位置。
电生理监测师愣了一下，重新更换电极，再刺激——这次，波形剧烈跳动。
“抱歉，刚才信号可能有干扰……”他低声说道。
我继续手术，运动皮层仅切开1厘米，肿瘤被完全切除。这一局，AI败了。
微创与精准
肿瘤是转移瘤，但位置刁钻。我们采用小直切口，尽量减少脑组织的牵拉，在神经导航和经验的双重指引下，完整切除病灶。病人的脑组织几乎没有额外损伤，术后右上肢肌力有望恢复。
为什么AI取代不了外科医生？
AI可以计算、可以模拟、可以提供数据支持，但是在实施过程中要有很多的环节，任何一个环节出现问题，都会导致某种不可预料的偏差。而外科医生不止如此，他们有自己的临床经验，有在千钧一发时敢于坚持下去的勇气，有对生命的敬畏和责任感。
当电生理监测信号受干扰时，AI只会按照既定程序执行，而人类医生，可以凭借经验和判断力，做出超越数据的决策。
这就是为什么，AI替代不了人类，特别是外科医生。
（术后病理：肺癌脑转移。病人右上肢肌力逐渐恢复，后续接受综合治疗。）
