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2025年6月24日，眼科手術機器人公司ForSight Robotics宣布完成1.25億美元（約合人民幣9億）B輪融資，由Eclipse Ventures領投，多家老股東與戰略投資方參與。本輪融資將用于推進其核心平臺——ORYOM?眼科手術機器人系統的首次人體臨床試驗，并加速面向白內障、青光眼、視網膜等適應癥的技術拓展。自成立以來，公司累計融資額已達1.95億美元。

在全球眼科醫生供給持續下降、視力損傷人群不斷擴大的背景下，該公司試圖通過機器人手術路徑，為精細眼科術式提供結構性替代方案。

# 眼科術式的精度困境

全球目前有超過6億白內障患者，每年接受手術者僅約3000萬人。即使在資源最豐富的美國，每年手術量亦僅為400萬例。與此同時，全球平均每百萬人僅有31.7名眼科醫生，白內障手術醫生僅14.1人；預計到2035年，醫生數量將減少12%，而需求將增加24%。

眼科手術的核心挑戰在于亞毫米級操作精度、高重復性流程要求與高度依賴術者技巧的結構特征。以白內障手術為例，其操作區域通常局限于5毫米以內，囊膜厚度僅約4–6微米，在術中需避免撕裂囊袋、損傷角膜內皮或牽扯虹膜，同時完成晶狀體移除與人工晶體（IOL）精準植入。手術步驟包括角膜微切口建立、連續環形囊膜撕除（CCC）、晶狀體核劈裂、皮質清除及IOL注入等，每一步均需手與眼高度協同。

盡管整臺手術的平均用時為10–15分鐘，其所要求的手術穩定性卻極高。醫生需在顯微鏡下持續保持姿態，控制顯微操作工具在極小空間中運動，同時對組織反應做出瞬時判斷。這種環境下的常見變量包括：手部生理性微顫、術中疲勞累積影響、器械角度細微偏差等，均可能引發后囊破裂、IOL偏位或角膜內皮受損等并發癥。

此外，即便在經驗豐富的術者之間，手術路徑在切口位置、囊膜撕除范圍、超聲能量分配與晶體注入速度上也存在差異，導致術后屈光誤差、視覺質量波動等問題，成為阻礙術式進一步標準化與一致性優化的結構性障礙。這些難以規避的人為變量，正是白內障手術自動化探索的技術靶點所在。

# 從動物模型走向臨床：ORYOM?的術式路徑

ORYOM?平臺（“日光”之意）為全球首個基于人工智能的眼科手術機器人系統，由微型機器人、AI算法、計算機視覺與術中成像系統組成。自2022年起，該系統已在豬眼模型上完成多階段術式驗證，由24位醫生主導，累計完成數百例完整白內障手術。關鍵步驟包括：

• 角膜切口與囊膜撕除：平臺支持5毫米以內的精細入路建立，并完成連續環形囊膜撕除（capsulorhexis）；

• 晶狀體劈核與超聲乳化：通過14自由度的機器人手臂，實現核分割與穩定灌注抽吸系統控制，模擬傳統phaco路徑；

• 皮質清除與囊袋保持：系統支持高分辨率結構識別，完成殘余皮質處理；

• 人工晶體植入與囊袋定中心：結合術中光學相干斷層掃描（iOCT），實現IOL植入與居中控制。

在2024年ASCRS年會中，大衛·張博士展示了機器人在豬眼中完整執行上述流程的視頻記錄，進一步證明平臺的術式整合能力。試驗數據顯示，30只眼球中無后囊破裂事件，IOL偏位率低，平均手術時間277秒（±42秒），并發癥評分低于1.0。

與其他術式機器人不同，ORYOM?平臺并非通用系統改造而來，而是為眼球結構定制。平臺的自由度設計與空間路徑規劃支持其進入眼球前段與后段區域，在技術層面上具備向青光眼和視網膜術式擴展的潛力。

對于青光眼術式，如小梁切除、引流裝置植入，其空間需求雖小，但對切削路徑與力控極為敏感；而對于后段術式，如玻璃體切除、黃斑膜剝離，平臺需支持穩定視網膜表面操作與快速反應機制。目前平臺已在豬眼模型中測試視網膜區域的操作可達性，是否能通過成像系統擴展至該類手術，將在后續試驗中驗證。

# 微創介入的控制系統：機器人如何感知與響應

ORYOM?平臺采用主從式控制結構，醫生通過6米外的遠程操控臺，使用手柄操控微機械臂動作。微機械臂具備14自由度，支持亞毫米級操作精度，可模擬術者手部動作并消除震顫。

成像系統由術中iOCT與立體顯微成像組成，實時回傳角膜、晶狀體、囊袋等多層組織信息。

AI算法基于成像數據構建術中3D結構模型，預測組織邊界并自動生成安全路徑，輔助醫生在界面上實時決策。平臺支持半自動路徑規劃，但關鍵步驟均需醫生確認后執行。

在皮質清除與IOL植入階段，系統提供動態圖像引導，醫生可通過圖形用戶界面進行微調。當檢測到晶狀體碎片殘留或后囊形態異常時，醫生可即時暫停自動路徑并手動干預。文獻指出，該系統尚未集成完整觸覺反饋機制，但圖像數據輔助下的精度已覆蓋傳統經驗判斷范疇。

# 臨床路徑與監管準備

ForSight Robotics已于2024年獲得ISO 13485認證，具備醫療器械質量管理體系資質。公司預計于2025年啟動首次人體臨床試驗，定位為可行性試驗，用以驗證平臺在白內障術中的安全性與初步效果。目前試驗設計尚未公布，但業內推測將涵蓋10–30例患者，試驗國家可能包括以色列、美國與英國。

試驗目標除完成基本術式操作外，還將評估后囊完整性、術后IOL居中率、術中虹膜損傷評分等關鍵指標，以形成FDA與CE路徑的注冊數據基礎。若試驗順利，公司預計于2026年獲得監管初步批準，并于2027年前后開始商業化部署。

# “術式可編程化”的可能性

眼科術式對“標準化”要求極高，醫生在操作路徑、切口位置、器械角度方面的差異可直接影響屈光結果與并發癥發生率。ForSight嘗試以機器人路徑編程方式，定義“最優術式動作序列”，將經驗變量化、路徑模型化，并以此為基礎訓練AI系統。

機器人執行過程中不斷采集操作與組織反應數據，通過術后分析模型反向優化路徑參數。在長期目標上，公司提出將開發部分自主執行模塊，減少對醫生操作技能的依賴，使手術進入“結構性安全”層級。這一策略尚未進入人體驗證階段，但已在動物實驗中初步構建算法框架。

# 手術機器人的“眼科空白”與技術路徑選擇

過去二十年間，機器人手術在泌尿外科、胃腸外科與骨科等領域迅速普及，但眼科長期缺席。主要原因包括術野極小、操作路徑狹窄、成像系統要求極高，且傳統人手術式已具有極高效率。

ORYOM?平臺的獨特之處在于，非試圖“延伸”傳統機器人的路徑，而是針對眼科術式本身重新設計了感知系統與操作機制。其空間路徑最短僅數毫米，且通過AI輔助執行高一致性動作，使其在角膜撕囊、IOL定位等核心步驟上形成機器人優勢。

目前行業中并無同類系統進入人體試驗階段，ForSight或將成為眼科術式機器人化的首位進入者。

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