華永道中國醫療健康行業管理咨詢人邢立萍，在世界醫療機器人大會上，用數據向我們展示了全球醫療機器人的市場價值趨勢：2014年是26億美金，到2020年會達到76億美金。還有更激進的估值說可以到100億的市場需求。
根據CFDA的報告，醫用機器人手術數量從2005年25000例達到65萬例。值得一提的是，80%的前列腺切除手術是由機器人完成的。
對岸的中國在機器人領域也有不斷的創新和研究，尤其是在其國內從2015年開始有很多醫療機器人，包括在微創、腹腔鏡手術領域的應用。
在國際上，美國一些大的醫療設備機構，在跟印度合作，他們在合作做一些新的機器人研發，而且預計在2018年會投入市場。以色列的一些公司，也是非常積極的在這個領域投資和發展。這個整個市場發展趨勢顯示醫療機器人市場潛力巨大！
中國的醫療機械監管比美國嚴格？？
在分類上，中國和美國對於醫療機器人器械分類的定義非常接近，但是手術機器人在美國被分在第二類醫療器械，而在中國則被分為大三類醫療器械。另外，對於類似醫療器械的審批準則和監管，中國比美國嚴格。（really?）
對於審批週期，因為中國對於醫療機器人的分類等級更高，所以關於進行市場推廣和銷售的醫療機器人的註冊和審批週期遠遠長於美國。同時，中國對於已批准進行市場推廣和銷售的醫療器械具有有效期要求，超過有效期限後，則需要重新向中國食品藥品監督管理局進行註冊審批。而美國沒有類似的要求。
最後是臨床試驗要求，中國對於所有的第二類，第三類醫療器械都要求臨床試驗，而美國對於第二類醫療器械則是部分需要臨床試驗。所以從事這個行業的公司在學習美國先進的技術的同時，要熟悉我們的監管法規。
供需的不平衡促進發展
這一點其實我們都知道，具體數字是怎樣的我們來看看具體數據。中國的需求增加主要是因為老齡化，全球60歲以上老人，將以56%的速率增長，而且這個增長過程中，因為老人的增加，他們康復治療的要求會有不斷新的要求出來。在世界人口老齡化的報告裡面，2030年60歲以上的老人，不僅是以5%、6%的速率增長，有可能老人的數量會超過0-9歲孩童數量總和，2050年很可能老人數量會超過10-20歲青年人的數量綜總和。
回來再看供給，全球醫療人員短缺在2035年達到1290萬，這種情況下對醫療人員的需求缺口，未來可能更多會倚賴技術手段，或者在這個基礎上會倚賴醫用機器人幫我們減少缺口。
根據Trading Economics預測模型估計到2020年，中國人均可支配收入將會提高41%，而美國則會提高15%，收入的增加會促使高質量醫療需求的增長。醫療機器人正好有出血少，更精准，恢復快的優勢。據中美院士介紹，手術機器人的醫療事故率比飛機出事的概率都低，所以人們會慢慢接受手術機器人。
醫用機器人的實際應用
常用的醫療機器人，把它分四類。首先是手術機器人、康復機器人、輔助機器人、服務機器人。
手術機器人現在主流的應用有三大類，一大類是達芬奇機器人這種在微創上完成許多複雜的手術，在醫生控制的基礎上可以更好的提高精細化和手術的結果。
第二類是放射機器人，放射機器人更多也是精準性，可以更好的去指向病灶區域，減少這個過程中因為手抖或者瞄得不准加大放射劑量或者把健康的機理或者健康組織放射過多。在這個過程中，數據就告訴我們，這種機器人精度可以達到壓毫米級，可以非常精確的指需要放射的部位，減少傷損度。
第三類是輔助手術系統，通過導航設備幫助手術更精準和手術效果更好。
康復機器人的應用，我們看到主要分三大類，一類是Rewalk，通過傳感器和監控器，使用戶可以站立行走。
還有一類是通過生物電的感應器，強調與人體的結合度。
第三類，有三種模式，有FirstStep、ActiveStep、ProStep。ActiveSte指在這個過程中用戶可以自主控制康復機器人，幫助用戶更好實現康復的聯繫。ProStep更多是自動感應，可以自動感應用戶身體的移動，通過感應移動動作，去修正，去觸發下一步的行為。
輔助機器人，從主流來說分兩類，一類是個人護理機器人，很多是在出院以後，監控病人的身體狀況，跟醫院互動。還有一類是PARO，是高級治療機器人，從感知互動的角度來講，幫助治療老年痴呆症，老年痴呆和認知障礙，這裡面有AR在裡面。
在美國服務應用是兩大類，一個是殺菌消毒機器人，更多的是在醫療機構，通過機器人不斷運作，提高整個機構的殺菌消毒率。
在醫療機構裡，交叉感染率很多，有統計數據說過去在很多交叉感染情況，可能大概有九個去醫院的病人，就有一個交叉感染的情況發生。
這種情況可以通過消毒殺菌機器人，提高殺毒程度規避交叉感染率，提高醫院整體環境的優化，通過這種方式提高整體健康管理或者康復管理情況。
第二類是運輸機器人，乾一些日常工作。減少醫護人員的工作量。
未來有五大發展趨勢
第一個是系統，更多強調整合行，整個系統和模型的定義化和標準化。包括數據整合、大數據應用如何互動，這是未來不可或缺的。還有慢性病、亞健康佔這一大塊。這更多要通過整個系統化的管理方式，變成一個有機整體更好實現服務。
第二個是交互，也是強調人和機器互相的交互，通過觸覺實現，相互回饋，還有要增加現實感和真實感。有專家提到會不會有偏差造成判斷失誤，這個也是交互層面要解決的問題。目前最好的方法是採用逆回饋的方式。
第三個是從結構上，這個結構上更多是從材質上和方式上怎麼樣可以實現重量輕、牢固、敏捷的組建，而且要更節能，還要不易產生生理排斥，而且更小型化，還要減少成本。安全度、質量、精細度最後肯定要找到一個平衡點，這個也是未來可持續發展需要解決的問題。
第四類，感知，通過交互多模型，三維傳感或者不同的技術手段，提高裡面的辨識率，還有通過組合，有很多跟AR的結合識別物體和環境。通過這個辨識更好的讓機器人有所動作和有所反應。
第五類，認知，完全基於AR角度，在技術應用，機器的認知能力和學習能力。這個也包括知識的認知，推理、語態、態勢感知、形態等等。
認知算法將會允許機器人和醫生在一起工作並且可以預測醫生的行為，在互動過程中，高解析度的影像傳感器，將會在手術中提供視覺回饋和提高精確度。
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