这项研究是整个系列的起点，发表于《Quantitative Imaging in Medicine and Surgery》。核心问题很明确：机器人能否在真实肺部环境中，安全、精准、高效地完成穿刺定位？

为还原临床场景，团队选择在4只成年巴马猪的肺部不同叶段注入医用组织胶，形成20个“假性”肺结节，其位置、密度、深度均参考人类早期肺癌特征，具有良好的模拟性。

随后，机器人系统首次“登场”。它融合三项核心能力：术前路径规划的“智慧脑”、术中实时导航的“精准眼”，以及机械执行的“稳定手”。整个流程从CT图像出发，构建肺部三维模型，系统可自动识别病灶与解剖结构，生成最短、最安全的穿刺路径；光学导航模块精准配准影像与猪体空间，即便在呼吸引起轻微位移时，也能动态追踪目标；机械臂则严格执行规划，辅助医生完成操作，无需反复调针或多次CT确认。

实验结果验证了系统的可靠性：20个结节全部一次性定位成功，首次命中率100%，平均误差仅3.81毫米，单个定位耗时仅14.7分钟。定位过程安全可控，仅出现1例轻度气胸，无需干预；术中所有病灶均被顺利切除，定位与术后标本一致。

这项成果背后，凸显了机器人系统在空间控制、动态感知与精准执行上的能力突破。相较传统CT引导下的“手感穿刺”，医生无需再反复判断角度、深度，也无需担心病灶随呼吸偏移。机器人系统重构了“图像-导航-执行”的工作流，为精准医疗打开新局面。

正如论文中所写：“机器人并不是替代医生的手，而是让医生的手更有力量。” 这项动物实验的成功，不仅奠定了技术的临床转化基础，也拉开了整个技术体系正式走进临床实践的序幕。

在完成动物实验的精准验证后，机器人系统是否真正适用于人体，成为研究团队面对的下一个关键问题。于是，广州医科大学附属第一医院胸外科开展了一项前瞻性临床预实验，让这套系统首次在真实患者中“实战上岗”，为其安全性与有效性提供临床依据。

本研究发表于《Translational Lung Cancer Research》，纳入了33名直径小于20mm的孤立性肺结节患者，涵盖多种不同类型的结节，包括纯磨玻璃密度结节等传统术中难以触及的病灶。所有患者在术前接受机器人辅助定位，术中则借助荧光胸腔镜完成病灶切除，研究对定位成功率、误差、耗时与并发症等指标进行了系统评估。

术中流程充分继承了前期技术路线。机器人在术前通过CT图像构建肺部三维模型，自动识别结节与周围解剖结构，规划最短、最安全的穿刺路径；随后启动光学导航功能，将影像空间与患者真实体位配准，即使在自然呼吸状态下也能保持追踪稳定；最后由机械臂精准执行穿刺引导，医生仅需一次操作即可完成染料注入，无需反复调针或CT确认。

研究结果提示：33个肺结节全部一次性命中，穿刺成功率100%，无需二次调整。定位误差中位值为6.1毫米，完全满足肺结节切除所需的临床安全边界。整个定位过程平均耗时仅25分钟。术中仅发现轻度气胸1例，无需处理，无出血、感染、剧痛等并发症。术后所有病灶均被成功切除，定位与切除结果高度一致。

这一成果标志着机器人系统不仅能“做得到”，更能“做得好”。它在精度、安全性与效率方面均展现出稳定优势，特别是在术中难以触诊的微小或深部结节定位中，提供了更为可靠的解决方案。对于术者而言，它降低了技术门槛，使得年轻医生也能在系统辅助下快速掌握肺结节定位要点；对于患者而言，定位过程更快、更准、更安全，也让手术本身更加轻松、顺利。

值得关注的是，机器人辅助系统不仅提升了术前定位本身的质量，也极大促进了术中结节识别与切除效率。荧光染料注入精准，使得术中病灶边界清晰，极大减少了“找不到结节”或“误切正常肺组织”的风险。手术时间更短，肺组织保留更完整，患者术后恢复更顺利。

这项研究的成功，让机器人定位系统真正走出了实验室，正式迈入临床应用场景。它不再是纸上谈兵的高科技，而是在实际病人身上、在真实手术室中验证有效的“新助手”。复杂的解剖结构、动态变化的肺组织，被转化为可视、可量化、可执行的数字模型。这不仅减少了误差与风险，更让整个过程变得可控、可复制。

这是机器人定位从“实验室”走入“手术室”的关键一步，也为后续开展高水平随机对照研究奠定了科学基础。接下来，它将在RCT中对比人工穿刺，回答一个重要问题：“机器人，能否超越临床经验？”

继动物实验与临床预实验之后，这项机器人肺结节定位技术迎来了最关键的一关——与传统人工定位“正面对决”。研究团队设计并完成了一项前瞻性、随机对照临床试验（RCT），将机器人系统与现行主流的CT引导下人工穿刺进行正面比较，首次在真实患者中检验其相对优势。

这项研究由广州医科大学附属第一医院牵头，团队严格设定入组标准，纳入符合微创肺结节切除适应证的患者共100例，按照1:1比例随机分为机器人组与人工组。两组在基础病情、结节类型与分布上高度匹配，确保比较公平公正。所有术前定位均在胸外科手术区域完成，随后立即进入胸腔镜切除环节，统一评估定位成功率、穿刺误差、操作时长与并发症发生率等核心指标。

结果非常明确：机器人组首次定位成功率为100%，平均定位误差为5.71mm，远低于人工组的9.37mm；平均定位时间为22.4分钟，也较人工的35.5分钟显著缩短。此外，机器人组中仅出现1例轻度气胸并自动恢复，无出血、感染或严重不适，体现出更高的操作安全性。而传统人工组由于操作需频繁调针、反复CT验证，部分患者出现明显不适，且术中定位偏移率更高。

这一差异背后，是技术本质上的改变：传统人工方式依赖操作者的经验、手感与空间判断，面对复杂胸壁结构或深部病灶时难免偏移；而机器人则通过术前影像重建+导航+机械臂执行的闭环系统，将“人”的主观不确定降到最低，让复杂操作变得“结构化、标准化”。医生仅需做出策略性判断，其余任务交由系统精密完成，显著提高效率与一致性。

不仅如此，机器人组在术中结节识别的清晰度、染料分布范围与切除完整性方面，也展现出更高的一致性。术中荧光胸腔镜提示染色区域与结节重合良好，极大方便了主刀医生的快速辨认与切除决策，有效缩短了整个术中操作链条。

这项RCT研究的完成，不仅是机器人肺结节定位“走进临床”的一次关键突破，更为该技术大规模推广提供了真实世界证据支撑。在高精度、高效率、低并发症的背后，是机器人系统在图像识别、路径规划、动态导航、精准执行等多个维度的协同进化。

这不再只是“能不能做”的问题，而是“是不是比人更好”。本项研究用数据给出了肯定的回答——机器人不仅是可选项，更是值得优先考虑的精准定位解决方案。未来，随着更多多中心数据积累与成本进一步优化，机器人肺结节定位有望成为标准术前准备流程的一部分，推动微创胸外科从“经验驱动”向“智能协作”转型。

机器人技术已经让肺结节的术前定位“又快又准”，但团队并未止步于此。事实上，在实际临床工作中，仍有一个“老大难”问题尚未解决：即便穿刺路径已由机器人精准规划，医生依然需要在患者体表扎下一针，完成染色标记，这仍是一次有创操作。虽然并发症风险较低，但气胸、出血等问题仍不容忽视，患者体验也难言舒适。这就引出了下一个问题：有没有可能，连“这一针”都不打？也就是说，能否实现真正意义上的“无创肺结节定位”？

带着这个问题，广州医科大学附属第一医院胸外科联合工程团队，开启了全新的探索路径——一种基于激光投影与体表跟踪的无创实时导航系统。这项技术不再依赖机械穿刺，而是通过“影像-空间-激光”的三重配准，让医生“用眼睛就能看到病灶的位置”，彻底抛弃传统的侵入式路径。

它的核心原理如下：首先，术前获取高分辨率CT图像，对肺结节进行精准三维重建。随后，通过AI算法自动提取结节坐标与胸壁空间关系，构建出完整的患者胸部解剖模型。第二步，系统利用多点红外摄像与体表光学标记技术，将虚拟空间与实际病人体位进行实时配准；即使患者因呼吸或体位微调而产生偏差，系统也能自动进行动态校正，确保定位准确。最后，系统通过激光投影设备，将“病灶投影点”打在体表皮肤上，医生无需再插针，只需在激光投影点直接下刀，即可精准抵达病灶所在位置。

此外，该系统的可复制性与操作简便程度也远超传统穿刺方法。医生仅需根据激光点位行切口设计，不再依赖高年资医生的“经验判断”，对基层医院而言更具推广价值。其背后的软硬件融合技术，也为未来胸腔镜手术的导航、标记乃至术中实时反馈提供了无限可能。

可以说，这项无创定位技术代表着肺结节定位从“可穿刺”到“可视化”的跃迁。它不仅是一种工具革新，更是一种思维转变——我们不再试图去“找到病灶再去接近它”，而是通过精准映射，让“病灶位置”主动呈现在医生面前，像是开了“透视外挂”。

随着更多临床数据积累和系统精度进一步提升，这种“无针导航”的方式有望成为未来肺结节术前评估与路径设计的主流选择。从一针不落，到一针不打，肺结节定位正迈向一个更精准、更智能、更温和的新时代。

肺结节的术前精准定位，是胸外科医生每天都在面对的难题。它考验的不仅是影像判断力，更是操作的稳定性和空间的想象力。多年来，我们习惯于凭借“经验”完成一针穿刺，但经验的局限也让定位效果参差不齐。广州医科大学附属第一医院何建行教授团队用一整套系统性的研究，彻底改变了这一局面。

从第一项动物实验验证，到真实患者的临床预实验、随机对照试验，再到第四项真正无创的实时导航系统——这是一条从“可穿刺”走向“可视化”的技术演进路线，也是一条从“个体技艺”走向“标准流程”的能力跃迁之路。每一项研究都不是孤立存在的，它们层层递进、相互验证，最终构建起一套高效、安全、智能、可推广的肺结节精准定位解决方案。

这一系列研究的最大意义，不仅在于“打得准”，更在于“看得清、跟得上、做得稳”。机器人和智能系统的引入，不是为了替代医生，而是让医生的“手”和“眼”更有力量，让复杂操作变得可重复、可训练、可下沉。这对推动精准医疗、分级诊疗乃至手术机器人生态建设，都具有深远影响。

未来，随着AI算法的持续优化、硬件平台的模块化迭代，这套体系还将在更多病种、更多场景中发挥作用。从“技术突破”走向“临床常规”，从“顶尖医院”普及到“基层平台”，肺结节定位的未来，值得期待。

此外，广州呼吸健康研究院何建行教授团队还获得了“十四五”国家重点研发计划“智能机器人”重点专项的支持，项目的开展预计将为肺部及其他软组织穿刺手术机器人系统的理论和技术体系奠定基础，推动该领域从“产-学-研-医-检”多链条合作向临床应用转化，为提高临床治疗精度与效率做出贡献。

未来，团队将继续致力于优化技术方案，推动机器人系统在更广泛临床环境中的普及应用，为患者带来更高效、更安全的治疗方案。