首個醫療具身智能的研究綜述，多個高校聯合發布。

原標題：醫療具身智能發展到哪了？看這一篇綜述就夠了！
文章來源：機器之心
內容字數：10033字

具身智能賦能醫療：技術、應用與機遇

機器之心AIxiv專欄發布了中南大學等高校聯合撰寫的綜述論文《A Survey of Embodied AI in Healthcare: Techniques， Applications， and Opportunities》，全面探討了具身智能（Embodied AI，EmAI）在醫療領域的應用現狀、技術挑戰和未來發展方向。該論文由中南大學劉藝灝為第一作者，香港科技大學（廣州）助理教授陳晉泰為通訊作者。

1. 具身智能的核心技術模塊

EmAI通過融合多模態大語言模型（MLLM）、視覺語言模型（VLA）等技術與機器人技術，賦予AI類似人類的感知和執行能力。論文重點闡述了EmAI的四個核心模塊：

1. 感知模塊： 包括感官感知（視覺、觸覺、聲音等）、跨模態感知（整合不同模態信息）和交互感知（通過物理行為解決感知不確定性）。

2. 行動模塊： 涉及動作控制策略（顯式、隱式、擴散策略）和策略學習方法（強化學習和模仿學習）。

3. 決策模塊： 包括基于LLM的高級規劃方法和端到端具身大模型，用于復雜任務分解和決策。

4. 記憶模塊： 分為短期記憶（處理即時數據）和長期記憶（存儲持久知識），支持系統長期學習和適應。

2. 具身智能在醫療領域的四大應用場景

論文探討了EmAI在醫療領域的四大應用場景：

1. 臨床干預： 涵蓋干預前（精準診斷、遠程醫療）、干預中（機器人輔助手術、AI輔助手術規劃）、干預后（智能康復機器人、智能藥物管理）等階段。

2. 護理陪伴： 包括社交輔助機器人（自閉癥兒童、認知障礙患者）、日常輔助機器人（喂食、穿衣）和行動支持設備（外骨骼、AI輪椅）。

3. 設施運轉： 應用于應急響應、藥品配送、環境消毒等方面，提高醫療效率和安全性。

4. 研究開發： 通過實驗自動化、藥物研發和知識檢索等，加速生物醫學研究。

3. 具身智能的分級與未來發展

論文提出了從Level 1到Level 5的EmAI分級標準，涵蓋感知、進化學習、任務泛化和人機交互四個維度。目前大多數系統處于Level 1-3，未來發展方向在于提升自主性，達到Level 4和Level 5的水平。

4. 挑戰與機遇

論文指出，EmAI發展面臨倫理和法律問題、技術準確性和可解釋性問題以及系統互操作性問題等挑戰。高質量數據集的缺乏也限制了EmAI系統的性能提升。盡管如此，EmAI在醫療領域的應用前景廣闊，通過持續技術創新和跨學科合作，將推動智慧醫療邁向新的高度。

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