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ForSight Robotics 联合创始人、总裁兼首席医疗官 Joseph Nathan 博士 – 访谈系列
Joseph Nathan，医学博士、理学硕士 是 ForSight Robotics 的联合创始人、总裁兼首席医疗官。Nathan 博士在医疗创新领域拥有 20 多年的经验。此前，他曾指导以色列理工学院的医疗保健商业化，并担任以色列理工学院 Alfred Mann 研究所的新企业总监，该研究所是一家价值 100 亿美元的合资企业，旨在孵化医疗初创公司。Nathan 博士获得了以色列理工学院的生物技术工程学士学位、工业工程硕士学位和医学博士学位。Nathan 博士还在 Rambam 医院完成了 3 年的眼科手术住院实习。
ForSight 机器人 是眼科手术领域的先驱，其使命是改善全球获得高质量眼科护理的机会。全球有数百万人视力不佳，无法获得优质的手术治疗。ForSight Robotics 旨在通过以下方式应对这些挑战： ORYOM™，首个混合式眼内机器人眼科平台，旨在增强和扩大全球范围内眼科手术的能力。
是什么促使您共同创立 ForSight Robotics，以及您作为医生和工程师的背景如何塑造了公司的愿景？
在以色列理工学院攻读工程学士和硕士学位期间，我对多学科技术的复杂性及其如何帮助患者非常着迷。在获得工程学学士和硕士学位后，我继续攻读医学博士学位，随后在眼科手术领域进行了三年的住院实习。在住院实习期间，我亲身了解到外科医生有效手术所需的高精度以及这些高技术手术对外科医生的负担。我还发现，要掌握提供最精确的手术护理所需的高水平技能需要数十年时间，而且经常听到眼科医生说他们“像机器人一样操作”，因为眼科手术（如白内障摘除术）具有重复性。在眼科领域，精度和准确性对于确保手术安全至关重要。凭借我的工程背景和手术室经验，我知道有更好的方法来提供更准确的患者护理、确保更好的结果并缓解外科医生的倦怠。因此，ForSight Robotics 的想法诞生了。
我知道我们需要一个强大的创始团队来实现这一愿景。我联系了 Moshe Shoham 教授，我在以色列理工学院工作期间曾与他共事，他曾在以色列理工学院和哥伦比亚大学创建机器人实验室。作为 Mazor Robotics 的创始人，他拥有数十年的技术知识和构建先进系统的经验。我们还与机器人专家 Daniel Glozman 博士合作，他是 Shoham 教授的首批学生之一，我们共同创立了 ForSight Robotics。
为什么您选择眼科手术作为 ForSight Robotics 的重点，以及您认为机器人技术将如何在未来十年改变这一领域？
至少在全球范围内 1.1十亿 许多人患有可预防的视力障碍，而在这一患者群体中，白内障是导致超过 600 亿患者视力障碍或失明的主要原因。每年进行超过 30 万例白内障手术，这使其成为全球最常见的手术。在美国，有 32 万患者需要手术治疗白内障，但只有 11 万人接受过该领域的培训，这使得需要手术治疗的患者在可及性方面存在巨大差距。鉴于全球市场需求和我们深厚的机器人专业知识，我们专注于构建我们的 ORYOM™ 平台（希伯来语意为日光）——第一个用于治疗白内障和其他常见眼病的机器人眼科平台——以解决这一持续存在的问题，扩大眼科手术的可及性，并缩小日益扩大的手术治疗缺口。
关于转型，机器人行业正处于一个转折点。人工智能和自动化加速了技术的进步，公众对医疗机器人的认知达到了前所未有的高度。我们看到患者寻求先进的技术护理，外科医生更喜欢在其他专业中使用手术机器人——眼科医生也对此很感兴趣，他们希望自己的领域能够“赶上”他们在已经使用机器人手术多年的其他专业中看到的技术进步。在不断增长的势头下，ForSight 建立了一支由技术专家和投资者组成的优秀团队，以帮助我们发挥最大的潜力。这包括最近“机器人手术之父”弗雷德·莫尔博士（Intuitive Surgical 的创始人）加入我们的董事会，董事会顾问、MAKO 的创始人罗尼·阿博维茨、组成我们临床顾问委员会的领先眼科医生以及我们的风险投资合作伙伴的持续支持。医疗机器人的潜力是无限的，我们的愿景是利用机器人、人工智能和自动化的力量来改变手术机器人领域。
ForSight Robotics 的目标是“让眼科手术变得民主化”。您如何定义成功实现这一目标？
最终，当眼科医生的需求减少，机器人手术在全球范围内普及时，我们的目标就实现了。为了取得成功，我们专注于三个关键指标。
首先，应减少眼科培训时间，缩短学习曲线。眼科医生至少需要 15 年才能达到最佳手术水平。对于老年人白内障和其他眼科手术日益增长的需求而言，这段时间太长了。借助 ForSight 的 ORYOM™ 平台，外科医生可以在几个疗程内掌握该技术，并在之后不久使用该平台进行操作，从而大大缩短学习时间。
其次， t世界三分之二 的眼科医生因人体工程学设计不佳而出现身体健康问题。肌肉骨骼、背部和颈部疼痛等问题会导致 15% 眼科医生提前退休。ForSight 的 ORYOM™ 平台可减少外科医生的手部动作，提高准确性和人体工程学舒适度，从而减少外科医生的认知和身体压力和疲劳，从而延长他们的手术生涯。
第三，我们的目标是将提供商的手术吞吐量提高三倍。目前，从开始到结束，一整套白内障手术大约需要 15 分钟。外科医生在手术室里昼夜不停地工作，在一天内完成尽可能多的手术，以最大限度地利用他们在手术室的时间。ForSight 的 ORYOM™ 平台缩短了整体手术时间，从而增加了一天内可以完成的手术数量，随着时间的推移，可以完成的病例数量也随之增加。
你们的技术据称具有“超人”般的精度和可扩展性。你能解释一下人工智能和机器人技术如何在实践中实现这种能力吗？
我们的机器人手术平台利用基于 AI 的算法和微机械技术来提供微米级精度，从而增强操作过程。在手术过程中，该平台通过嵌入式传感器、摄像头和运动学为外科医生提供可操作的见解，以改善整体手术技术。ForSight 的 ORYOM™ 平台具有 14 个自由度，可为外科医生提供完全访问权限，使其能够用肉眼到达每个点。该平台的未来迭代将允许执行前部和后部手术，从而进一步实现 ForSight 的愿景和影响力。
机器人技术使我们能够控制特定动作，并使其在所有患者身上标准化。通过提供实时 3D 图像引导和手术增强功能，外科医生可以更全面地了解手术过程并改善手术执行。除了实时分析之外，我们还减少了手术所需的手部动作，减少了手部颤抖，并加入了禁飞区，以提高整体手术的准确性和精确度。
与目前其他的机器人手术解决方案相比，ORYOM™ 平台有何独特之处？
ORYOM™ 平台是首个用于治疗白内障和其他常见眼部疾病的机器人眼科平台，为患者和外科医生提供了显著的优势。为了解决外科医生在手术过程中所经历的身体压力并防止因身体问题而提前退休，我们专注于创建符合人体工程学的功能来解决这些压力因素，包括屏幕/手术台定位、外科医生如何使用工具以及内置中性定位。我们还将触觉功能（包括振动、阻力和其他感官因素）嵌入到该技术中，以增强手术体验。
ORYOM™ 平台的其他独特功能包括缩短整体手术时间，使医生能够在一天内为更多患者进行手术，并随着时间的推移进行更多白内障手术。此外，为了确保外科医生大规模采用该技术，我们创建了一个培训计划，让医生能够在平台上进行培训，并以显著缩短的学习曲线使用该技术，同时保持较高的手术准确性。
ForSight Robotics 计划如何解决富裕国家和低收入国家之间在眼科手术方面的差距？
作为一家全球性公司，我们的目标是让所有人都能接受眼科手术。我们首先瞄准美国市场，因为从历史上看，美国采用的技术往往会在其他市场取得成功。同时，我们也在关注印度、中国和中东等国家，这些国家正在投资医疗系统以克服基础设施的缺乏。通过瞄准这些市场，我们可以将医疗服务范围和资源扩展到需要护理的人口较多的国家。此外，通过提高现有外科医生的能力，我们可以扩大医疗服务覆盖范围，惠及更多的患者。
白内障是全球导致失明的主要原因，ForSight Robotics 对消除可预防失明的长期愿景是什么？
在创建 ORYOM™ 平台时，我们的目标是发展和扩展我们的机器人手术平台，以覆盖更多从业者，进而覆盖更多患者。ORYOM™ 平台是从头开始开发的，确保我们的机器人系统能够到达眼睛的每个点。我们首先针对白内障，这是最常见的医疗手术，全球有超过 600 亿患者，然后寻求扩展到治疗其他眼部疾病并解决需要外科医生高灵活性的其他手术。未来，我们还将推进机器人手术的自动化，以增加全球获得优质眼科手术护理的机会。
与医院和医疗专业人员的合作在ORYOM™平台的采用中发挥什么作用？
与医院、诊所和医生的合作使我们能够为视力受损患者提供最佳的手术治疗。今年，Intuitive Surgical 的创始人 Fred Moll 博士 加入了我们的董事会 董事们将支持 ForSight 的下一个发展阶段，包括在全球范围内扩大公司规模。与 Moll 博士和我们的专家团队一起，我们正在医疗保健系统内建立战略合作伙伴关系，为患者提供挽救视力的眼科手术。
截至 2025 年 200 月，ORYOM™ 平台已由二十多位外科医生进行了优化和验证，这些外科医生已在动物眼模型上成功实施了 XNUMX 多例完整的机器人白内障手术。我们正与全球领先的眼科医生密切合作，以确保我们的技术能够满足外科医生的需求。
您对 Nvidia 和 OpenAI 在机器人技术方面的最新进展有何看法，这些发展将如何影响 ForSight 的未来？
成为机器人创始人是一件令人兴奋的事情。Nvidia 和 OpenAI 最近发布的公告强调了人工智能正在迅速改变机器人技术并增加整个行业的投资。随着机器人技术的进步，人工智能和自动化将继续在 ForSight 技术开发中发挥重要作用，目标是在未来完全自动化重复性手术任务。
Nvidia 的机器人使用大型开源 LLM 以及数百万小时的模拟和真实世界数据进行训练。这是在驾驶和人形机器人感知环境训练机器方面迈出的一大步，使具身人工智能能够更快地发展。对于手术机器人，我们将看到人工智能越来越多地用于分析大量真实世界数据，同时在模拟环境中训练未来的机器人系统。
所有这些发展都有利于整个机器人领域，也将对机器人手术领域产生积极影响。这些大公司开发新型人工智能技术的惊人速度将对许多行业产生积极影响，也将改善我们更快地提供更有效、更安全的手术的目标。
您能否分享有关如何通过 ORYOM™ 整合认知数据分析来改善手术结果的见解？
总体而言，基于大型数据集和 AI 分析的先进技术可以为外科医生提供对其技术的洞察，并通过识别模式和了解以前可能无法获得的“大局”来提供新的和优化的方法。认知数据分析从大型数据集中学习，以提供实时指导——改善成像反馈和决策，以提高手术精度。通过分析实时患者数据，基于 AI 的算法可以为外科医生提供针对患者的手术优化。这可以提高准确性并降低手动操作中可能出现的错误风险。此外，术前和术后数据分析可以为患者提供量身定制的治疗方法。
ForSight 正在研究大型数据集，以便利用 ORYOM™ 平台提高手术精度。这是通过实时图像引导实现的，它可以为外科医生提供更全面的手术图像和可能被忽略的更小细节，同时还结合其他数据分析方法来改进培训和执行，从而增强患者和外科医生的体验。
感谢您的精彩采访，想要了解更多信息的读者可以访问 ForSight 机器人.
