48岁的英国男子里斯·希伯特在睁开眼睛时，感觉自己重新拥有了360度视野。约18个月前，他垂体上长出的11毫米良性肿瘤逐渐压迫视神经，导致周边视野缩小、频繁被绊倒，并出现严重疲劳和眩晕。2026年8月，他在伦敦大学学院医院接受了全球首例AI实时辅助脑外科手术，肿瘤被成功切除，术后8周内视力持续改善，术前不适基本消失。

此类垂体肿瘤切除手术通过鼻腔将内镜送入颅底，医生依靠内镜末端的摄像头观察手术区域。但肿瘤往往被骨性结构和坚韧膜组织遮挡，负责向大脑供血的颈动脉与控制视觉的视神经等关键解剖结构无法直接看到。每位患者的解剖结构存在差异，医生需要判断最安全的进入路径。

传统手术中，此类垂体肿瘤切除有25%至50%的可能无法完整切除肿瘤，同时存在0.5%至2%的主要血管损伤风险。英国外科医生平均每年仅进行约10至20例此类手术，经验积累有限。

手术中，AI系统在第二块屏幕上实时分析内镜画面并追踪器械位置，判断血管与神经最可能分布的区域，标出相对安全的肿瘤切除位置。其原理类似于人脸识别，但识别对象是重要且经常不可见的解剖结构。

这套AI系统由伦敦大学学院研究人员开发，获得英国国家卫生与护理研究院和谷歌资助。研究团队使用数百段垂体肿瘤切除手术视频训练和评估AI，并在每段视频中仔细标出血管与神经轮廓，使系统学会识别关键结构。通过这种方式，AI积累的“经验”在数量上已超过多数外科医生一生接触到的同类手术量。

在这类内镜脑外科手术中，AI的核心价值不在于替代医生操作，而在于把“看不见”的关键解剖结构实时可视化，从而在视觉盲区中为医生提供持续的空间参考。但其临床价值仍取决于在多样化解剖结构中的泛化能力与后续大规模试验结果。

研究团队强调，AI不会接管手术，仅向医生提供辅助，所有操作仍由外科医生决定。参与手术的哈尼·马库斯教授表示，团队最终希望开发出一种“外科医生版ChatGPT”，相当于让手术室里多一名专家，医生可询问建议也可不采纳。这意味着未来AI在手术室中的角色可能从“看结构”延伸到“给建议”，但前提是必须保留医生最终决策权与安全边界。

首例手术结果令研究人员满意，团队正在准备规模更大的临床试验，以进一步验证该AI辅助系统的有效性与安全性。