Szczegóły publikacji
Opis bibliograficzny
Palpation sensing for robotic-assisted surgery — Palpationssensorik für die robotergestützte Chirurgie / Michael FRIEBE // Orthopadie ; ISSN 2731-7145 . — 2026 — vol. 55 iss. 1, s. 3–10. — Bibliogr. s. 9-10, Abstr., Zsfassung. — Publikacja dostępna online od: 2025-12-10. — Dod. afiliacja: Recklinghausen, Germany
Autor
Słowa kluczowe
Dane bibliometryczne
| ID BaDAP | 166312 |
|---|---|
| Data dodania do BaDAP | 2026-03-13 |
| Tekst źródłowy | URL |
| DOI | 10.1007/s00132-025-04753-1 |
| Rok publikacji | 2026 |
| Typ publikacji | artykuł w czasopiśmie |
| Otwarty dostęp |  |
| Creative Commons | |
| Czasopismo/seria | Orthopadie |
Abstract
Palpation und haptisches Feedback sind für die Verbesserung der chirurgischen Präzision, Sicherheit und Entscheidungsfindung in der robotergestützten Chirurgie (RAS) von entscheidender Bedeutung. Aktuelle RAS-Systeme stützen sich weitgehend auf visuelle Eingaben, wobei taktiles Feedback und Autonomie fehlen, was den Schulungsaufwand erhöht und die Skalierbarkeit einschränkt. Das Fehlen von Tastsinn beeinträchtigt die Gewebecharakterisierung, erschwert die Diagnose und erhöht das Risiko unbeabsichtigter Schäden. Die Integration von Haptik durch Kraftsensoren, taktile Schnittstellen und neue audiobasierte Tools hat sich als vielversprechend für die Wiederherstellung des Tastsinns erwiesen, insbesondere wenn sie durch künstliche Intelligenz und multimodale Feedback-Systeme ergänzt wird. Diese Technologien ermöglichen die Interpretation von Daten in Echtzeit, eine verbesserte Gewebediskriminierung und eine geringere Krafteinwirkung, was insbesondere bei minimal-invasiven Eingriffen von großem Wert ist. Trotz der erzielten Fortschritte bestehen weiterhin Herausforderungen in Bezug auf die Miniaturisierung der Sensoren, die Biokompatibilität und die Systemintegration. Um halb- und vollautonome RAS zu realisieren, sind intelligente Sensorplattformen erforderlich, die jedoch mit KI-gestützten Analysen und Rückkopplungsmechanismen kombiniert werden müssen, die sich der menschlichen Tastwahrnehmung annähern. Mit der Weiterentwicklung der taktilen Simulationstechnologien werden zukünftige Operationsroboter mit größerer Autonomie, verbesserter Genauigkeit und breiterer globaler Zugänglichkeit arbeiten. Der Bereich bewegt sich auf ein neues Paradigma zu: Operationsroboter als intelligente, adaptive Systeme, die in der Lage sind, Eingriffe gemeinsam oder unabhängig durchzuführen oder zu unterstützen, wobei sie Echtzeit-Sensorik und -Steuerung nutzen, um die Ergebnisse zu optimieren und die Abhängigkeit von menschlichem Fachwissen zu verringern.
Abstract
Palpation and haptic feedback are vital for improving surgical precision, safety and decision-making in robotic-assisted surgery (RAS). Current RAS systems largely rely on visual input, lacking tactile feedback and autonomy, which increases training demands and limits scalability. The absence of touch impairs tissue characterization, complicates diagnostics and elevates the risk of unintended damage. Integrating haptics, through force sensors, tactile interfaces and emerging audio-based tools, has shown promise in restoring a sense of touch, particularly when enhanced by artificial intelligence and multimodal feedback systems. These technologies will enable interpretation of real-time data, improved tissue discrimination and reduced application of force, especially valuable in minimally invasive procedures. While progress has been made challenges remain in sensor miniaturization, biocompatibility and system integration; however, achieving semiautonomous and fully autonomous RAS requires intelligent sensing platforms combined with AI-driven analytics, and feedback mechanisms that approach human tactile perception. As tactile simulation technologies evolve, future surgical robots will operate with greater autonomy, improved accuracy and broader global accessibility. The field is moving toward a new paradigm: surgical robots as intelligent, adaptive systems capable of performing or assisting procedures collaboratively or independently, using real-time sensing and control to optimize outcomes and reduce reliance on human expertise.
