在外科手术发展历程中，追求更高的精准度、安全性与效率始终是核心目标。近期，约翰霍普金斯大学研究团队于《Science Robotics》发表的《SRT-H:A Hierarchical Framework for Autonomous Surgery viaLanguage-Conditioned Imitation Learning》研究成果的意义非凡。高层策略负责任务规划与指令生成，低层策略执行运动轨迹，二者协同让机器人具备强大的自主手术能力。在实际应用方面，它有望缓解外科医生短缺的现状，减少人为失误，为医疗资源匮乏地区提供稳定、高质量的医疗服务。
