近日，天津大学医疗机器人与智能系统研究院和青岛大学附属医院在国际期刊《npj Digital Medicine》（IF=15.1）上合作发表题为“Enhancing telesurgical safety with predictive digital twin synchronization: a framework for latency compensation in robotic surgery”的研究论文。论文由天津大学李进华教授、李建民教授及赵建厂副研究员指导，研究院2025届博士关博和2023级硕士李俊杰为该论文的共同第一作者。

信号传播与计算处理本身存在不可逾越的物理下限，这意味着分布式主从手术机器人系统即便在网络架构、控制算法与通信协议上持续优化，其端到端延迟仍将受到一个无法彻底消除的固有延迟阈值约束。尤其在腹腔镜等高度依赖精准手眼协同的微创操作场景中，指令下发与视觉反馈之间的微小时间错位，会直接引发器械定位偏差、组织误触风险升高、操作稳定性下降等问题。在这种情况下，外科医生往往被迫采取更为保守的操作策略，依靠经验预判与反复修正来弥补滞后，不仅显著增加术中认知负荷，也在一定程度上制约了手术机器人的精度与安全性。为解决此问题，研究院团队与青岛大学附属医院泌尿外科团队合作研究，提出了 DTVA（Digital Twin Visual Assistance，数字孪生可视化辅助） 框架。

三层式DTVA框架

DTVA是一个以“预测同步”为核心的数字孪生可视化辅助框架，目的是尝试为医生提供一种更稳定的参考。在真实器械反馈存在迟到的情况下，数字孪生侧给出下一时刻运动的提前呈现，并与真实内镜画面进行融合显示，从而降低时间错位带来的不确定感。为了让“提前呈现”可信且不增加新的负担，团队重点突破以下方面：

（1）建立器械与系统的参数化三维模型，并在虚拟环境中复现其关键自由度与约束关系，使虚拟器械能以足够高的频率响应控制与状态数据，让孪生跟得上真实；

（2）系统从机器人端获取关节/姿态等信息，通过运动学映射与约束条件，将控制与反馈数据转换为孪生器械可直接驱动的姿态更新，使虚拟动作与真实系统保持一致的语义，保证状态被正确解析；

（3）DTVA 将孪生渲染结果以可调权重的方式与真实内镜视频融合，让虚拟提示既可见又不遮挡关键组织信息，便于医生在同一视野中完成判断与操作。

实时视场融合画面

在实验阶段，团队测量了DTVA的内生延迟，其主要部分来自虚拟端从接收到数据到完成渲染显示的链路，整体平均约20.86±2.09ms，最大观测约28.3ms。进一步的任务实验验证通过把通信延迟当作可控变量，观察在不同延迟等级下，DTVA是否控制住“操作效率”和“操作负担”的下滑趋势。在peg transfer任务中，人为设置5–900 ms的确定性延迟，随着延迟升高，基线组完成任务更为拖沓，而加入DTVA后这种劣化被部分抵消。在最高900ms条件下，完成时间相对基线缩短13.6%。同一任务还用NASA-TLX量化操作者主观负荷，在900ms延迟下，DTVA将总工作负荷降低27.2%，并出现“900ms+DTVA的负荷低于600 ms无DTVA”的现象，表明其对高延迟下认知压力与操作不确定感的缓解作用。

搬钉任务多延迟条件下完成时间

NASA-TLX对搬钉任务中操作员工作负荷评估

研究团队还进行了离体猪肾缝合实验，选取安全相关的“组织撕裂”作为关键指标。结果显示，600ms时撕裂从2/15 降为0/15，900ms时从7/15 降为3/15，同时缝合质量指标整体更优，说明该辅助在更接近真实组织交互的精细任务中同样有效。临床验证采用早期可行性设计，在300ms恒定通信延迟下开展远程根治性肾切除。医生在主端通过DTVA界面操作，患者端配备助手随时接管，并在内镜臂调整时进行虚实配准校准，结果表明并发症分级满足Clavien–Dindo <III的安全性终点。

远程操作缝合任务中的缝线质量评估

肾肺门夹层中的实时视野融合和术中可视化

本文提出的数字孪生可视化辅助框架可有效抵消大范围通信延迟，显著提升操作精度、减少组织损伤风险，降低医生操作负担，使远程机器人手术在更长距离、更复杂网络条件下依然具备临床安全性与可行性，为远程手术规模化临床转化、跨地域医疗资源均等化提供重要技术支撑。

论文信息：Yuan H, Li J, Guan B, et al. Enhancing telesurgical safety with predictive digital twin synchronization: a framework for latency compensation in robotic surgery[J]. npj Digital Medicine, 2026