Rhys Hibbert 當時 48 歲，身體健康，正在午休時間走他每天三公里的例行路線，突然在馬路上失去意識並開始抽搐。掃描發現他顱底的腦下垂體上長了一個 11 毫米的腫瘤，性質為良性。那是 2024 年。到今年春天，他的周邊視野已經收窄，走路會絆到東西，疲憊、暈眩，面臨失明的風險。五月，倫敦國立神經內科與神經外科醫院的醫師經鼻腔為他摘除了這個腫瘤，一套人工智慧系統全程即時觀察手術。倫敦大學學院醫院一直保密到週四，等他康復之後才公布。這是全球首例 AI 輔助的腦腫瘤切除手術。
這套系統讀的不是他的影像掃描，而是內視鏡的即時視訊畫面。內視鏡是一根細桿前端的攝影機，從鼻孔一路送到顱底，系統把分析結果顯示在第二塊螢幕上。它追蹤手術器械，標出血管與神經最可能藏在骨頭與硬膜後面的位置，並用顏色區分那些絕對不能碰的結構。腦下垂體緊貼著為大腦供血的頸動脈，也緊貼著傳導視覺的視神經。衛生部門的說法很直白：偏差一毫米就可能意味著失明、中風或死亡。即便是在經驗豐富的醫師手中，基礎數據也令人警醒：腫瘤無法完全切除的機率是 25% 到 50%，傷及大血管的機率是 0.5% 到 2%。
下面這個數字解釋了這套系統為什麼會被造出來。英國外科醫師平均一年做 10 到 20 次這種手術，術前準備靠的是病人上手術台之前拍的影像。每個人的解剖結構都不一樣，所以真正開刀那天面對的路徑總是有點陌生。這套 AI 是在數百例錄影的腦下垂體腫瘤切除手術上訓練出來的，研究人員一格一格手工勾出每一根血管與每一條神經的輪廓，教它該看什麼。「透過學習數百段手術影片，它接觸到的病例廣度，外科醫師要許多年才能遇到，」倫敦大學學院機器人與人工智慧副教授、該系統技術負責人 Sophia Bano 博士說。參與這台手術的 Hani Marcus 教授說得更直接：「它訓練用的手術例數，比大多數外科醫師一輩子看到或做過的都多，它可以充當一雙有經驗的第二隻眼睛。」
同一支團隊在 2024 年 11 月於《npj Digital Medicine》發表了這項工作的基礎研究，那篇論文裡有一個值得停下來想一想的發現。當他們測量 AI 輔助對辨識蝶鞍，也就是容納腦下垂體的那個骨性腔隙，能帶來多大改善時，醫學生提高了 12.8 個百分點，專家只提高了 1.2 個百分點。這個工具並沒有讓最好的神經外科醫師變得更好，它縮短的是「一年做二十台」的醫師和「已經做過幾千台」的醫師之間的距離。在一個稀缺資源是經驗而非技藝的醫療體系裡，這大概是更有用的方向，而這個說法和「AI 做腦外科手術」這句話讓人產生的聯想，是很不一樣的。
真正發生的，是一台手術，一位病人，在一項由英國國家健康與照護研究所和 Google 資助的臨床試驗之內。更大規模的試驗正在籌備。Marcus 把長期目標描述為一種「給外科醫師用的 ChatGPT」，「手術室裡的另一位專家，想問就問，不同意就放在一邊」，而目標終究不是產品。手術全程由醫師完全掌控，這一點團隊反覆強調。最後一句話留給自願成為第一例的 Hibbert：「如果病人不願意參與研究，醫師要怎麼學，醫學又要怎麼進步？」術後八週，他的視力仍在每隔幾天就好一點。「它把我的生活還給了我，」他說。