【量子位 2025年12月25日讯】当医疗行业沉迷于手术机器人的精度竞赛时，一家爱尔兰初创公司却找到了手术室效率提升的“隐形突破口”。在TechCrunch最新一期《Equity》播客中，入选《时代》2025年度最佳发明的Akara公司联合创始人兼CEO康纳·麦金（Conor McGinn）透露，全球医院手术室每天因调度混乱、流程衔接不畅等问题，平均浪费2-4小时有效时间，而其研发的AI热感系统正以“手术室空中交通管制”的思路，将这些隐性浪费转化为可量化的效率提升——目前洛杉矶西达赛奈医疗中心等机构已落地应用，预计2026年覆盖欧美10家顶级医院。
这场手术室的“效率革命”，不仅让Akara从清洁机器人赛道的转型获得成功，更揭示了AI在医疗领域的新机会：相比高成本的手术机器人，解决“流程协同”这类基础痛点，或许能为医院带来更直接的成本节约与患者体验改善。
一、从清洁机器人到手术室“指挥官”：Akara的关键转型
成立初期，Akara的核心业务是医疗场景清洁机器人，但团队在与医院合作中发现了更紧迫的需求。“我们的清洁机器人常因手术室未按时腾出而闲置，医护人员抱怨‘等手术结束的时间比清洁本身还长’。”麦金在播客中回忆，正是这一细节让团队意识到，手术室的“时间浪费”比清洁效率问题更严峻。
经过18个月研发，Akara彻底转型，推出以“热感传感+AI调度”为核心的手术室管理系统，其核心逻辑是“像管控机场航班一样，精准追踪手术全流程节点”：
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无隐私顾虑的热感追踪：在手术室内安装小型热感传感器，无需拍摄高清影像，仅通过热能分布变化识别关键事件——例如医生进入手术区视为“手术开始”、器械车移动标记“术前准备完成”、患者被推出则判定“手术结束”，全程不采集任何个人生物信息，规避医疗数据隐私风险；
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实时预警与动态调度：AI算法将热感数据转化为流程节点，通过医院内网向护士站、麻醉科、耗材准备室推送实时提醒。例如手术提前15分钟进入收尾阶段时，系统自动通知清洁团队准备消毒，同时提示下一台手术的患者开始术前准备，将传统“等待式衔接”变为“预判式协同”；
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数据沉淀优化流程：系统自动统计开台准点率、手术间周转率、各环节耗时等数据，生成周度报告。西达赛奈医疗中心的试点数据显示，该系统能精准识别出“术前器械核对耗时过长”“麻醉准备与手术衔接断层”等隐性瓶颈，帮助医院将手术室日均有效使用时间提升1.8小时，相当于每天多开展2-3台常规手术。
值得注意的是，Akara还同步推出了配套的“Violet紫外线消毒机器人”，该设备已获得欧盟CE认证，可与热感系统联动——当AI判定手术结束后，消毒机器人自动进入手术室，根据热感图识别手术区域重点消毒，比人工消毒效率提升40%，且能在有人在场的环境中安全使用（传统紫外线消毒需清空房间）。
二、破解手术室效率痛点：AI如何替代“人工协调”？
麦金在播客中直言，手术室效率低下的核心症结在于“信息不对称”：“手术医生不知道器械何时准备好，护士不清楚麻醉进度，调度员只能靠对讲机反复确认——这就像没有塔台的机场，航班起降全靠飞行员自行沟通。”而Akara的系统正是通过技术手段，搭建起手术室的“数字塔台”。
其具体解决方案精准对应三大核心痛点：
1. 告别“ guesswork”：用数据替代经验预判
传统手术室调度依赖护士长的经验估算，例如“一台阑尾切除术大概需要1小时”，但实际手术时长波动常导致后续流程混乱。Akara系统通过分析历史热感数据，能基于手术类型、主刀医生操作习惯、患者病情复杂度，生成动态时长预测——例如为“糖尿病患者的膝关节置换手术”自动预留额外30分钟，避免因患者血糖波动导致的流程延误。
在西达赛奈医疗中心的试点中，该预测模型的准确率达89%，将手术间“空等”时间从平均45分钟缩短至18分钟。
2. 打破“信息孤岛”：跨科室协同自动化
手术室流程涉及外科、麻醉、护理、耗材、清洁等多个部门，传统协调需靠人工传递信息。Akara系统通过API对接医院现有HIS系统（医院信息系统），实现“一节点触发多部门行动”：
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当热感传感器识别“手术开始”，系统自动向耗材库发送“已使用器械补库清单”；
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手术进行到70%时，向恢复室推送“患者即将转入”提醒，提前准备监护设备；
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若手术时长超出预测20%，自动通知下一台手术的患者“预计延迟”，减少等待焦虑。
“以前护士每天要花2小时打电话协调，现在这些工作全由系统自动完成。”麦金引用医院反馈数据称，该功能使医护人员的非医疗工作时间减少35%。
3. 量化“隐性浪费”：让效率优化有迹可循
此前医院难以统计手术室的时间浪费，例如“医生等待器械的10分钟”“清洁团队迟到的15分钟”常被归为“不可控因素”。Akara系统则将这些隐性浪费转化为可量化的数据指标，生成“手术室效率热力图”——例如某医院数据显示，“术前器械核对流程”平均耗时22分钟，其中10分钟是因护士需往返取遗漏的工具，据此医院调整了器械打包清单，将该环节耗时压缩至12分钟。
三、从NHS到美国顶尖医院：Akara的“曲线出海”策略
在医疗科技领域，进入美国市场往往是初创公司的难题，但Akara借助英国国民医疗服务体系（NHS）的背书，实现了“曲线突破”。
“NHS对医疗效率的考核极其严格，他们愿意尝试能降低成本的创新技术。”麦金透露，Akara先在伦敦国王学院医院试点，将其手术室周转率提升23%，节省年度运营成本约120万英镑。这一案例成为关键背书，帮助其顺利进入美国市场——目前除西达赛奈医疗中心外，波士顿儿童医院、约翰·霍普金斯医院等5家机构已签订合作协议，计划2026年第一季度启动系统部署。
之所以能获得认可，核心在于Akara的解决方案“不增加医院额外负担”：
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轻量化部署：传感器无需改造手术室现有装修，单个房间安装时间不超过30分钟；
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低学习成本：系统界面与医院现有调度软件兼容，护士经过1小时培训即可熟练操作；
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快速ROI（投资回报率）：麦金测算，一台手术的平均成本约2000美元，若通过系统每天多开展2台手术，医院可在6-8个月内收回设备投入。
四、行业启示：AI改造医疗，“流程优化”比“技术炫技”更迫切
Akara的成功，折射出当前医疗AI领域的一个重要趋势：相比手术机器人、AI辅助诊断等需要长期临床验证的“高精尖”方向，解决医院运营中的“流程性痛点”，可能是更易落地、更易规模化的路径。
正如麦金在播客中所言：“当大家都在讨论‘机器人能否做脑外科手术’时，很多医院连‘让手术按时开始’都做不到。”这种观点也得到行业数据的支撑——中投顾问2025年报告显示，全球医院的手术室设备利用率平均仅65%，而流程优化可使这一指标提升至85%以上，其带来的成本节约远超单台手术机器人的效率提升。
目前，Akara已启动新一轮融资，计划将技术拓展至急诊室、ICU等场景，同时研发“多院区协同调度”功能，帮助大型医疗集团实现跨校区手术资源调配。而随着《时代》年度发明的背书与欧美顶级医院的落地，这场手术室的“效率革命”或许将引发更多连锁反应——毕竟对患者而言，“手术按时开始”可能比“手术机器人更精准”带来的体验改善更直接。
