支持年轻医生培训
整理术前术后应关注的场景和要点，帮助指导医生准备教学内容。
面向医院与教学机构的手术视频复盘／教学软件
使用现有录像，无需专用硬件。
把手术视频，转化为可教学、可复盘的临床学习内容。
MY ROBOTS从既有手术视频与音频中整理关键场景、判断依据、注意点和应对方式。只有经过医生确认的内容才用于年轻医生培训、病例复盘和术式学习。
面向外科与教学医院利用现有录像必须由医生审核
主要使用者为外科医生；通常由科室负责人、教学负责人、医院创新或数字化团队评估导入。
开发中界面示意实际规格与设计可能发生变化
MY ROBOTS / AI Surgical Mentor向下滚动了解整体系统
导入价值
支持年轻医生培训、病例复盘与经验传承。
目的不是展示AI功能，而是让手术中的学习点更容易被发现、解释、复盘和共享。
保留专家判断
记录资深医生为何选择某种操作、如何识别风险以及如何调整。
提升病例复盘效率
直接返回关键片段，使讨论更聚焦。
在科室内共享学习
按术式和病例整理经验，减少对个人记忆和临时讲解的依赖。
当前
- 视频已保存，但关键场景难以查找。
- 病例复盘和教学材料制作需要大量人工工作。
- 专家判断容易分散在个人经验中。
导入MY ROBOTS后
- 按时间戳整理关键场景和知识候选。
- 由医生确认可用于学习与复盘的内容。
- 知识可搜索、比较并在团队中共享。
节省时间及临床价值将通过范围明确的PoC进行测量和验证。
适用对象
明确使用者，也明确决策者。
外科医生使用产品；外科科室、教学医院、教育负责人和创新团队评估导入。
希望更有效地传递判断与经验。
- 记录判断依据和注意点
- 了解年轻医生容易困惑的环节
- 将个人经验转化为科室学习
希望在术前术后明确学习重点。
- 理解下一步观察重点
- 学习判断依据和常见陷阱
- 复盘相似病例
希望建立持续的手术教学机制。
- 减少教学差异
- 更好利用已录制病例
- 支持经验传承与病例讨论
常见导入决策者
外科主任／科室负责人培训与教学负责人医院创新／数字化团队大学与模拟教学中心
01 / 为何现在
手术录像越来越多。
复盘时间并没有增加。
录像本身不会自动成为教材。仍需寻找关键场景、解释判断并整理为可学习内容。
寻找关键片段耗时
重要教学与复盘场景常被埋在长时间录像中。
专家判断不易显性化
技术动作可见，但风险识别、判断与调整需要额外说明。
教学依赖个人精力
繁忙临床工作中，很难持续整理和共享病例学习。
不仅保存录像，更让录像真正用于复盘与经验传承。
02 / 工作原理
从影像证据
到机构记忆。
AI 加速初步提取，医生决定什么可以成为可信知识。
将手术视频及获准使用的音频导入受控流程。
AI 提出判断点、技巧、风险点和问题处理候选。
医生逐项批准、修改或驳回。
已验证条目持续关联时间戳与原始上下文。
知识用于术前准备、病例复盘与教育。
核心设计原则AI 提出候选。
医生作出决定。
医生作出决定。
本产品并非取代临床判断，而是记录、结构化并延伸临床判断。
03 / 产品成果
可追溯至原始影像的
知识资产。
这不是泛化摘要，而是对临床重要时刻、审核决定和可复用经验的结构化记录。
判断点操作技巧风险点问题处理审核历史原始时间戳
MY ROBOTSSurgical Knowledge Sheet
医生审核术式特定术式 · 去标识化病例审核状态已完成
4知识条目
3已批准
1已修改
DECISION推进前再次确认解剖标志
已批准医生审核通过 · 已关联原始时点
PITFALL视野转换时可能出现的盲区
已修改已补充临床具体性 · 已关联原始时点
TIP使下一步骤更稳定的操作技巧
已批准医生审核通过 · 已关联原始时点
04 / 产品概念
看见系统本身，
不只是一句主张。
这些画面用于说明当前产品方向，包含已实现、验证中与规划中的能力；具体范围将通过聚焦试点确定优先级。
开发中界面示意实际规格与设计可能发生变化
04 / 覆盖完整学习周期的复用
一个病例，
不止一次使用。
提前确认关键判断与风险
无需翻找完整录像，即可查看与术式相关的知识。
回顾发生了什么，以及为何如此判断
将病例讨论关联到准确时点、医生评论与上下文。
把个人经验转化为组织记忆
积累可用于教育、知识传承与术式学习的审核资料。
05 / 临床设计原则
可信性也是
产品架构的一部分。
只有当团队清楚知识来自哪里、由谁审核、发生了哪些修改时，知识条目才真正有用。
医生始终参与审核
在医生批准、修改或驳回之前，AI 输出始终只是候选。
Required可追溯至原始影像
每个条目都关联相应时间戳与周边视频上下文。
带时间戳按术式验证
在扩展前，先针对特定术式与临床流程定义质量标准。
Focused将数据治理纳入设计
存储、访问、去标识化与允许用途遵循合作方要求。
Controlled本产品仍在开发与验证中，不作为自主诊断系统、自动治疗决策系统或无医生监督的实时临床指导服务提供。
06 / 当前阶段
先证明有用，
再扩大规模。
我们正围绕特定术式与有限病例集完善 MVP，并定义可重复的医生审核流程。
MVP 开发 · 临床流程验证
在扩大前进行聚焦验证。
衡量批准、修改、驳回、有用性与医生负担。
建立上传、分析、审核与输出的标准流程。
从咨询到PoC
从小范围开始，验证价值后再扩展。
从一个术式、有限病例和明确评估指标开始。
初步咨询
通过约30分钟在线沟通确认临床需求、用户和录像环境。
确定范围
选择术式、病例数量、预期成果和医生审核流程。
实施PoC
验证视频导入、AI辅助提取、医生审核和成果生成。
评估价值
评估实用性、审核负担、所需时间和下一步导入决策。
07 / 入选项目
入选项目，
通往全球市场。
MY ROBOTS 已入选多项医疗、AI 与全球业务拓展项目。仅在申请总数公开时显示录取率。
2026入选
JETRO GSAP 2026 — StartX AI Course
- 入选规模
- AI 课程 20 家企业之一
- 录取率
- JETRO 特别课程的申请总数与录取率未公开
与源自斯坦福大学的 StartX 合作开展的 AI 加速项目，支持美国市场进入、业务开发、导师辅导与硅谷网络建设。JETRO 表示，StartX 现有美国项目收到 300 份以上申请，录取率低于 10%。
JETRO 官方页面 ↗2026入选
J-StarX US Healthcare Breakthrough — Foundational Course
- 入选规模
- 5 家入选企业之一
- 录取率
- 申请总数与录取率未公开
与 Mayo Clinic Platform_Accelerate、Mayo Clinic Berg Innovation Exchange 及 Kicker Ventures 合作的美国医疗市场进入项目，提供业务开发培训、个别辅导与生态网络连接。
JETRO 官方页面 ↗2026进入最终候选
Qualcomm AI Program for Innovators 2026 — APAC
- 入选规模
- 亚太地区最多 15 家初创企业之一
- 录取率
- 申请总数与录取率未公开
面向日本、新加坡与韩国初创企业的亚太项目，通过 Qualcomm Dragonwing 与 Snapdragon 平台、Arduino Uno Q、Qualcomm AI Hub、六个月一对一辅导、开发支持与 Demo Day 推动边缘 AI 开发及商业化。
Qualcomm 官方页面 ↗查看全部入选项目外部链接将前往各项目官方页面。
08 / 新闻
最新进展，
在可公开范围内发布。
我们持续发布入选项目、产品开发、试点、联合研究、活动与公司动态。
入选试点与研究产品公司
入选 JETRO GSAP 2026 StartX AI 课程
MY ROBOTS 作为 AI 课程 20 家企业之一入选，将推进美国市场进入与硅谷业务开发。
入选 J-StarX US Healthcare Breakthrough Foundational 课程
作为 5 家入选企业之一，参加由 Mayo Clinic 相关项目与 Kicker Ventures 支持的美国医疗市场进入计划。
进入 Qualcomm AI Program for Innovators 2026 — APAC 最终候选
作为日本、新加坡与韩国最多 15 家初创企业之一入选，获得边缘 AI 开发与商业化支持。
官方网站更新产品概念与入选项目信息
网站新增产品概念视觉、最新入选项目信息与更易维护的内容结构。
查看全部新闻 最后更新：2026 年 7 月 11 日
09 / 创始人与公司
把手术室中看到的问题，
转化为可持续的教学流程。
Yoichi MiyazakiFounder & CEO
创始人拥有约30年的医疗器械行业经验，涉及心血管、骨科、医疗耗材、感染控制与机器人等领域。在手术室相关工作中，他反复看到优秀医生的判断和技巧常停留在口头交流和个人记忆中。
MY ROBOTS并非为了展示AI，而是希望通过医生审核，将现有手术录像用于年轻医生培训、病例复盘与经验传承，并与医院共同验证实际价值。
“目标不是增加录像数量，而是增加医院从既有录像中获得的学习。”
公司MY ROBOTS Inc.
成立2023
所在地日本横滨
业务领域Surgical Knowledge AI
查看产品并讨论导入流程。
申请演示或导入咨询。
从约30分钟在线咨询开始。我们将确认目标术式、现有录像环境、使用者和最小可行PoC。
请注意请勿提交患者信息、病例图像、病历或其他敏感临床数据。