虽然手术机器人市场蒸蒸日上，技术和创新的发展也在积极推进。但直到最近，它们在许多方面都还有局限。一些手术机器人的设计参数有着自我限制，甚至导致批评。这些缺陷通常不是手术机器人本身的绝对错误；它们只是设计假定及其具体实现的反映。

随着医疗和技术方面的先行者不断开发下一代手术机器人，有许多领域需要重新评估，以改变机器人的使用方式及其产生的影响。重新思考这些原则可以扩大用例，增加可及性，甚至提高外科手术水平，并加快对外科医师的培训。

第一步是重新思考机器人的设计方式。今天的手术机器人是非常昂贵的设备，需要的资本支出可能会超过医院的负担能力。有没有手术机器人，可能会产生影响医疗决策的变化。例如，决定将某些手术转介给更大的医院。如此大笔的资本投入也给设备利用率带来了更大的压力，以实现成本合理化。

重新思考的第二个方面是，获得手术机器人的方式会极大地影响医院采购机器人的能力。例如，现在基于云的计算和基础设施已更多地转向现收现付模式，并提供XaaS，即Everything as a Service，也就是“一切皆服务”。今天的企业不再需要购买昂贵的计算机设备来托管企业的应用程序，例如用于财务和会计、客户关系管理或数据分析的应用程序。

同样的变化也适用于手术机器人。当然，这里有真正的硬件，但是如果我们可以在没有资本支出的情况下按患者使用的定价模型收费呢？如果从头开始进行的设计使手术机器人的生产成本大为降低，会怎样呢？如果将维护也计入使用中，从而降低固定成本并减少医院对培训人员的需求会怎样？如果机器人最初是为了降低手术成本而设计的呢？

重新思考手术机器人原理的另一个方面可能是设计的多功能性。也许手术机器人可以设计成能适应一系列不同的工具、植入物、视野或相机？如果工具可以灵活互换，那么使用相同的机器人在每个手术中使用不同的工具来实现更大的灵活性和多功能性，会怎样？

手术机器人的设计可以通过其他方式扩大多功能性，比如机器人适合处理的主要任务以及它为手术带来的价值。例如，如果机器人被设计为“手术助手”以补充手术技术，则机器人可以带来工具的稳定性、消除长时间手术的疲劳并最终提供指导。

重新思考手术机器人的设计也可以为其增加新的维度。如果将机器人视为手术数据的完美接收器怎样？如果扮演辅助角色的机器人能够捕捉到经验丰富的外科医生的手部动作会怎样？这些可以从大量的手术中收集，为其他外科医生提供“最佳实践”指导，同时实时提供可行的建议。

这种数据收集有助于提高所有外科医生的熟练程度，并有助于不断提高他们的效率。这些知识也可能对培训新的外科住院医师有效。与观察外科医生工作以及批评手术室中的住院医师的传统教学方法不同，住院医师可以用这种最实际的方式学习。