La cirugía intervencionista asistida por robot puede reducir significativamente la radiación recibida por los cirujanos durante la operación, pero la falta de detección de fuerza y retroalimentación de fuerza sigue siendo un riesgo en la operación que puede perjudicar al paciente. En estas cirugías robóticas, los métodos tradicionales de detección de fuerza pueden tener pérdidas de medición y errores causados por la transmisión mecánica y no pueden identificar la dirección de la fuerza. En este documento, se diseña un sistema de robot para cirugía intervencionista con un dispositivo de detección de fuerza y se propone un nuevo método de detección de fuerza basado en galgas extensométricas para detectar la fuerza e inferir la dirección de flexión del catéter en el vaso utilizando una red neuronal BP. Además, se utiliza un algoritmo genético para optimizar la red neuronal BP, y el error entre los resultados calculados y los resultados reales se reduce en un 37%, lo que mejora la precisión del reconocimiento de la flexión del catéter. Combinar este nuevo método con sensores de fuerza tradicionales no solo reduce el error causado por la transmisión mecánica tradicional, sino que también puede detectar la dirección de flexión del catéter en el vaso sanguíneo, lo que mejora significativamente la seguridad de la operación.