人工智能在骨關(guān)節(jié)炎診療中的應(yīng)用進展

【摘要】 骨關(guān)節(jié)炎（OA）是臨床常見的退行性疾病，晚期可導致關(guān)節(jié)功能喪失，具有致殘率高的特點，目前尚無有效的根治方法。因此，早期診斷和精準治療是改善治療效果的關(guān)鍵。人工智能（AI）屬于多學科交叉融合的研究熱點，近年來已逐漸應(yīng)用到OA診療過程中，能夠提高OA的診斷準確性、改善臨床治療和預后效果。本文通過歸納相關(guān)文獻，對AI在OA診療中的應(yīng)用現(xiàn)狀進行系統(tǒng)闡述，發(fā)現(xiàn)其在輔助OA影像診斷、手術(shù)治療、疾病進展預測和術(shù)后康復等方面具有潛在的應(yīng)用價值，但也存在數(shù)據(jù)采集不規(guī)范、算法系統(tǒng)不穩(wěn)定等局限，今后應(yīng)建立標準化的臨床樣本數(shù)據(jù)庫，持續(xù)優(yōu)化算法模型，使AI技術(shù)更好地參與OA診療。

【關(guān)鍵詞】 人工智能；骨關(guān)節(jié)炎；機器學習；深度學習；手術(shù)機器人；智能康復；綜述

【中圖分類號】 R 684.3 【文獻標識碼】 A DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0019

【引用本文】 郭天賜，陳繼鑫，余偉杰，等. 人工智能在骨關(guān)節(jié)炎診療中的應(yīng)用進展［J］. 中國全科醫(yī)學，2023，26（19）：2428-2433. DOI：10.12114/j.issn.1007-9572.2023.0019. ［www.chinagp.net］

GUO T C，CHEN J X，YU W J，et al. Recent developments in the application of artificial intelligence in the diagnosis and treatment of osteoarthritis［J］. Chinese General Practice，2023，26（19）：2428-2433.

Recent Developments in the Application of Artificial Intelligence in the Diagnosis and Treatment of Osteoarthritis GUO Tianci，CHEN Jixin，YU Weijie，LIU Aifeng

National Clinical Research Center for Chinese Medicine Acupuncture and Moxibustion/Department of Traumatology amp; Orthopedics，F(xiàn)irst Teaching Hospital of Tianjin University of Traditional Chinese Medicine，Tianjin 300381，China

Corresponding author：LIU Aifeng，Chief physician/Doctoral supervisor；E-mail：draifeng@163.com

【Abstract】 Osteoarthritis（OA）is a degenerative disease frequently encountered clinically，which can lead to loss of joint function in the late stage and is associated with a high disability rate. There is still no available cure for OA. Therefore，early diagnosis and precise treatment are the key to improving the therapeutic effect. Being an interdisciplinary research focus，artificial intelligence（AI） has been increasingly used in the diagnosis and treatment of OA recently，as it improves the diagnostic accuracy as well as clinical treatment and prognosis of OA. We summarized and systematically reviewed the literature on the application of AI in the diagnosis and treatment of OA，in which the application potential in assisting imaging diagnosis，surgical treatment，progression prediction and postoperative rehabilitation of OA was indicated，yet some limitations including non-standardized data collection and unstable algorithmic system were also identified. In the future，it is expected to establish a standardized clinical sample database and continuously optimize the algorithmic model，so as to better incorporate AI technologies in the diagnosis and treatment process of OA.

【Key words】 Artificial intelligence；Osteoarthritis；Machine learning；Deep learning；Surgical robot；Intelligent rehabilitation；Review

骨關(guān)節(jié)炎（OA）是一種以關(guān)節(jié)軟骨退變?yōu)橹饕卣鞯耐诵行怨顷P(guān)節(jié)病，好發(fā)于中老年人。一項基于全球疾病流行病學研究的結(jié)果顯示，在60歲以上人群中，OA的患病率達到27.6%［1］。目前，全世界約有2.4億人患有OA［2］，其早期的臨床表現(xiàn)主要為慢性疼痛及關(guān)節(jié)活動受限，中晚期可導致關(guān)節(jié)持續(xù)疼痛、畸形甚至功能喪失，對患者生存質(zhì)量造成嚴重影響。影像學資料是確定OA改變的主要依據(jù)，其中以X線和MRI最為常用，結(jié)合患者臨床癥狀和體征可進一步明確OA的診斷，并進行針對性治療。然而，在OA診療過程中可能會受到影像學資料判讀不準確、患者臨床信息收集不完整及醫(yī)者臨床經(jīng)驗不足等因素影響，造成不同醫(yī)者制定的診療方案存在明顯差異，影響治療效果。因此，如何實現(xiàn)高效、精準的診斷和治療，成為提高OA患者治療效果的首要問題。

人工智能（AI）是通過計算機程序模擬人體大腦智能的一種新興技術(shù)。多學科交叉融合是未來醫(yī)學發(fā)展的一大趨勢，隨著大數(shù)據(jù)和計算機等技術(shù)的快速發(fā)展，AI技術(shù)正在逐漸融入骨科臨床診療各個方面，其在預測患病風險、輔助疾病診斷及治療、智能化康復及遠程健康監(jiān)測等方面展現(xiàn)出巨大的潛力與臨床應(yīng)用價值［3］。近年來，AI技術(shù)在關(guān)節(jié)置換、脊柱融合手術(shù)和創(chuàng)傷修復方面的報道較多，但缺乏在OA診療應(yīng)用方面的系統(tǒng)總結(jié)和梳理［4-5］。本文主要從OA診斷、治療和預后3個維度出發(fā)，對智能醫(yī)學影像診斷、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、手術(shù)機器人、智能遠程康復、預后或疾病進展預測等展開詳細論述，并列舉目前應(yīng)用存在的不足，探討可能的應(yīng)對策略或改進方法，為更加高效、精準地診治OA提供參考依據(jù)。

1 AI技術(shù)概述

AI由計算機科學、數(shù)字科學等多學科技術(shù)融合而成，是現(xiàn)代學科交叉的產(chǎn)物，被認為是21世紀的新型尖端技術(shù)之一［6］。AI主要通過計算機算法來研究和模擬人類智能，并對人類智力進行開發(fā)和延伸，使計算機能夠?qū)崿F(xiàn)推理問題、執(zhí)行任務(wù)、自主反應(yīng)等一系列智能活動。機器學習（ML）是AI的一個分支，其通過各種算法學習和大數(shù)據(jù)庫分析，預測并建立精確的數(shù)據(jù)模型，是賦予計算機智能的根本［7］。深度學習（DL）是ML中一種基于數(shù)據(jù)進行表征學習的代表性算法，DL算法能夠模擬和構(gòu)建人類大腦思維方式的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機制，借助多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自主識別并分析數(shù)據(jù)的深層次特征和規(guī)律，極大地提高了數(shù)據(jù)提取和處理能力［8］。DL的出現(xiàn)促進了自然語言和圖像識別、大數(shù)據(jù)分析及專家決策系統(tǒng)等技術(shù)領(lǐng)域的多元化發(fā)展［9］，這些技術(shù)方向正在融入醫(yī)學研究領(lǐng)域，逐漸形成了AI輔助新型診療模式，成為目前臨床醫(yī)學研究的新方向。

2 AI在OA臨床診斷中的應(yīng)用

2.1 基于AI輔助X線診斷評估 X線檢查是OA患者首選的影像學檢查，但由于臨床醫(yī)師的知識水平和實踐經(jīng)驗存在差異，對于影像學結(jié)果的評估常會存在主觀性和偏差。基于ML和DL算法的AI技術(shù)可以更高效地對圖像進行識別與分類，協(xié)助醫(yī)師進行影像資料判讀，提高了診斷的精度和效率［10］。一項回顧性研究應(yīng)用AI輔助工具對50例膝骨關(guān)節(jié)炎（KOA）患者的疾病嚴重程度進行評估，結(jié)果發(fā)現(xiàn)AI工具診斷的準確率為97.8%，且診斷一致性高于放射科醫(yī)師平均水平［11］。PONGSAKONPRUTTIKUL等［12］從OA公共資源數(shù)據(jù)庫中收集了1 650張膝關(guān)節(jié)X線片建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，旨在幫助骨科醫(yī)生根據(jù)K-L（Kellgren-Lawrence）分級系統(tǒng)檢測和評估KOA分期，結(jié)果顯示應(yīng)用CNN模型檢測并區(qū)分KOA嚴重程度的準確率為85%，平均精度達到81%，提示這些模型可以作為有效的輔助診斷工具，指導專業(yè)醫(yī)師根據(jù)KOA分期選擇治療方案。然而，這一公共數(shù)據(jù)庫收集的樣本人群多數(shù)來自歐美國家，在此基礎(chǔ)上研發(fā)的輔助診斷工具可能并不適合國內(nèi)人群，因此，構(gòu)建以中國人群為主的大型OA數(shù)據(jù)庫是十分必要的。

此外，AI技術(shù)還能夠提升OA診斷的特異度和靈敏度。XUE等［13］利用CNN算法訓練和測試了420張骨盆X線圖像，對髖部OA實行自主診斷，結(jié)果顯示，與主任醫(yī)師的診斷結(jié)果相比，使用CNN模型診斷的靈敏度可達到95.0%，準確率為92.8%，相當于擁有10年臨床經(jīng)驗的主治醫(yī)師水平。REED等［14］開發(fā)并測試了一種結(jié)合ML算法的篩查工具，以幫助臨床醫(yī)師診斷不同類型的手部關(guān)節(jié)炎，結(jié)果發(fā)現(xiàn)該算法預測手部OA的準確率和特異度分別為77.4%和73.7%，預測類風濕關(guān)節(jié)炎的準確率和特異度分別為85.1%和82.7%，這提示該工具能夠輔助相關(guān)醫(yī)師進行診斷，有效降低手部關(guān)節(jié)炎的漏診和誤診風險。然而，受限于算法識別水平，可能會出現(xiàn)AI算法系統(tǒng)識別、判讀錯誤的情況，故仍然需要有經(jīng)驗的專家介入研判。

2.2 基于AI輔助MRI診斷評估 MRI圖像能為OA診斷提供更多的信息。稍早期研究多使用傳統(tǒng)的ML算法輔助OA診斷。ASHINSKY等［15］提出了一種模式識別和多變量回歸的軟骨退化MRI圖像分類方法，使用基于形態(tài)學的復合層次算法檢測評估了19例OA患者的軟骨退化狀態(tài)，結(jié)果顯示其準確率可達86%，表明該方法在OA的臨床檢測和分級中具有潛在的應(yīng)用價值。然而，有研究報道，盡管具有形態(tài)學軟骨成像序列的MRI對檢測軟骨病變特異度高，但只有中等靈敏度［16］。DL算法的出現(xiàn)將有助于更好地提高診斷性能。LIU等［17］基于DL算法開發(fā)了一個全自動軟骨損傷檢測系統(tǒng)，以探究其在基于核磁圖像的KOA診斷中的可行性，結(jié)果顯示該檢測系統(tǒng)在最佳閾值下檢測軟骨損傷的靈敏度和特異度分別為84.1%和85.2%，提示基于DL的自動化檢測系統(tǒng)檢測軟骨損傷的總體診斷準確性較高。PEDOIA等［18］對1 478例不同病變階段的KOA患者進行了一項回顧性研究，探究3D-CNN模型在自動檢測MRI圖像病變部位及嚴重程度等方面的特異度和靈敏度，結(jié)果表明，3D-CNN模型在檢測半月板損傷方面的靈敏度和特異度分別為89.81%和81.98%，檢測軟骨損傷方面的靈敏度為80.00%、特異度為80.27%，并展現(xiàn)出可對病變嚴重程度進行分類的能力。

針對基于MRI診斷時可能存在誤診、漏診等不足，KLONTZAS等［19］開發(fā)了一個CNN模型來幫助鑒別膝關(guān)節(jié)軟骨功能不全骨折（SIFK）和OA，其采用受試者工作特征（ROC）曲線及各自的曲線下面積（AUC）評估人機性能，結(jié)果顯示CNN模型的總體性能最高，AUC為95.97%，證實了該方法在區(qū)分SIFK和OA方面具有較高的準確性。此外，針對人工準確解讀MRI圖像費時、出錯率高等問題，TIBREWALA等［20］基于DL算法開發(fā)了一種AI輔助工具，對MRI圖像上的髖關(guān)節(jié)OA形態(tài)學異常進行檢測，結(jié)果表明該工具能夠識別和區(qū)分軟骨病變、骨髓水腫樣病變和軟骨下囊腫樣病變，且其診斷結(jié)果與有經(jīng)驗的影像醫(yī)師做出的診斷具有高度一致性。BIEN等［21］基于CNN模型開發(fā)了解讀膝關(guān)節(jié)MRI的自動化系統(tǒng)，用于檢測MRI檢查中的一般信號異常和特異性診斷前交叉韌帶損傷，結(jié)果發(fā)現(xiàn)基于CNN模型輔助的醫(yī)師與無輔助的醫(yī)師在異常檢測方面表現(xiàn)無明顯差異，但基于CNN模型輔助的醫(yī)師在識別前交叉韌帶損傷方面的特異度較高。考慮到該研究納入患者樣本量較小，還需要更多的前瞻性研究來驗證該模型，以確定其在臨床診療中的效用。

3 AI在OA治療中的應(yīng)用

早期癥狀輕微的OA患者通過藥物、物理治療、中醫(yī)針灸推拿、運動療法等可達到較好的療效，基于AI的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠為醫(yī)師在OA患者用藥和選穴方面提供參考依據(jù)，且已顯示出潛在的應(yīng)用價值。中晚期OA患者常需要手術(shù)干預才能取得更好的治療效果，精準化、微創(chuàng)化和智能化是外科手術(shù)今后的發(fā)展方向，AI技術(shù)具有高精度、自動化等特點，在OA治療方面得到了廣泛應(yīng)用。

3.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)輔助選穴和用藥 數(shù)據(jù)挖掘是指對原始數(shù)據(jù)進行深層次、多維度的分析，從而更為直觀、清晰地發(fā)掘數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)聯(lián)和相互作用［22］。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要包括監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習兩類算法，其中以聚類分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則分析為代表的無監(jiān)督學習算法應(yīng)用更為廣泛。鄧凱烽等［23］使用關(guān)聯(lián)分析法計算藥物組合的有效關(guān)聯(lián)強度，結(jié)果顯示在KOA患者的外治中藥中，有效強關(guān)聯(lián)藥物組合為乳香-沒藥、川烏-草烏。同時對高頻中藥進行系統(tǒng)聚類后得出了3個有效聚類群，主要包括乳香、沒藥、紅花、當歸、川烏、草烏等中藥，這與關(guān)聯(lián)分析結(jié)果基本吻合。此外，有學者為探究推拿治療KOA的選穴規(guī)律，應(yīng)用Apriori算法對高頻腧穴（頻次≥40次）進行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，結(jié)果提示內(nèi)膝眼、陽陵泉、外膝眼和血海相互間關(guān)聯(lián)性較強，聚類分析結(jié)果進一步證實了以上四穴是推拿治療KOA的最常用腧穴［24］。因此，通過發(fā)掘不同中藥或腧穴與KOA之間的關(guān)聯(lián)，能夠幫助專科醫(yī)生對KOA患者進行更具針對性的治療，以延緩KOA進展。然而，考慮到數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)存在一些局限性，其結(jié)果可能會與臨床實際產(chǎn)生偏差，必要時還需進行臨床研究加以驗證。

3.2 機器人輔助外科手術(shù) 近年來，隨著AI算法技術(shù)的改進，ROBODOC、ACROBOT、MAKO、ROSA knee、NAVIO和CORI等多款機器人系統(tǒng)相繼出現(xiàn)，并逐漸參與全膝關(guān)節(jié)置換（TKA）、全髖關(guān)節(jié)置換（THA）等手術(shù)。基于AI技術(shù)的輔助手術(shù)機器人的優(yōu)勢在于增加了AI算法，對術(shù)前患者的影像學資料、術(shù)中患者的數(shù)據(jù)進行智能化分析，從而能夠計算手術(shù)路徑、準確選擇手術(shù)方案、輔助醫(yī)師術(shù)中決策，有效提高了手術(shù)的精確性和安全性［25］。吳東等［26］自主研發(fā)了一套AI系統(tǒng)，用于輔助THA術(shù)前三維規(guī)劃，該系統(tǒng)能夠?qū)y關(guān)節(jié)CT圖像實現(xiàn)精準、智能分割，并通過AI算法自動匹配臼杯和股骨柄，精準預測所需假體的型號；此外，該算法系統(tǒng)能夠大幅縮短術(shù)前規(guī)劃時間，與其他二維軟件相比更加高效。ACROBOT和MAKO是應(yīng)用于THA手術(shù)較為常見的兩款手術(shù)機器人，后者又可根據(jù)患者術(shù)前CT圖像進行虛擬建模，從而找出最佳的假體型號及植入位置。ANDO等［27］使用MAKO機器人輔助THA治療140例髖關(guān)節(jié)發(fā)育不良繼發(fā)OA患者，結(jié)果發(fā)現(xiàn)MAKO機器人輔助THA組較傳統(tǒng)THA組髖臼假體放置的位置更為精準。KAMARA等［28］進一步對MAKO機器人輔助THA和傳統(tǒng)THA手術(shù)的假體放置位置進行了比較，發(fā)現(xiàn)MAKO機器人輔助組中97％的假體位于靶區(qū)，而傳統(tǒng)THA手術(shù)組僅有76％的假體位于靶區(qū)，提示在假體植入位置的準確率方面，MAKO機器人具備明顯優(yōu)勢。目前，國外已更新MAKO THA系統(tǒng)4.0版本，新版本在術(shù)前規(guī)劃時可模擬術(shù)后動態(tài)撞擊效果，還具備輔助進行翻修手術(shù)的功能，但由于關(guān)于MAKO機器人在THA翻修術(shù)中的應(yīng)用報道較少，故還需大型研究加以驗證。

此外，應(yīng)用于TKA手術(shù)的機器人系統(tǒng)主要包括ROBODOC、MAKO、ROSA knee和CORI等。ROSA knee機器人的優(yōu)勢在于其保留了截骨導板，不需要患者接受術(shù)前CT，從而能夠?qū)⒔毓呛穸日`差控制在1 mm以內(nèi)，角度誤差控制在0.4°左右，更有利于下肢力線的矯正，但該系統(tǒng)對TKA患者長期的功能改善效果尚未得到證實［29］。CORI機器人系統(tǒng)是基于上一代產(chǎn)品NAVIO系統(tǒng)改進而來，其采用便攜式設(shè)計，無須影像引導即可完成TKA手術(shù)，與 NAVIO相比，其具有更加高效、穩(wěn)定等優(yōu)勢，但該系統(tǒng)應(yīng)用于TKA手術(shù)的遠期療效及假體使用年限還有待進一步研究［30］。由于機器人設(shè)備昂貴、復雜及應(yīng)用術(shù)式較為局限，目前機器人系統(tǒng)用于THA、TKA手術(shù)仍處于探索、發(fā)展階段。今后可通過優(yōu)化術(shù)中配準方式、簡化操作流程、制造微型機械臂等措施對機器人系統(tǒng)加以改進，使其能夠更好地充當外科醫(yī)師的有力助手，最終造福于患者。

3.3 3D打印技術(shù)輔助外科手術(shù) 3D打印是一種快速成型技術(shù)，因其具有個體化定制、匹配度高等優(yōu)勢而在臨床廣泛應(yīng)用，其原理是將若干個2D平面通過材料堆積形成實體3D模型。近年來，一些學者利用AI系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)分析，通過3D打印技術(shù)制作出不同的個性化導板用于關(guān)節(jié)外科手術(shù)。李軍等［31］將3D打印與數(shù)字化技術(shù)相結(jié)合，設(shè)計出相應(yīng)的3D打印個性化截骨導板 （PSI），應(yīng)用到脛骨高位截骨（HTO）手術(shù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)與接受傳統(tǒng)HTO手術(shù)的KOA患者相比，該技術(shù)可減少術(shù)中透視次數(shù)、縮短手術(shù)時間、提高截骨精準度。李小兵等［32］回顧性收集120例內(nèi)側(cè)間室病變的KOA患者，結(jié)果顯示3D打印輔助HTO手術(shù)組在減少手術(shù)時間、術(shù)中透視時間及住院時間等方面具有明顯優(yōu)勢，術(shù)后膝關(guān)節(jié)疼痛和功能也得到了明顯改善。吳迪等［33］選取123例重度KOA患者，隨機分為PSI輔助TKA和傳統(tǒng)TKA兩組，探討PSI在TKA中的應(yīng)用效果，結(jié)果顯示應(yīng)用PSI輔助手術(shù)可明顯縮短手術(shù)時間、減少術(shù)中失血量，術(shù)后關(guān)節(jié)疼痛改善程度也優(yōu)于傳統(tǒng)TKA，且并發(fā)癥發(fā)生率更低。此外，3D打印技術(shù)還可用于為不同的患者制作個體化關(guān)節(jié)假體，相比于傳統(tǒng)關(guān)節(jié)置換術(shù)中使用的固定尺寸的關(guān)節(jié)假體，定制假體更加貼合患者的骨面，可有效減少不必要的截骨［34］。由此可見，依托于影像學檢查數(shù)據(jù)、AI系統(tǒng)建模的3D打印技術(shù)能夠為患者提供更加精準化、個體化的治療，且具有較高的安全性，值得深入研究。

4 AI在OA患者預后中的輔助價值

AI算法的發(fā)展為患者預后的改善提供了全新的技術(shù)手段。目前，借助AI技術(shù)開發(fā)的軟件或工具通過影像學圖像、患者檢查資料等，能夠幫助臨床醫(yī)師在治療前預測患者的預后，從而更好地評估臨床治療方案，有效減輕患者的醫(yī)療負擔。

4.1 基于AI預測疾病進展 基于AI技術(shù)構(gòu)建預測模型來分析疾病發(fā)生或發(fā)展風險，能夠使專業(yè)醫(yī)師合理調(diào)整治療方案，有利于改善患者預后結(jié)局。GUAN等［35］基于膝關(guān)節(jié)X線圖像數(shù)據(jù)庫，運用DL風險評估模型預測KOA進展，結(jié)果顯示該模型預測疾病進展的AUC為0.799（靈敏度為78.0%，特異度為75.5%），提示該模型在預測影像學膝關(guān)節(jié)間隙丟失進展方面具有良好的診斷性能。LEUNG等［36］開發(fā)了一種能夠預測OA進展風險的DL算法模型，使用該模型分析患者膝關(guān)節(jié)X線圖像，并預測患者在9年內(nèi)接受TKA手術(shù)的可能性，結(jié)果顯示基于DL預測模型的受試者操作特征AUC為0.87，明顯高于基于K-L分級系統(tǒng)的預測模型，這意味著DL模型能夠更準確地預測KOA患者接受TKA手術(shù)的可能性。

4.2 基于AI預測患者預后 AI算法技術(shù)能夠幫助醫(yī)者較為準確地預測患者預后，從而為患者提供更好的醫(yī)療服務(wù)。BINI等［37］選取22例行TKA和THA手術(shù)的OA患者，通過軟件系統(tǒng)收集了術(shù)前4周到術(shù)后6周患者所報告的相關(guān)數(shù)據(jù)，結(jié)合ML算法對其進行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)該軟件系統(tǒng)可最早在術(shù)后11 d時預測到患者術(shù)后6周自我報告的數(shù)據(jù)。RAMKUMAR等［38］基于數(shù)據(jù)庫中78 335例初次接受THA手術(shù)OA患者的15個術(shù)前變量，設(shè)計并開發(fā)了一個人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）模型，以將其用于預測術(shù)后患者的住院時長及費用，結(jié)果顯示ANN模型在預測相關(guān)結(jié)果時具有良好的可靠性和準確性，但該研究未進行不同DL模型之間的比較，存在一定局限性。陳潮鋒等［39］基于ML構(gòu)建7種算法模型，并評估不同算法模型在預測TKA術(shù)后患者住院時間方面的效能，結(jié)果表明ANN模型的預測效果在7種模型中最好，其次為邏輯回歸和多元自適應(yīng)回歸算法模型，這意味著借助ANN模型有助于縮短TKA患者的住院時間、減少醫(yī)療負擔。可見，將基于AI技術(shù)的算法模型應(yīng)用于臨床實踐，有助于幫助臨床醫(yī)師更好地規(guī)劃患者的住院時長、制定個性化的治療方案，從而減少社會醫(yī)療費用，實現(xiàn)更高效的醫(yī)療服務(wù)。

4.3 基于AI的智能化康復 目前，AI聯(lián)合虛擬現(xiàn)實（VR）技術(shù)是醫(yī)學康復領(lǐng)域的研究熱點，基于軟件支持的AI可穿戴設(shè)備、VR康復系統(tǒng)等相繼出現(xiàn)，并逐漸應(yīng)用于骨科術(shù)后康復。GIANOLA等［40］使用VR設(shè)備輔助患者進行TKA術(shù)后康復，發(fā)現(xiàn)使用VR技術(shù)康復的患者整體本體感覺改善情況優(yōu)于常規(guī)康復的患者，提示其能夠更好地指導患者進行康復訓練。RAMKUMAR等［41］將一種遠程監(jiān)控系統(tǒng)用于TKA術(shù)后的KOA患者，并成功收集了患者術(shù)后3個月的連續(xù)康復數(shù)據(jù)，包括膝關(guān)節(jié)活動度、患者自我報告結(jié)局、阿片類藥物使用情況等，提示基于AI技術(shù)的遠程監(jiān)測系統(tǒng)能夠?qū)崟r、全面地評估TKA術(shù)后患者的活動能力和康復依從性，對指導患者術(shù)后康復具有重要意義。PRVU等［42］基于遠程康復系統(tǒng)對TKA術(shù)后患者進行虛擬物理康復治療，結(jié)果發(fā)現(xiàn)與常規(guī)康復方式相比 （如門診或家庭隨訪指導康復），虛擬物理康復治療能夠有效降低醫(yī)療成本、減少患者醫(yī)療費用，并且在術(shù)后疼痛改善和功能恢復方面產(chǎn)生了與常規(guī)康復治療相似的臨床結(jié)果。因此，針對一些術(shù)后的患者，可考慮在臨床醫(yī)師監(jiān)督指導下進行虛擬物理康復治療。此外，CORREIA等［43］基于AI生物反饋系統(tǒng)制定了數(shù)字化康復干預策略，用于指導TKA術(shù)后患者康復，并與接受常規(guī)康復治療的患者進行相關(guān)臨床結(jié)局比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在術(shù)后不同的隨訪時間點，數(shù)字化康復治療組患者在改善膝關(guān)節(jié)疼痛和功能、增加關(guān)節(jié)活動度、提升日常活動量及生活質(zhì)量等方面均優(yōu)于接受常規(guī)康復治療的患者。這表明這種新型的數(shù)字化干預方法可以用于TKA術(shù)后的家庭康復，同時也在一定程度上節(jié)省了患者的醫(yī)療支出。

5 AI技術(shù)輔助OA診療的局限性及其改進方向

5.1 數(shù)據(jù)采集有限且缺乏標準 AI技術(shù)的臨床應(yīng)用是建立在大樣本、標準的數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)之上，與數(shù)據(jù)的格式、質(zhì)量和數(shù)量密切相關(guān)。若在建立臨床數(shù)據(jù)庫過程中使用了數(shù)據(jù)有誤、格式錯誤、數(shù)量有限的數(shù)據(jù)，會直接影響AI的輸出結(jié)果，甚至誤導或干擾臨床醫(yī)師的診療［44］。然而，由于OA檢查方法較多，且不同地區(qū)所采用的檢測設(shè)備不同，會導致臨床數(shù)據(jù)格式存在偏差。因此，建立臨床數(shù)據(jù)采集的標準和規(guī)范是必要的。此外，AI系統(tǒng)在OA圖像處理方面仍有待進一步完善，目前研究多局限于膝關(guān)節(jié)骨骼與軟骨結(jié)構(gòu)，而對韌帶、肌腱、半月板等其他軟組織結(jié)構(gòu)關(guān)注較少。今后的研究應(yīng)該把膝關(guān)節(jié)作為一個整體，通過完善圖像處理與分割方法，實現(xiàn)膝關(guān)節(jié)周圍組織圖像的自動分割。

5.2 AI技術(shù)存在固有缺陷 目前AI應(yīng)用于OA診療仍處在初級階段，其算法和操作系統(tǒng)缺乏穩(wěn)定性，同樣會存在誤診、漏診等情況，對疾病的診斷性能及輔助治療的遠期效果存在不確定性。因此，在臨床診療時，臨床醫(yī)師還需不斷提升自己專業(yè)技能，避免對AI技術(shù)的過度依賴，將AI技術(shù)作為OA診療的一種輔助工具。此外，當前應(yīng)用于OA乃至醫(yī)學領(lǐng)域的AI算法模型仍以數(shù)據(jù)驅(qū)動為主，存在數(shù)據(jù)需求量大、成本高等弊端。PAN［45］指出推動建立數(shù)據(jù)和知識雙驅(qū)動的AI方法，是推動AI計算范式變革發(fā)展的重要方向。因此，AI應(yīng)用尚需要進一步優(yōu)化算法模型，開發(fā)出能夠整合OA患者影像、體征等臨床資料的AI系統(tǒng)，使其真正有益于提高臨床診斷準確率，最終形成具有臨床使用價值的產(chǎn)品。

5.3 AI技術(shù)缺乏法律和倫理支持 AI技術(shù)迅速發(fā)展的同時也涉及一些法律和倫理問題。目前國內(nèi)尚無針對醫(yī)療領(lǐng)域AI產(chǎn)品的配套法規(guī)，對AI技術(shù)臨床應(yīng)用的標準和規(guī)范尚不健全。此外，AI技術(shù)需要分析和學習所收集的患者臨床數(shù)據(jù)，因此，如何保護患者個人隱私是迫切需要解決的倫理問題。今后應(yīng)在健全法律制度和倫理框架下，搭建AI第三方倫理風險評估體系，并加強醫(yī)護人員的倫理道德培訓，遵循倫理先于技術(shù)、以人為本的基本原則。

立足于多學科交叉和融合的優(yōu)勢，AI在輔助OA影像診斷、指導OA藥物及手術(shù)治療、預測OA進程及預后、術(shù)后遠程指導及智能化康復方面均發(fā)揮著重要作用，但目前AI應(yīng)用仍存在數(shù)據(jù)提取不規(guī)范、數(shù)據(jù)庫樣本規(guī)模小、算法模型不成熟、倫理及法律制度不完善等問題。因此，在今后的臨床應(yīng)用過程中，應(yīng)加強醫(yī)工之間的學科交流與合作，規(guī)范臨床數(shù)據(jù)采集，進一步優(yōu)化AI算法模型，精進AI相關(guān)產(chǎn)品的研發(fā)，明確并規(guī)范AI相關(guān)的倫理問題，同時避免對AI技術(shù)的過度依賴。相信隨著AI技術(shù)的發(fā)展及相關(guān)政策制度的完善，其在醫(yī)療各個領(lǐng)域的應(yīng)用將會有更廣闊的發(fā)展前景，從而助力實現(xiàn)更加科學和精準的醫(yī)療。

作者貢獻：劉愛峰負責文章的構(gòu)思與設(shè)計，并對文章整體負責，監(jiān)督管理；郭天賜進行文獻檢索、篩選并撰寫論文；陳繼鑫、余偉杰負責論文修訂及審校。

本文無利益沖突。

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（收稿日期：2023-01-11；修回日期：2023-03-12）

（本文編輯：張亞麗）