作者：华中科技大学同济医学院附属同济医院骨科 庞磊
人工智能（AI）是模拟、延伸和扩展人类智能的理论与技术系统，其核心技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉以及知识表示与推理等。骨科医疗中心是专注于骨科疾病防治、康复训练及运动表现提升的综合性医疗与科研机构。随着人们对运动健康的需求增长，AI在骨科医疗中心管理中发挥的作用日益明显，如通过数据分析和智能算法优化诊疗流程、制定资源分配及个性化康复方案，显著提升管理效率与医疗服务的科学化、精准化水平，加速智能化转型。本文旨在总结与归纳目前AI在骨科医疗中心管理中的应用现状，以加强我们对这一交叉领域的理解，进一步提升骨科医疗管理效能。
文献检索策略
本文以“Artificial intelligence”、“Department of Orthope⁃dics”、“Management”为英文关键词在PubMed进行检索，以“人工智能”、“骨科”、“管理”为中文关键词在中国知网进行搜索（图1）。文献纳入标准：①讨论人工智能在医院管理中的应用；②在该领域内具有较高的证据水平；③发表时间为2010年之后。排除标准：①与本文主题不符合的文献；②无法获取全文和内容证明不充分的文献。
人工智能在骨科医疗中心运营管理中的应用
人力资源分配 AI的应用极大地提升了运营效率和人力资源分配的精准度。通过诊疗峰谷时段、骨科病种分布规律及医护人员负荷动态等核心数据构建预测模型，可实现对就诊流量、疾病谱系演变及急诊响应需求的精准预判。基于这些预测数据，医院可以提前规划人力资源，合理安排医生、护士和行政人员的工作班次。AI系统可动态生成与预期工作负载匹配的排班策略，实现骨科各亚专科及岗位人力配置的精准适配，在保障服务质量的同时有效规避人力资源的冗余或短缺，形成需求导向的弹性人力管理模式。以门诊量预测为例，通过均方根误差（RSME）和归一化均方根误差（NRSME）对遗传编程（GP）、长短期记忆网络（LSTM）、粒子群优化-长短期记忆网络等模型（PSO⁃LSTM）进行评价，发现其在病人流量预测中具备优异的准确性与拟合程度（表1）。
医疗设备维护 骨科诊疗体系正经历智能化转型，设备创新与智能运维形成双重技术支撑。关节镜系统依托高清影像技术构建微创手术可视化平台，“C”型臂X线机通过动态导航实现植入物精准定位，光疗设备则能自适应调节光波参数促进组织修复。为确保这类精密仪器稳定运行，AI驱动的运维系统通过机器学习持续解析设备运行特征，建立异常预警机制。AI系统可以实时收集和分析医疗设备的运行数据，包括设备的性能指标、操作日志、环境参数等。通过对这些数据的深度挖掘，AI能够识别出设备运行中的异常模式，提前预警潜在故障。例如，通过分析设备的振动频率、温度变化和能耗数据，AI可以精准预测关键部件的情况，及时提醒维护人员进行预防性维护，避免设备突发故障对医疗服务造成影响。通过对医疗设备维修记录进行深度分析，AI能够精准统计出高故障频率部件，深入分析故障的具体原因，准确把握故障发生的周期规律。基于上述数据分析结果，医疗机构可以制定出极具针对性和前瞻性的预防性维护策略。这种策略不仅能够有效降低设备突发故障的风险，还能显著延长设备的使用寿命，进而为医院节省大量的维修成本和设备更新成本，提升医疗设备的整体运行效率和可靠性，为医疗服务的稳定开展提供坚实的物质基础和技术保障。
物资管理 智能决策中枢通过多维数据融合实现医疗物资的动态管控。系统整合电子处方流、疾病谱变迁趋势、诊疗行为特征等核心参数，构建具备自适应能力的预测引擎。该模型不仅能解析药品耗材使用规律，还可识别替代产品的临床适用性，为采购策略制定提供决策树支持。通过实时捕捉重大诊疗事件（如创伤手术量激增）与季节性疾病波动，系统可动态调整库存预警阈值与应急补给方案，实现从静态计划向弹性供给的智慧化转型。这种预测性管理机制能够有效平衡物资保障效率与临床需求变化间的动态关系。谢文瑶等探讨了介入手术室高值耗材智能管理系统的构建与运用效果。结果表明，系统上线后医护人员每日耗材盘点、耗材申领、查看耗材效期和耗材整理时间均较上线前明显缩短（P＜0.001），高值耗材取用时间缩短、取用准确性提升（P＜0.001）；医护人员对高值耗材取用准确性、取用便捷性、计费准确性的总体满意度均有提升（P＜0.01）。刘斌等在传统医院资源规划（HRP）系统基础上二次开发设计了医用耗材全生命周期AI模块，并引入神经网络机器学习算法模块，提供其大数据整合分析能力。仿真分析发现，增加该模块后，最低库存占比、采购成本差额占比及耗材过期率均有明显下降，差异有统计学意义（P＜0.05）。
人工智能在骨科医疗中心医疗服务中的应用
院前预约床位 在现代医院管理中，智能管理系统正发挥着越来越重要的作用。通过自动统计床位周转速度、平均住院天数及术前住院时间等核心指标，医院管理人员能够清晰地掌握医院的周转效率，从而作出更加精准的决策。基于这些关键数据，AI系统能够进一步协助病人进行线上评估入院资格和预约办理床位，有效减少入院流程中的信息不对称现象。这种线上评估流程不仅降低了病人的时间成本，减少了病人在医院等待的时间，还降低了经济成本，避免了因信息不准确而导致的不必要的开支。同时，通过优化床位分配和提高入院流程的透明度，医院能够更高效地利用有限的医疗资源，确保资源分配的公平性和合理性。最终，显著提高了医疗资源的利用率和病人满意度。廖文敏等基于信息系统建设，采用光学字符识别和AI算法等新技术，对床位申请、审核、预约流程进行了整合再造，建设了云上精准床位预约系统。结果显示，AI支撑的云上精准床位预约系统运行4个月间，接受病人床位预约申请8100次，智能初筛通过率为10.4%，初筛成功后医生接诊率为79.1%，医生接诊后可收治入院率为16.5%，高于同时期线下门诊病人平均收治住院率（13.0%）。
院中预防风险 骨科病人的围术期安全管理面临感染（切口感染、泌尿系统感染、肺部感染）、静脉血栓栓塞症（VTE）、心血管系统疾病以及压力性损伤、营养不良等多重并发症隐患，特定术式还存在假体松动、关节脱位等风险。AI系统正逐渐成为提升病人术后护理质量和安全性的重要工具。通过整合和分析病人的术前健康状况、手术过程中的关键数据以及术后生理指标，AI系统能够精准预测术后血栓和感染等并发症的风险。这些预测不仅基于大量的临床数据和先进的机器学习算法，还能够通过实时收集病人的生命体征变化，从而提前发现潜在问题。例如，AI系统可以通过分析病人的手术时间、丙氨酸转氨酶（ALT）、天冬氨酸转氨酶（AST）、白细胞计数、血清白蛋白等数据，预测术后发生VTE、切口感染的可能性。一旦检测到高风险，系统会立即向医护人员发出预警，协助采取有效的干预措施，如调整抗凝药物剂量、增加物理预防措施，加强伤口护理、调整抗生素治疗方案。这种早期干预能够显著降低围术期风险。
目前逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）为基础构建的AI模型在国外已广泛用于预测围术期主要风险（静脉血栓、切口感染、假体松动、肺部感染），通过对各模型曲线下面积（AUC）进行分析，各算法模型均展现良好性能（表2）。在国内，张建楠等构建了下肢骨科手术后深静脉血栓形成（DVT）风险的预测模型并验证其效能。受试者工作特征（ROC）曲线分析结果显示，预测模型在训练集和验证集中的AUC分别为0.859和0.857，具有良好的区分能力；校准曲线和决策曲线分析结果显示，该模型具有良好的校准能力和临床实用性。王珍妮等构建并测试一个用于压力性损伤自动检测和分期的AI模型，以提高其诊断的实时性、准确性和客观性。研究表明，YOLOv8l模型在所有类别上的整体准确率为93.18%，灵敏度为76.52%，特异度为96.29%，假阳性率为3.72%。就处理速度而言，YOLOv8l处理142张图像的总耗时为2.07s，平均每秒可处理68.49张。除此之外，将该模型部署到手机软件中，能够在临床实践中便携使用，具有很大的临床应用潜力。
院后指导康复 在术后康复领域，AI技术的应用正在显著改善病人的康复效果和医疗服务的效率。AI能够通过智能穿戴设备（如智能手环、心率监测仪等）实时追踪病人的生理数据，包括心率、血压、血氧饱和度、活动量等，并结合病人的病史、手术类型和恢复阶段，生成个性化的康复计划。AI可以根据病人的恢复进度动态调整运动强度、饮食建议和用药提醒，确保康复过程科学合理。AI驱动的虚拟助手和聊天机器人能够通过自然语言处理技术与病人互动，解答术后康复中的常见问题，提供心理支持，并提醒病人按时服药或进行康复训练，从而提高病人的依从性。此外，AI还能够通过分析海量的临床数据，预测病人可能出现的并发症或复发风险，帮助医护人员提前干预，降低再入院率。研究表明，AI辅助的术后康复管理不仅能够提高病人的康复效率，还能减轻医护人员的工作负担，优化医疗资源的分配。该体系实现了“医院-家庭”康复路径的无缝衔接，有效提升了病人训练依从性与康复质量。王佳冰等［20］提出一种步态识别结合比例-积分-微分（PID）的康复系统控制方法，结果表明，构建的康复训练系统的步态模式识别准确率达了99.44%，且反应速度快，对于肢体障碍病人的下肢康复训练有着较好的辅助作用。
人工智能在骨科医疗中心质控中的应用 AI在监控医嘱与检查病历中发挥了重要作用。通过自然语言处理技术，AI可自动化核查医嘱合理性，实时监测用药禁忌与剂量风险，识别潜在错误并预警。在病历分析中，深度学习模型能高效筛查影像与文本数据，标记异常信息，辅助临床决策。智能系统可以通过整合医嘱执行与病历更新，形成闭环管理，降低人为疏漏风险，优化诊疗流程。同时，AI能够通过标准化数据处理减轻医护人员文书负担，提升医疗质量与效率，为精准医疗提供支持。
胡宗苗等通过优化合理用药监测系统（PASS）规则库，增加了药物相互作用警示，减少了药物治疗中的不良相互作用。结果表明，共自定义维护1112条关于不合理联合用药的警示信息。系统优化后，药物不良相互作用医嘱病案占比显著降低，由4.483%降至2.040%，显著减少了存在药物不良相互作用的医嘱，提高了药师服务能力。史森中等探讨了AI电子病历质控系统质量控制指标的构建，着重研究指标的筛选和自然语言结构化处理等。基于该策略构建AI的电子病历质量控制系统，能较为准确有效地识别电子病历中的潜在质量问题，在病案质控工作中能起到显著的辅助效果，为基于AI电子病历质量控制产品的设计提供参考。
总结
AI技术通过优化管理流程、提升医疗质量与效率，在骨科医疗中心智能化转型中发挥了关键作用。本文系统综述了AI在骨科医疗中心管理中的三大核心应用领域：运营管理、医疗服务与质量管控。在运营管理中，基于机器学习的预测模型可实现人力资源弹性分配、设备预防性维护及物资动态管控，显著降低人力冗余与设备停机风险，优化库存效率。在医疗服务中，AI通过云上精准床位预约系统、围术期风险预警模型及个性化康复方案，显著提升了资源利用率与病人安全性。在质控环节，自然语言处理与知识图谱技术有效规范了医疗文书，减少药物不良相互作用和病历疏漏。研究表明，AI技术正在通过数据驱动决策与智能算法，推动骨科医疗中心向科学化、精准化、高效化转型。未来需进一步探索多模态数据融合、临床路径优化及伦理合规性，以实现更广泛的应用价值。
来源：骨科2025年5月第16卷第3期
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