作者：天津中医药大学第一附属医院 高夕林
全膝关节置换术（TKA）是治疗终末期膝关节疾病的有效方法，旨在矫正关节畸形、缓解疼痛、恢复关节功能，目前已在全世界范围内得到广泛应用。据不完全统计，2019年我国TKA年手术量已超过37万例，且随着人口老龄化加剧，其年增长率接近28％。同时有文献报道，预计到2040年美国TKA数量将超过122万例，到2060年将接近292万例。大量研究证实，TKA术后的康复质量是决定手术最终疗效的关键。及时、规范且个性化的康复训练对于恢复膝关节功能、提高患者生活质量具有重要意义。然而，我国现行的康复模式正面临严峻挑战。一方面，康复医师、治疗师人才缺口巨大，难以满足日益增长的术后康复需求，“一对一”的高强度、高质量康复训练难以普及。另一方面，传统康复模式存在评估主观性强、干预措施难以标准化、居家康复缺乏有效监督管理等问题，导致康复效果不佳，复发风险增高。因此，构建能够突破人力资源限制、实现精准评估与干预并提供全程化管理的智能化康复新模式，已成为TKA术后康复领域的迫切需求。医工结合作为将医学、生物学与工程学、材料学、信息科学等多学科深度融合的交叉领域，展现出巨大潜力。随着人工智能（AI）、物联网（IoT）、机器人学、虚拟现实（VR）及先进传感技术的飞速发展，医工结合技术正深度融入TKA术后康复的各个环节。本文旨在综述医工结合技术在TKA术后康复中的最新应用进展，以指导临床实践。
检索策略
计算机检索中国知网（CNKI）和Web of Science数据库中发表的相关文献，检索时间设置为2016年1月至2025年10月。检索采取主题词和自由词相结合的方式，中文检索关键词包括“全膝关节置换术”“医工结合”“机器人”“人工智能”“生物力学”“虚拟现实”“远程康复”；英文检索词包括“Total Knee Arthroplasty”“Medical Engineering Integration”“Robotics”“Artificial Intelligence”“Biomechanics”“Virtual Reality”“Remote Rehabilitation”。检索完成后，依据纳入与排除标准进行文献复筛（图1），最终纳入48篇文献作为主要分析对象，同时为进行深入研究探讨，引用了其他8篇相关重要文献进行分析。
医工结合技术概述
“医工结合”中的“医”指健康与生命科学相关学科；“工”涵盖工程与技术领域；“结合”强调“医”“工”之间学科的广泛交叉和产业融合。该领域的核心在于打破学科壁垒，围绕临床实际需求进行协同创新，取得“1＋1＞2”的研究效果，最终推动成果转化与精准医疗的发展，提升健康保障水平。20世纪中叶，以哈佛大学为代表的高等学府率先建立医工结合研究单位，开展多学科合作攻关。我国的医工结合探索始于20世纪80年代，虽起步较晚，但发展迅猛。目前主要聚焦于高端医疗装备的自主研发与创新，包括医学影像设备、临床检验设备、先进治疗设备以及健康监测、远程医疗和智能康复设备等。这些技术与产品的迭代升级，极大地促进了现代临床诊疗水平的提高，而临床上不断涌现的新需求又进一步促进了工程技术的创新与发展。本文围绕康复评估、干预与管理3个核心环节，分析医工结合技术在TKA术后康复中的应用现状与临床价值，以指导临床实践（图2）。
医工结合与康复评估
传统康复评估方法主要依赖治疗师的经验性观察和手动测量工具，存在明显的主观性强、分辨率低和难以实现长期动态监测等局限性。随着医工结合理念的深入发展，基于先进传感技术的评估方法正推动TKA术后康复评估从“经验”向“数据”转变。步态是评估TKA手术效果与康复质量的关键客观量化指标，通过对时空、运动学及动力学参数的精准量化，能够全面、客观地反映患者膝关节的功能状态，并预测远期结局。基于惯性测量单元（IMU）的传感器系统集成了加速度计、陀螺仪和磁力计以实现对运动参数的精准量化，现已成为TKA术后患者步态评估的核心技术。
步态分析 时空参数 基于IMU的步态分析系统能够便捷地获取步态时空参数，是反映其运动功能最为表观的量化指标。通过在人体下肢或下背部佩戴单个或多个IMU传感器，研究者可精确计算出步长、步速、步幅以及单／双支撑相等关键数值，现有研究普遍利用这些参数对比TKA术后患者与健康对照组的步态表现。多项描述性研究证实，TKA术后患者在步速、步长及支撑时间等多项参数上均与健康人群存在显著差异，尤其单一步幅时间的异常被普遍认为是TKA术后患者最具一致性的步态特征，这亦佐证了IMU在运动功能障碍判别中的有效性。需要指出的是，当前多数研究的结论建立在重度膝骨关节炎或TKA患者的数据之上，因此，IMU所获时空参数对于早期或轻度KOA患者与健康人群的鉴别效能，以及其对疾病严重程度的分级能力，尚需在未来研究中进一步验证。
运动学参数 运动学分析的核心参数包括关节角度、角速度与加速度。在TKA术后评估中，膝关节矢状面屈曲角度因其与功能性活动（如坐立、蹲起）的高度相关性，已成为评判关节功能恢复状况的关键指标。该参数不仅能有效监测康复干预的成效，还为临床诊断与预后判断提供了客观依据。李波等运用带有传感器的平衡障碍康复机器人对TKA术后患者早期步态进行分析研究发现，TKA术后患者早期术侧的运动学参数矢状面活动度、冠状面活动度和水平面活动度均小于健侧。
动力学参数 在TKA术后康复的生物力学评估中，动力学参数对于理解关节负载具有关键意义。其中，基于逆动力学分析获得的冠状面膝关节内收力矩（KAM）被广泛认为是反映步态中膝关节内侧间室负荷的黄金标准。KAM不仅对术后康复效果具有显著的预测价值，同时也是步态矫正训练与手术方案优化的重要参考指标。其精确计算一直以来依赖于测力台采集的地面反作用力与基于光学运动捕捉系统获得的关节运动学数据。近年来，技术发展推动了测量方法的革新：一方面，鞋垫式压力分布测量系统已能够有效捕捉足底动力学特征；另一方面，基于IMU的便携式评估方案逐步成熟。vandenNoort等较早探索了IMU与压力鞋垫的融合应用，通过在下肢布置IMU传感器并同步足底压力数据，实现了对步态周期中KAM的无线同步估计，其计算结果与光学系统差异无统计学意义。随着算法能力的提升，研究者已能够仅通过IMU采集的运动学数据，借助机器学习方法实现对地面反作用力及KAM等动力学参数的高效预测。Youn等在TKA患者的步态分析中，通过双踝部加速度计提取多维度步态变量，并构建机器学习模型，实现了对患者KAM的准确预测，展现了该方法在临床评估中的可行性与潜力。综上所述，IMU在TKA术后患者的步态评估中提供了多维度的运动信息，并实现从运用多传感器向单一传感器过渡。笔者团队认为，挖掘更有意义的评价指标以及保证数据在步态模式下的精确性或将成为可穿戴IMU未来发展的核心要素。
医工结合技术与康复干预
康复干预是实现TKA术后功能恢复的核心环节。传统康复干预模式高度依赖治疗师的手动操作和临床经验，存在工作强度大、标准化程度低、精准性不足等问题。目前以康复机器人、人工智能及虚拟现实为代表的医工结合技术，正通过与传统生物力学评估方法的深度整合，推动术后干预向智能化演变。
基于有限元技术的智能康复机器人系统 有限元分析（FEA）作为一种核心的生物力学研究方法，能基于能量变分原理，通过矩阵代数这一数值计算形式实现系统控制方程的建立与求解。作为一种强大的计算与决策技术，通过构建患者特异性模型，在虚拟环境中模拟生理负荷下的力学响应，揭示内部的力学状态，从生物力学机制层面为康复评估提供无法通过临床检查获得的深层信息。目前，其价值已不再局限于静态评估，而是通过与AI及机器人技术的结合构成了“评估－干预－反馈－优化”的个体化闭环康复系统。康复机器人虽已在TKA术后康复中广泛应用，但其训练参数的设定多依赖于群体化标准，缺乏对患者个体关节生理结构与内部生物力学状态的考量。为实现真正意义上的个体化处方，笔者团队认为将FEA整合入康复机器人系统或成为新的研究方向。如齐文耀等根据人体步态周期特征，设计了一种膝关节外骨骼机器人张弛穿戴系统研究原型。该研究并未将有限元技术局限于传统的离线评估，而是将其作为驱动机器人动态优化的核心引擎，构建了一个“虚拟样机－多目标优化－拓扑构型”的闭环设计范式。将有限元分析从静态的评估工具革新为驱动外骨骼机器人性能优化的核心引擎，其提出的量化舒适度函数与参数自动寻优方法，为实现人机交互的精准化、个性化设计提供了极具价值的理论框架。然而，该方法目前仍高度依赖于高保真虚拟模型的构建精度，其优化结果在真实生理结构个体差异与动态运动中的实用性有待进一步验证。未来的发展方向应致力于将此类离线、基于“标准模型”的优化系统，向在线、自适应化的方向推进，通过融合实时采集的生理信号与力学数据，构建能够随患者康复进程与运动状态动态调整交互策略的新一代“自适应外骨骼”，这将是实现真正意义上智能化康复机器人的关键突破。
基于AI的康复决策支持系统 康复方案的制定对于TKA患者术后康复至关重要。而AI可通过整合多源传感数据与机器学习算法优化治疗方案。Gabriel等通过AI集成学习构建了预测下肢关节置换术后患者持续使用阿片类药物的模型，并证实该方法可显著提升预测性能。该研究在方法学上为处理医疗数据中常见的类别不平衡问题提供了有效范例，但笔者团队认为其临床意义不应止于风险识别，更应推动建立与预测结果联动的个性化干预机制———例如将高风险患者的识别结果自动触发多模式镇痛方案或行为支持计划，从而形成从风险预警到替代治疗落实的完整临床路径，真正改善术后疼痛管理的质量与安全性。Klemt等开发并验证了三种机器学习模型，用于预测因假体周围感染接受膝关节翻修术后的患者发生感染复发的风险，并识别出既往清创手术史和多次手术史为最强的预测因素，展现了机器学习在识别假体周围感染复发高风险患者方面的巨大潜力。Abbas等使用基于术前因素的机器学习模型对择期单侧TKA的手术持续时间及术后住院时间进行预测，发现传统模型和深度学习模型在基于术前因素预测单侧择期TKA患者的手术持续时间及术后住院时间方面表现优于均值回归。在其他一系列包括疼痛情况、再入院情况等研究中，AI的使用均表现出了较高的准确性和较大的发展潜力。
尽管现有AI系统在特定医疗场景中表现出色，但笔者团队认为，其整体发展仍面临两大关键挑战。首先，多数系统局限于预设场景，难以在多样化的临床环境中实现灵活交互与自主调整，导致治疗方案缺乏连贯性与综合性，进而影响其在真实医疗环境中的普及与应用。其次，AI决策的准确度和可解释性高度依赖于高质量、多来源的输入数据。若能整合生物力学分析所获得的内部参数与可穿戴设备采集的外部运动学数据，形成持续的临床反馈闭环，这些数据将可作为AI模型的监督与强化信号，不断优化其决策逻辑，使之更贴近真实的病理生理机制，从而推动算法在临床适用性方面的持续优化。
基于虚拟现实技术的沉浸式训练平台 VR技术的核心在于利用先进计算机构建一个模拟的数字化环境，该环境通过视觉、听觉、触觉等多感官通道为用户营造出沉浸式的训练平台。在此基础上，用户能够借助各类设备与该虚拟空间中的对象进行双向互动，获得深度体验。在TKA术后康复领域，VR技术正凭借其独特的沉浸性与交互性，从改善本体感觉、提升平衡功能及缓解疼痛等多个维度改变传统康复训练模式。在改善神经肌肉控制方面，VR技术通过创设动态任务导向型虚拟环境，引导患者在不断变化的场景中完成特定动作，有效刺激并重塑膝关节周围的神经肌肉控制通路与本体感觉反馈系统。Hong等将“水果忍者”游戏用于TKA患者术后本体感觉的功能锻炼，结果显示，干预结束时受试者下肢本体感觉与干预前相比增加约45％。在提升平衡功能层面，基于平衡板的VR训练系统能够实时捕捉患者的身体重心移动，并将这些生物力学数据转化为虚拟场景中的直观视觉反馈。患者根据反馈信息，主动调整姿势与控制策略，以完成游戏设定的目标。通过这种基于视觉生物反馈机制的训练，患者的动态平衡能力、核心肌群稳定性及步态对称性均可得到系统性强化，从而有效纠正异常步态，提升行走功能。Hadamus等研究采用“虚拟平衡诊所”游戏对TKA术后患者进行为期4周的康复锻炼，游戏包括9项任务，如骑自行车、划船、骑马、踢足球等，被试者需通过平衡板与身体跟踪器完成游戏任务，结果显示，术后6周“虚拟平衡诊所”能更好地改善患者步态异常，提高患者术后步态对称性。在疼痛管理领域，沉浸式虚拟环境通过占用认知资源实现注意分散，同时提供多感官非伤害性刺激，在脊髓层面抑制疼痛信号传导，有效缓解术后疼痛及其引发的运动恐惧心理。Jin等］采用虚拟划船动作对TKA术后患者疼痛症状进行干预，术后第2天开始，每日3次，每次30分钟，结果显示，与常规康复训练患者相比，VR组患者VAS显著降低。尽管VR技术展现出巨大潜力，但其进一步发展有赖于与其他医工结合技术的深度融合。笔者团队提出设想，若将IMU传感器捕捉的实时运动学数据输入VR系统，可动态调整训练难度与场景；反之，将有限元分析模拟的关节内部应力分布以可视化形式呈现在VR场景中，能指导患者以更安全的方式完成动作。通过这种多技术融合，最终构建一个集评估、指导、训练、反馈与优化于一体的智能康复系统，见图3。
医工结合技术与康复管理
传统TKA术后康复管理延续性稍不足，患者出院后往往脱离系统性的康复指导与监督，导致康复效果难以维持。医工结合技术通过构建集成化的数字管理平台，将院内康复与居家康复有机衔接。远程康复旨在通过电子化方式实现医护人员与异地患者之间的实时沟通，提供包括功能评估、过程督导、健康教育及专业咨询在内的综合服务，有效保障了患者从医院到家庭康复过程的衔接，使患者在家中也能获得与临床相当的康复治疗质量，从而显著提升康复治疗的连续性与患者的依从性。在具体应用层面，远程康复展现出多样化的技术形态。社交媒体平台如微信、QQ等，因其操作简便、传播高效，成为医患沟通及健康教育的重要载体。如冷佳俐等建立TKA患者家属QQ群，方红霞等建立微信公众平台，Sharareh等在TKA患者术后随访中使用Skype互联网语音电话，通过推送康复知识、视频指导与在线答疑，显著提升了患者及家属的疾病认知与康复依从性。居家护理平台则进一步整合了护士端与患者端功能，支持康复计划制定、视频上传、实时互动与数据共享，体现出康复服务的个体化与连续性，如陈欣欣等利用包括“诊所通告”“咨询互动”“挂号预约”“康复锻炼”等4个版块在内的居家护理平台移动护理诊所指导TKA患者与骨科专科护士互动，与常规护理随访相比，生活质量指数提高约70％，功能独立能力评分提高约65％。移动设备的介入则进一步拓展了康复监测的范围，通过可穿戴传感器与手机应用程序，实现了对患者生理参数与运动状态的持续捕捉与远程分析，有效指导患者在家中进行规范的屈膝与行走训练。
洪洋等设计了基于智能可穿戴设备BPMpathway的远程居家康复方案。结果表明，与接受常规居家康复的对照组相比，干预组患者在术后1、3、6个月时的功能锻炼依从性、膝关节活动度、膝关节功能及生存质量均得到显著提升。此外，VR技术与远程康复的结合将康复训练转化为可控的虚拟任务，不仅提升了患者的参与积极性，还有效促进了下肢运动功能的恢复，如Piqueras等设计了交互式虚拟远程康复系统，结果显示，经过为期2周的干预，尽管远程康复组患者减少了前往康复中心的次数，但膝关节主动活动度、疼痛、西安大略和麦克马斯特大学骨关节炎指数（WOMAC）等主要功能指标上取得了与常规治疗组相似的改善，并且在股四头肌肌力恢复方面表现更优，从而证明这种基于传感器和3D虚拟形象的远程康复系统是一种行之有效的替代方案，特别适用于往返康复中心有困难的患者。尽管远程康复在TKA术后康复中展现出显著优势，其发展仍面临诸多挑战。老年患者对新技术接受度有限，网络与硬件设施依赖度高，缺乏大样本随机对照研究，这些问题均制约了其大规模推广。
总结与展望
总结 医工结合技术通过将先进工程技术与临床康复医学深度融合，为解决传统康复模式的痛点提供了系统性的解决方案。在康复评估层面，基于可穿戴传感器的量化评估技术，实现了从主观经验判断到客观数据参考的转变，提供了连续、精准且具有临床意义的功能指标监测。在康复干预层面，康复机器人与虚拟现实等技术不仅提供了可控的训练手段，更通过沉浸式体验和游戏化设计显著提升了患者的参与动机和训练依从性，实现了从被动接受到主动参与的转变。在康复管理层面，远程康复平台的构建实现了康复服务的延展和医疗资源的优化配置，不仅显著提升了康复效率和质量，更重要的是为TKA术后康复建立了标准化、可量化、可追溯的新型临床路径，推动康复医学向精准化、个性化和智能化的方向发展。
挑战与对策 尽管医工结合技术在TKA术后康复中展现出巨大潜力，但其临床推广和广泛应用仍面临多重挑战。首先，各系统间的数据共享性不足，限制了数据的整合利用。其次，目前多数研究为小样本短期临床试验，缺乏多中心、大样本的长期随机对照试验和真实世界研究等高级别循证医学证据。此外，先进设备的高昂购置与维护成本也显著限制了其在基层医疗机构的普及，进一步加重了患者的经济负担。面对上述困难与挑战，笔者团队认为，未来首先应推动行业共识，建立统一的数据标准，推动标准化建设。其次需要设计并实施更加严谨的临床研究，生成高级别临床证据，为临床推广和应用提供坚实依据。最后应鼓励创新，使技术或设备性价比更高，同时加强卫生经济学研究，证明其长期价值。
未来展望 医工结合技术为TKA术后康复甚至是骨科术后康复带来了前所未有的机遇。面对当前挑战，需要进一步优化技术方案，降低成本，简化操作流程，同时开展更多高质量的临床研究来验证其长期疗效和成本效益。同时需要医、工、研各界通力合作，共同推动技术创新、证据积累和模式探索，最终构建更加高效、精准、普惠的智能化康复体系，让更多患者受益于科技进步带来的健康福祉。
来源：中国骨伤2026年1月第39卷第1期
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