作者：内蒙古医科大学第二附属医院关节外科    李宇飞

人工智能（AI）属于计算机科学的一个重要分支，主要通过研究人工的方法和技术来模拟、扩展和延伸人的智能，从而实现机器智能。随着数据处理能力的快速提升及医工交叉的深入发展，AI在医学领域得到了广泛应用，在图像识别和数据分析等方面表现出色。机器学习是人工智能的一个分类，主要借助数据促使机器实现自动学习和优化。神经网络是一种灵活的数学模型，利用包含输入层、隐藏层以及输出层在内的多种算法来辨认大型数据库里的复杂关系，属于目前最流行的机器学习技术，尤其是深度学习和卷积神经网络这两种子类型。临床上髋、膝关节置换术的需求呈现日益增长的趋势，患者对于术后功能康复以及长期活动能力的期望值大幅提高，这一趋势给手术精度、个性化治疗及术后并发症管理等方面提出了更高的要求。然而，常规髋、膝关节置换手术方法存在不足，如手术规划依赖二维影像、人工评估的主观性，以及术后并发症不可预测。因此，如何突破现有局限已经成为临床领域亟待解决的关键问题。近年来以神经网络和机器学习为代表的AI技术在关节外科领域的应用已经初步显示出优良结果，受到越来越多学者的关注，是关节外科领域全新的研究方向和热点问题。笔者通过综述相关文献，聚焦AI在髋、膝关节置换术中的应用现状、发展趋势及面临的挑战，报道如下。

髋、膝关节置换术前规划中AI的应用

术前规划与假体选择     全髋关节置换术成功的关键在于假体精准选择、安装和下肢长度良好恢复，假体尺寸或定位不良都会加重关节负荷与磨损，同时还会增加假体撞击和髋关节脱位的风险。术后下肢不等长可引起不良事件，是患者术后满意度下降的主要原因。精准的术前规划可以减少这类不良事件，降低手术并发症发生率。目前国内主流全髋关节置换术前规划还是以二维X线片模板测量为主，而二维影像会受到拍摄角度、放大率失真以及病变解剖结构复杂等因素的干扰，产生许多误差，术者需要凭借经验反复调整，不仅延长了手术时间，还增加了出血和感染的风险。虽然基于CT扫描数据的三维规划提升了假体定位的精准度并减少了并发症，但是建模流程复杂、耗费时间较长，在临床应用中受到限制。AI通过自动化影像分析与智能决策，为突破常规规划的瓶颈开辟了新的方向。北京长木谷医疗科技公司开发的AIHIP术前规划系统，专注于全髋关节置换术，该系统利用患者的CT数据进行训练，采用独特的G-NET神经网络技术，可准确提取CT图像上的关键点，自动识别、分割髋关节周围的骨骼结构，同时AI算法能依据髓腔形态自动匹配最合适的关节假体型号，规划出假体最佳的安装位置、外展角、前倾角、深度等。

Wu等对161例后外侧入路全髋关节置换术采用AIHIP进行了术前规划，结果表明AIHIP能准确预测髋臼杯和股骨假体的尺寸，提升假体放置精度，更好地避免下肢长度差异。为了进一步评估AIHIP系统在不同全髋关节置换手术入路中的有效性，Yang等对440例直接前方入路全髋关节置换术患者进行研究，除了得出与Wu等相似的结论外，还发现采用AIHIP进行术前规划可以缩短手术时间并减少术中出血量，具有较大的临床应用价值。在全膝关节置换术领域，AI模型对假体尺寸的预测表现同样出色。Salman等的研究结果显示，AI预测股骨、胫骨假体尺寸的准确率极高，精度可与经验丰富的关节外科医师媲美。尽管AI在常规全髋关节置换术前规划精度很高，但是对于发育性髋关节发育不良患者，其对假体尺寸预测的准确率明显降低，研究者认为这可能与发育性髋关节发育不良患者的解剖结构变异大、AI的默认规划策略及外科医师的操作习惯差异有关。因此，AI更应被视为专家助手，在标准化场景中表现优异，在处理解剖结构复杂的场景时仍需外科医师凭借经验调整。AI的真正价值在于与临床实践深度融合、实现人机协同，才能在复杂手术中实现既精准又个性化的规划效果。

骨质疏松评估及指导假体固定方式选择     对于老年骨质疏松患者而言，术前精准评估患者的骨质状况对于假体固定方式的选择极为重要，直接影响假体的长期稳定性和手术效果。目前常用的双能X线吸收测定法在反映局部骨质量和微观结构时存在局限性，可能导致对骨承重能力的误判，基于AI的CT分析技术为精准骨质评估提供了新的解决方案。Sebro等采用膝关节CT结合支持向量机模型评估骨密度，在预测骨质疏松、骨量减少方面表现出优异性能。在后续研究中，该团队通过对多部位骨骼进行体积分割和CT值测量，借助机器学习模型将CT衰减值与双能X线吸收测定法测得的vBMD值建立高度可靠的关联性。这种方法使医师能够直接利用现有CT数据精准评估计划手术区域的骨质情况，而且在空间分辨率和解剖针对性方面的表现显著优于双能X线吸收测定法提供的整体骨密度值，为术前评估提供了更可靠的关键依据。基于AI提供的精准骨密度数据，外科医师能够制定个体化的假体选择策略。孙长鲛等详细探讨了骨质疏松对假体选择的影响，为AI评估的临床应用提供了坚实的理论支撑。因此，如果AI分析显示假体植入区域存在骨质疏松，则强烈建议采用骨水泥型假体固定以增强初始稳定性，降低术后假体无菌性松动和假体周围骨折的风险；反之，若骨质状况良好，可以优先选择非骨水泥型假体，以获得更好的长期生物学固定效果。

解剖参数的自动化测量股骨形态学的相关研究和参数测量     对髋关节疾病的诊断、全髋关节置换术前计划及假体设计有着极为重要的作用。临床医师可以手动测量参数，但是耗时费力，测量结果在很大程度上依赖医师的经验，而且重复性较差。针对这些问题，通过机器学习技术将代码整合到成像系统或手术机器人系统中，能够快速准确地实现关节形态和参数的测量，为全髋关节置换术前规划提供了一种可行的解决方案。Yang等利用增强型PointNet++网络通过PointSIFT模块与自适应特征提取技术，对300例患者的股骨CT数据进行了分析，其算法分割精度与参数测量误差均符合临床要求，ICC值>0.8，验证了该方法替代人工测量的可行性。Wang等的研究进一步证实了这一观点，将上述技术应用到全膝关节置换术中，不仅将解剖特征点提取误差降低到5mm以下，还提高了手术的准确性，减少了术前准备时间，相比常规人工标记，效率明显提高。

假体设计优化     在关节假体设计中，AI在一定程度上代替了常规有限元分析的部分角色。常规假体设计多依赖于经验性参数调整与反复有限元验证，存在计算成本高、单次仿真耗时长、难以兼顾个体解剖差异与力学适配性等问题，容易引发应力遮挡、界面微动和假体松动等并发症。AI优化假体设计的核心逻辑是借助机器学习算法，从大量有限元分析数据中学习非线性映射关系，构建快速预测模型以替代部分复杂的仿真流程。在假体结构优化方面，机器学习可预测不同几何参数（如柄长、截面尺寸、多孔结构孔隙率等）对假体-骨复合系统力学行为的影响。Cilla等利用支持向量机与人工神经网络技术，对短柄髋关节假体进行参数优化，系统评估了柄长、接触面长度和截面半径等变量对应力遮挡效应的影响，显著降低了近端应力遮挡，从理论上为减少术后骨吸收及远期松动风险提供了依据。Akkad等比较了6种机器学习算法，发现岭回归算法在预测半多孔髋关节柄的刚度、应力分布及安全系数方面表现最优，进一步验证了该技术在实现快速设计迭代、提升假体匹配度方面的可行性。在生物适配性层面，AI通过生成式设计与拓扑优化，自动构建具有梯度孔隙率、负泊松比等特性的仿生结构，从而优化骨-植入物界面的力学环境，在保证力学性能的同时还起到了促进骨长入及增强生物学固定的效果。在假体设计效率方面，Phellan等指出基于神经网络的代理模型可将有限元分析计算从数小时缩短至毫秒级，极大减少了力学验证的时间成本，为假体迭代与性能评估提供了高效工具，推动了生物力学模拟的临床应用。总体来说，AI在假体设计领域的应用还处于早期阶段，其优势与潜力已得到初步验证。

手术决策支持      在假体识别及翻修手术规划中，AI技术展现出高效性与准确性。Karnuta等运用AI模型在290万张X线片中识别了8种髋关节假体型号，准确率达到97.9%，而且单张影像处理的时间只需要0.02s，提升了翻修手术的术前准备效率。Murphy等通过人工神经网络模型的机器学习算法，在2116张全髋关节置换术后X线片中对10个人工神经网络模型进行了训练，以此来识别股骨柄置入物的品牌与型号，数据分析结果显示Dense-Net201架构的模型在训练数据上的准确率达到100%，在验证数据上为95.15%，在前瞻性分析中为91.16%，而且该技术还能够对任何输入X线片的股骨柄进行分类，这充分说明AI模型可以作为外科医师在关节置换翻修术前识别失败置入物的辅助工具，为翻修术中假体选择提供了可靠的支持。手术时间延长往往与关节置换术后不良结局相关，提升手术室效率需要准确预测每个患者的手术时间。Yeo等使用机器学习技术为全膝关节置换术患者开发了一个手术时间预测模型，研究结果证实神经网络模型能够精准预测手术时间，提高手术室效率并识别出存在手术时间延长风险的患者，具有重要的临床应用前景。此外，AI驱动的团队效率模型通过分析麻醉准备时间、手术步骤耗时等变量，预测4台关节置换术在8h内完成的可能性为89%，为复杂手术排程提供了数据支持。

髋、膝关节置换手术中AI的应用

机器人辅助手术的智能化升级      AI和机器人技术的协同应用正促使关节置换手术迈向智能化操作的新阶段。注册与配准是机器人辅助手术成功与否的关键因素，目前临床常用的配准技术大多依靠人工标记解剖特征点，还需要通过最近点迭代算法多次进行配准，流程复杂而且受到术者经验的限制，而AI驱动的配准技术可突破现有的技术局限，在保障手术精度与安全性的同时还可以优化术中流程，提高了配准效率。常规的骨科手术机器人机械臂控制方法依靠固定建模与编程，在复杂手术场景中会出现精度下降、稳定性不足及动态适应性差等问题；AI将神经网络融入到机械臂控制方法中，解决了现有难题。针对机械臂的控制问题，Shi等设计了一种固定时间、输出约束的神经网络学习控制器，使得机械臂即使在面临未知动态和外部干扰时，仍可保持较好的抗干扰性能和较高的轨迹跟踪精度。Hu等也报道了一种结合神经网络的二阶滑模控制方法，可以让机械臂在系统不确定性、外部扰动和输入饱和等复杂状况下更精准地按照预定轨迹运动，具有更快的响应速度和更高的跟踪精度。总之，AI在骨科机器人辅助手术方面的应用提高了手术的智能化水平，推动机器人辅助手术朝着更精准、高效和安全的方向发展。

术中实时导航、监控和反馈      骨科机器人已经广泛应用于全髋关节置换与全膝关节置换术中，机器人导航系统作为核心组成部分，主要目的是辅助手术操作并提升手术安全性，该系统涉及3D数据的术前测量、解剖结构的术中实时追踪和可视化反馈。术前测量为临床医师提供了详细的解剖数据，有效降低手术复杂程度。术中导航系统的实时追踪技术通过光学定位装置可以跟踪手术区域器械、关节假体的位置及医师操作姿态，提供实时数据反馈。可视化界面将医学影像与患者解剖结构实时融合，形成立体叠加的效果，术者在直视手术视野的同时可以参照覆盖于相应区域的虚拟图像加深对内部解剖结构与病变特征的认识，从而提高手术精度。Stryker公司率先将光学外部追踪器整合到Mako手术机器人的导航系统中。Bell教授借助Mako机器人成功完成全膝关节置换术，文献报道该技术可以将假体安装误差控制在2°内。随后，法国Medtech公司推出ROSA手术机器人，该系统集成机械臂与导航功能于一体。Rossi等采用该系统辅助全膝关节置换术显示出更高的准确性，但是术后长期功能改善与患者报告结局方面仍缺乏一致的高级别证据支持。实时动态监测与即时反馈技术是提升手术精准度和患者安全的关键保障，触觉反馈系统的智能手术机器人通过术前数据与术中感知的实时交互，可以优化骨切除和假体重建，与常规技术相比能减少关节周围软组织和骨损伤，提高假体定位的准确性并且改善围手术期的结局。此外，有学者利用深度学习和实时声学传感技术开发了骨科手术钻孔监测系统，通过采集人体髋部骨质钻孔产生的音频信号，结合AI算法进行实时分析，精准识别钻头穿透事件，其响应速度远超外科医师，能及时对过度钻孔产生的风险发出预警，为术中精准控制提供了智能化的解决办法。

预测术中骨折风险      假体周围骨折是全髋关节置换术中一种严重并发症，其发生率为1.7%，最常发生于股骨假体置入和骨髓腔扩髓时。有学者探讨了股骨假体柄置入过程中锤击声频率与内应力之间的关系，并认为锤击声频分析可以预测甚至预防术中骨折，是一种客观评估手段。然而，全髋关节置换术中环境噪音干扰较大，锤击力度与频率复杂多变，为其分析带来挑战。Homma等采用AI算法对术中锤击音进行声学分析，基于29台手术的523个锤击音构建三种难度数据集并进行二分类建模，开发的集成学习模型能够以较高精度区分最终扩髓尺寸与规划尺寸的锤击声，有助于术者在术中实时判断扩髓进程，为预防假体周围骨折提供了客观声学评估手段。

髋、膝关节置换术后AI的应用

并发症早期预警系统     深静脉血栓风险预测  深静脉血栓形成是髋、膝关节置换术后常见并发症。流行病学调查显示，在没有采用适当预防措施的情况下，全髋关节置换及全膝关节置换术后深静脉血栓形成发生率可高达50%~60%。尽管采用了标准化的预防措施，全髋关节置换及全膝关节置换术后深静脉血栓形成发生率仍达到12.0%、22.7%。深静脉血栓形成可能引发严重的肺部并发症（如肺栓塞），是患者围手术期死亡的主要原因之一。因此，精准预测术后深静脉血栓形成的风险至关重要。AI为深静脉血栓形成风险分层提供了新思路，通过整合多维度临床数据，在一定程度上提高了术后深静脉血栓形成风险的预测精度。

Wang等针对接受髋膝关节置换患者的研究结果显示，基于电子健康记录的机器学习模型能有效预测深静脉血栓形成风险。集成模型的表现最为出色，其曲线下面积达0.9206，敏感性为80.27%，特异性为90.59%；该模型凭借整合患者年龄、术中失血量、术前凝血功能以及合并症等多项临床变量，识别出最佳风险阈值为Caprini评分≥10分，可在早期识别出高风险患者，为术后抗凝策略的个性化制定提供参考依据，研究者建议未来可将该模型整合到临床决策支持系统当中，以实现术后风险的实时预警。此外，Shohat等对35963例膝髋关节置换术数据进行分析，发现基于机器学习的多模型联合分析可精确预测术后静脉血栓和主要出血事件的风险，其中梯度提升树模型对肺栓塞和深静脉血栓的预测表现最为优异，曲线下面积分别为0.774、0.759。上述研究还识别出活动性癌症、翻修手术、输血以及术前华法林使用等关键风险因素，成功开发了一种易于使用的算法，可以准确预测术后的静脉血栓和主要出血事件，还可用于临床医师的日常临床决策和患者咨询。但是学者认为AI在术后风险预测中的效果存在局限性，未能起到很好的作用，表明仅根据术前信息预测效果有限，未来需构建包含术中和术后数据的预测模型。

假体周围感染风险预测   除了血栓风险以外，假体周围感染是髋膝关节置换术后另外一种严重并发症，而目前的诊断工具如临床测试、血液或关节液实验室检查、影像学检查在感染检测方面存在一定的局限性。虽然MRI检查能辅助鉴别感染，但是金属伪影和影像解读存在主观差异，限制了其临床应用。基于MRI影像组学的AI模型为假体周围感染的预测提供了新方向。Albano等基于支持向量机分类器构建的AI模型通过分析骨髓水肿、滑膜炎及关节囊外水肿等多种影像特征来预测全髋关节置换术后感染，在外部验证中表现出色，敏感性达到92%，特异性为79%，曲线下面积为0.89。值得注意的是，仅凭借假体周围骨髓水肿这一特征，支持向量机分类器仍可保持较高的敏感性与特异性，为早期感染的快速筛查提供了可靠工具，可辅助鉴别感染性与非感染性假体失效，尤其适用于复杂病例的决策支持。Kl⁃emt等为了验证机器学习技术在全膝关节置换翻修术后假体周围感染预测中的临床实用性，使用了人工神经网络、支持向量机、KNN（K-最近邻算法）三种算法对1432例数据进行回顾性分析，结果显示人工神经网络模型具有最为出色的性能，该模型还识别出无菌性全膝关节翻修术后假体周围感染的关键风险因素，包括既往膝关节开放手术史、药物滥用、肥胖及糖尿病。因此，机器学习可以为术前风险分层提供个体化预测，协助外科医师进行全膝关节置换无菌翻修患者的临床决策和咨询。上述研究体现了AI在假体周围感染风险预测中的潜力，其高效性有效降低了感染风险并减少了非必要的翻修手术。然而，此类模型普遍依赖单中心回顾性数据构建，其泛化能力与临床适用性仍有待验证。随着未来多中心前瞻性研究提升其普适性，将会推动AI在关节置换感染防控中的实际应用。

全髋关节置换术后髋关节脱位风险预测  髋关节脱位是全髋关节置换术后最常见的早期并发症，不仅是导致翻修手术的关键原因之一，更直接影响患者的功能恢复和远期预后，因此精准预测术后髋关节脱位风险至关重要。AI技术通过多维度参数整合提高了脱位风险评估的精准度。Borjali等开发了一种基于深度学习的自然语言处理模型来检测初次全髋关节置换术后假体位置，可以准确预测髋关节脱位风险并改善患者预后。Hernigou等首次开发出特定假体脱位风险计算器，此计算器将患者合并症、假体组件位置及影响关节不稳定性的手术相关因素综合纳入，其预测髋关节脱位的准确性达到95%。

术后影像的自动化分析与假体生存率预测    髋、膝关节置换术后X线片常被用于评估假体位置、排除并发症风险，并在后续随访中观察假体骨整合、磨损、稳定性、骨重塑、骨溶解等情况。AI可以自动化解读术后X线片，在假体位置评估与松动检测方面表现出优势。Bonnin等开发了一款名为X-TKA的AI工具，基于包含39751张X线片的大型数据库训练了12个卷积神经网络，这些算法能判断检查的质量、识别图像特征、评估假体尺寸和位置、测量膝关节-假体对线角度等；研究结果显示X-TKA在质量评估及图像特征识别的曲线下面积达到0.98，角度测量平均绝对误差为1.71°，与经验丰富的外科医师水平相当。X-TKA辅助使外科医师在骨-骨水泥-置入物复合体界面异常检测中的准确率提高了5%，灵敏度提升了12%，明显提高了检测结果的可重复性和医师间的一致性。Gurung等也得出了类似的结论，不过其指出现有研究多数存在方法学局限和验证不足的问题。随着研究的深入，AI的应用已从影像参数的自动化分析深入到利用时序影像中的动态特征来预测假体生存率。Bulloni等开展了一项代表性研究，通过分析全髋关节置换术后系列X线片中169个影像学特征的演变规律，其构建的机器学习预测模型实现了对假体失败的高精度预测；值得注意的是，仅依靠4个关键时序参数（股骨假体下沉变化、切除高度降低速率、假体旋转演变及透亮线出现）构建的简化模型就能提前5~12个月预警失败风险，从而实现对假体生存率的预测；该研究凸显了影像时序变化特征在预测假体生存率中的核心价值，其预测效能显著优于常规单时间点评估。Corti等采用迁移学习的方法将髋关节预测模型成功迁移至全膝关节置换领域，仅依据术后X线片即可提前预测多因素导致的假体失败风险，这一研究验证了AI模型跨关节应用的泛化能力，也为基于影像数据的假体长期生存率预测提供了新路径。

术后康复管理    全膝关节置换术后患者康复需要长期的训练指导和随访，患者多采用自主居家功能锻炼结合定期门诊复查的模式，由于缺乏专业指导，实际效果常不尽如人意。AI为术后康复管理提供了新的解决方案。智能可穿戴设备作为一类新型医疗监测工具，搭载多模态传感器（如加速度计、陀螺仪、磁力计等），可实时监测患者生理指标、步态参数、关节活动度等运动数据，并传输至云端平台，由AI算法分析后为临床医师提供评估依据。通过远程交互功能，医护人员可以及时调整康复方案，提升个体化管理水平与患者依从性。苏州大学洪洋等基于BPMpathway系统通过内置传感器的智能绑带和专属软件实时监测患者数据并动态调整康复计划，其研究结果显示干预组在膝关节活动度、膝关节功能HSS评分、生存质量SF-36评分及康复依从性方面显著优于常规居家康复的对照组。谢文清等利用膝关节康复智能监测系统实现了患者居家康复期间等长伸膝肌力与关节活动度的实时监测及数据传输，术后随访结果同样表现良好，而且患者康复数据反馈依从性高。上述研究结果显示出智能可穿戴设备在全膝关节置换术后随访和康复中的重要作用，通过持续监测与远程管理有效提升了患者的参与度和康复效果。

关节置换术中AI应用面临的挑战

AI在骨科手术中的应用前景广阔，但是技术局限性与伦理问题仍是制约其临床转化的主要障碍。临床数据库中数据的质量和AI模型的性能与训练数据的质量和规模相关。小样本数据容易导致模型出现过拟合现象且泛化能力不足，而模型输入参数的多样性可能因数据标准化不足而导致模型鲁棒性下降。解决问题的关键点在于建立多中心标准化数据库，这样既能保障数据的规模，又能通过统一采集规范提高数据质量，使模型的精度与普适性得以平衡。虽然AI在临床预测中表现出强大的数据拟合能力，但是其“黑箱”特性是一个绕不开的话题，高精度AI模型可以识别复杂的统计学关联，其决策过程缺乏透明度，临床医师很难接受一个无法解释的AI结论，若强行简化模型又会造成预测性能下降。因此，开发一个“透明可解释，高效可信任”的新模型成为亟待解决的核心问题。AI应用的研究过程中如何确保患者数据隐私和安全是一个值得关注的问题。

目前多数AI模型的训练依靠集中化的大规模数据集，然而大多时候缺少数据脱敏或者加密存储的具体措施，而且代码与数据共享不够透明，部分研究甚至连训练数据的来源都没有公开，这些问题也有增加患者隐私泄露风险的可能。AI算法偏见会引发医疗公平性危机，用于AI模型训练的数据集如果产生系统性偏差将会使医疗资源分配不平等的情况更加严重。Sanghvi等的研究仅使用术前功能评分作为输入变量，忽略了文化或语言差异对患者报告结果的影响，这种算法偏见可能使少数群体无法得到精准的预后评估，加剧了医疗不平等的状况。

总结与展望

AI在关节外科的应用不断深入，已覆盖髋膝关节置换术前规划、术中机器人协同操作、术后风险预警等多个环节，展现出广阔的临床应用前景。然而，AI技术的应用也面临诸多挑战。在多中心协作方面，未来应该建立标准化、高质量、跨区域的多中心数据库，涵盖不同种族、年龄、性别和社会经济背景的人群，并统一影像采集、临床变量与随访标准，以提升数据质量和模型泛化能力。此外，在不共享原始数据的前提下实现多中心联合建模，在保护患者隐私的同时扩大样本规模，增强模型的稳定性和适用性。笔者认为，AI在关节外科的发展应坚持以临床需求为导向，强调人机协同。AI不应取代外科医师，而应作为提升医师决策能力的辅助工具，尤其是在复杂病例中发挥互补作用。同时，应推进可解释AI的应用，提高模型透明度和可信度。伦理和规范建设也需同步加强，建议由权威行业组织牵头，制定相关临床指南、数据安全标准及审计机制，推动技术规范化、人性化发展。展望未来，AI有望从辅助工具发展为关节置换领域的核心决策支持系统，助力关节外科向更精准、智能和个性化的方向发展。

来源：中国骨与关节损伤杂志2026年2月第41卷第2期

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