作者：华中科技大学同济医学院附属同济医院骨科      肖骏

关节置换手术作为治疗终末期关节疾病的有效手段，在过去半个世纪中取得了显著进步。全球范围内，每年有数百万病人通过髋、膝关节置换术恢复运动功能与生活质量。然而，尽管手术技术日益成熟，临床结果仍存在显著差异。假体生存率在达到一定平台后难以进一步提升，复杂翻修手术因解剖结构破坏、骨缺损严重而操作困难，病人满意度与功能恢复水平也受多种个体因素影响。这些挑战促使骨科领域对精准化、个性化技术提出前所未有的迫切需求。

与此同时，人工智能技术（AI）正经历迅猛发展——机器学习、计算机视觉、自然语言处理及机器人技术不断突破，为关节外科的革新注入了强大动力。AI不再仅是辅助工具，而是逐步成为手术规划、执行与评估的核心赋能者。本专题汇集五篇前沿稿件，从不同维度呈现AI在关节置换领域的应用探索，覆盖从术前预测（并发症风险、疾病进展分析）到术中导航（手术机器人、翻修应用），以及术后康复管理的全流程，形成一个相对完整的技术链条。这些研究既反映了当前的研究热点与实践进展，也深刻揭示了AI与关节置换临床实践深度融合的必然趋势。

术前规划与决策支持：从几何匹配到以病人为中心的风险决策

传统术前规划主要依赖二维影像学几何测量与外科医生的经验判断，其本质是一种基于“静态解剖测量”和“群体平均”的标准化流程。这种模式在应对病人间巨大个体差异性时往往显得力不从心，如解剖形态差异、骨骼质量不均、软组织状态不同、合并症多样等。这些局限性不仅是术后结果不确定性的来源，也是某些并发症发生的重要潜在原因。AI技术正在将术前规划从“以假体为中心”的几何匹配，重塑为“以病人为中心”的动态、多维风险决策支持体系。通过深度学习算法对CT、MRI等影像进行自动分割与三维重建，AI能够精准识别骨骼、软骨、韧带、肌肉、血管和神经等关键结构，提取超越人工精度的高维解剖参数，如股骨颈前倾角、胫骨平台后倾角、关节线高度等，并实现量化分析。此外，AI还能评估骨密度分布，识别影像学上不明显的隐匿性骨缺损，预测骨骼的生物力学特性，从而为假体型号选择、安放位置、固定方式以及手术入路等关键决策提供更为个性化和科学的依据。这一过程强调人机协同与决策透明化，AI系统并非替代外科医生，而是通过可视化界面呈现数据分析结果、模拟不同手术方案的可能结局，并给出基于多维度证据的推荐，而医生得以在充分信息支撑下进行批判性审视与最终决断，实现经验智慧与数据智能的有机融合。本专题中，《基于人工智能的膝骨关节炎疼痛进展轨迹聚类分析》利用时间序列聚类方法，基于美国骨关节炎倡议组织数据库的长期随访数据，识别出膝骨关节炎病人疼痛进展的两种主要轨迹类型。该研究提示疼痛演变差异更多源于功能与心理因素的交互作用，而非单一代谢或生活方式因素，为个体化干预提供了新思路。

尽管前景广阔，AI术前规划的全面临床应用仍面临多重挑战。数据质量与标准化是首要瓶颈，由于医疗影像数据存在设备差异、扫描协议不一、标注不一致等问题，亟需建立跨机构、跨区域甚至跨国界的高质量、标准化数据库。模型泛化能力至关重要，在单一中心数据上训练表现优异的模型，需要在不同人群、不同医疗中心进行广泛的外部验证，确保其普适性与稳定性。临床工作流的整合也是关键问题，AI技术必须无缝嵌入现有的医院信息系统（HIS）、影像归档和通信系统（PACS）及电子病历（EMR）中，以自然、高效的方式辅助医生工作，而非增加额外的操作负担或时间成本。最后，需要同步建立法规与伦理框架，明确AI辅助决策的责任归属与临床应用边界。

术中导航与精准执行：机器人辅助的技术革新

术中操作的精度直接影响假体的长期稳定性、关节功能恢复以及病人满意度。传统关节置换手术高度依赖主刀医生的空间想象力、手眼协调能力与徒手操作的稳定性，在处理复杂解剖变异、严重畸形或翻修手术（如解剖标志改变、合并骨缺损）时，其局限性尤为突出。机器人辅助手术技术正推动关节置换从“经验依赖型”技艺，向“数据驱动型”精准工程演进，实现术中导航与执行的革命性突破。现代手术机器人系统通过融合高精度术前三维规划与术中实时导航信息（如光学追踪、位姿传感、力反馈），构建起一个“感知-决策-执行”的智能闭环。手术机器人系统不仅是被动执行医生指令的机械臂，更能实时“感知”手术环境：通过力反馈感知骨骼硬度，避免截骨过深；通过光学追踪实时监控手术器械和骨骼的位置，预警操作偏差（如截骨角度误差或假体安放超出安全边界）；甚至可通过术中影像（如术中透视）与术前模型的配准，动态更新规划以适应实际情况。这种自适应能力，结合AI提供的决策依据，使得外科医生能够从繁重、重复的精准操作中部分解放，将更多认知资源聚焦于更高层次的手术策略、软组织平衡、并发症预防等环节。机器人辅助推动了手术过程向着可量化、可预测、可复制的精准目标大步迈进，有助于缩短学习曲线，提升手术的一致性与标准化水平。

《活动平台单髁置换术辅助机器人系统的研发与尸体实验研究》展现了国产机器人的最新进展。单髁置换精度要求高、学习曲线陡，骨科手术机器人的应用有望降低技术门槛，并通过标准化提升手术一致性。《机器人辅助全膝关节假体翻修手术的初步探索应用》则针对翻修手术中骨缺损、解剖标志改变等难题，探讨机器人辅助的优势与局限，其复杂场景正是检验系统灵活性与智能性的试金石。《智能螺钉引导技术在复杂髋关节翻修中的应用》聚焦髋臼翻修难点，通过术前规划与术中实时导航，提升螺钉置入的安全性及准确性，尤其对严重骨缺损病例具有重要意义。

全流程管理与风险评估：从片段医疗到闭环智能

AI技术的赋能远不止于单点技术突破，它正推动关节置换从“片段式”的医疗环节转向为贯穿围手术期、一体化、数据驱动的全流程智能管理模式。这一变革的核心是构建一个连续、可追溯、可优化迭代的“数字孪生”诊疗过程。AI驱动的智能闭环始于术前的多模态数据（影像、生化、基因、问卷）融合分析，可以进行精准的风险预测与手术方案优化。在术中，机器人或导航系统确保规划的精准执行，同时实时采集手术数据（如截骨量、软组织张力、假体安放参数），形成宝贵的术中数字记录。术后阶段，通过可穿戴设备、智能手机应用、远程监测平台，可以持续收集病人的步态、活动量、关节活动度、疼痛评分及影像随访数据等，实现康复进程的客观化监测与并发症的早期预警。在此流程中，风险评估与决策支持逐渐向动态化、持续化、智能化的方向演进。术前识别出的高风险病人表型（如易发生感染、血栓或假体周围骨折的群体），可触发围术期个性化的预防性干预与强化监测方案；术中，系统实时监控并规避与操作直接相关的风险；术后，持续回传的康复数据不断验证和修正术前的预测模型，形成“预测-干预-验证-再学习”的增强智能回路。这使得风险管理从事后被动补救，转向事前主动预防与事中实时控制。《基于可解释机器学习的全关节置换术后机械性并发症预测建模与风险表型聚类》基于英国生物银行（UKBiobank）队列，构建了性能优异的自动化机器学习（AutoML）集成预测模型，并通过沙普利加和解释法（SHAP）分析识别出六类风险驱动模式，将单一概率输出转化为结构化风险表型，为个体化临床决策提供了可操作框架。

临床转化挑战与未来展望

AI辅助关节置换的全面临床应用，仍面临一系列现实挑战。目前，多数研究尚处于技术验证阶段，亟需通过前瞻性队列及大规模多中心随机对照试验，积累更高等级的临床证据以证实其效能与安全性。与此同时，高昂的购置与运维支出使得成本效益分析变得至关重要，必须通过严谨的卫生经济学研究，明确其在降低远期翻修率、延长假体寿命等方面的长期价值。此外，新技术的引入也要求同步更新医生培训体系与资格认证标准，在推动手术标准化的同时，妥善融合医生的个体经验与判断。更深层的挑战还涉及数据安全与伦理规范，尤其是术中导航数据、手术视频等敏感信息的采集、存储与共享，亟待建立统一的行业标准与安全保障框架。

展望未来，该领域的发展将可能沿着多个关键方向深化融合。一体化智能手术系统有望实现术前规划、术中导航与术后评估的无缝衔接与闭环管理，从而提升诊疗的整体性与连续性。结合增材制造和智能制造等前沿技术，基于病人个体解剖与生物力学特征的个性化假体设计，将与机器人精准手术实现更深层次的融合。5G、云计算等技术的赋能，将拓展远程手术协作、实时指导与标准化培训的应用场景，助力优化医疗资源布局。更进一步，AI的介入将从手术室延伸至病人生活的全程，通过可穿戴设备与移动医疗平台，实现术后康复的个性化指导与并发症的早期预警，最终推动关节置换迈向以病人长期健康与功能恢复为核心的精准医疗新阶段。AI正在将关节置换从一门高度依赖经验的外科艺术，重塑为基于数据的精准科学。通过贯穿术前、术中、术后的全流程赋能，AI不仅实现对个体风险的精准预测与分层管理，更借助机器人技术将个性化方案转化为毫米级的精准执行。这场融合AI与先进机器人技术的变革，其最终目的并非取代外科医生，而是通过构建“预测-规划-执行-优化”的增强智能闭环，让每一次手术都更安全、更精准、更贴近病人个体需求，真正迈向以病人长期健康与功能恢复为核心的新纪元。

来源：骨科2026年1月第17卷第1期