通讯作者：Glen Purnomo
Singapore General Hospital, Singapore
Arthroplasty 是亚洲人工关节学会（ASIA）与 Springer Nature 旗下品牌 BMC 合作出版的官方杂志。
近期，Arthroplasty 新发表了一篇文章“人工智能在人工关节置换中的应用”。本文精心提炼了中文要点，欢迎大家点击文末“阅读原文”查看完整内容。
人工智能（AI）是计算机科学的一个子领域，可使用计算机模拟人类认知功能，并实施类似甚至超过人类的任务。传统上，需要特殊计算机编码详细指导机器如何去处理数据和做出决策。通过机器学习（ML）算法，计算机可以在没有确切指导的情况下，通过大规模数据输入和输出来学习和提高，以辨认出相同的图案。此部分AI子集强调的是机器智能的学习部分，以开创自主解决方案。
深度学习（DL）是一种更高级和复杂的ML形式，可通过创造一种人工神经网络（ANN）模拟大脑的神经元连接。该算法可在无监督的情况下从非结构化和未标签的输入中学习，并将低相关变量从输入数据中区分开来，以进行感兴趣的预测。深度神经网络（DPP）则包含多个层次的ANN，可改进数据预测，在并无明确编程方向的情况下开发模型。卷积神经网络（CNN）是DL的另一种形式，被用于包括医学影像分析在内的计算机视觉任务。
在骨科领域，AI的影响在过去二十年也获得飞速发展。目前该技术在多个不同领域均存在应用的可能，如图像识别诊断、手术风险预测、生成患者个性化的费用模型、增强临床决策和结果预测。本文目的在于对AI目前在关节置换领域的应用及在临床领域应用的证据支持进行一简要综述。
计算机辅助诊断具有客观及高精准度的特点，可用于帮助医生进行决策。CNN已在一系列常规的影像识别应用中获得了突破。基于膝关节X片的OA诊断和分期已可通过CNN进行。Brahim等人证明通过他们的算法，甚至可以发现早期OA。Xue等人开发的一套DL模型可在无人干预的情况下使用平片进行诊断，整体效能类似于一名具有10年经验的影像学专家。最近Leung等人提出的模型，则不仅可发现膝关节OA，还可预测OA是否会在9年内进展到TKA。
另一种应用方式则是用于诊断症状前的OA患者，以尽早干预，改变疾病进程。
Kundun等人运用AI对MRI中水分分布进行分析，对出现症状之前3年的膝OA患者进行了诊断。近期AI技术的进展，已证明图像识别可被用于识别假体松动。Shah等人通过ML在平片上诊断假体松动，获得了95.6%的准确率。这使得医生可以在无需进行PET\ECT等昂贵的影像学检查的情况下进行诊断，且这些影像学检查并未证明可显著提高诊断准确率。
基于患者个性化的因素，使用AI在术前预测关节置换患者的住院时间和费用，可帮助获得最佳的护理，并可为政府和保险公司开发出患者个性化的费用基准。通过精准预测患者住院天数，可使住院床位分配和决策简化，使医疗资源得到最大化使用。医生也可更好地调整患者的预期，并进行早期干预，从而开发出更好的快速康复计划、提供更好的服务。多项研究已证明ML用于初次髋膝置换术前预测，可实现合格到优秀的结构效度、信度和响应度。
AI可用于术前筛查，以发现高风险患者，便于医生采取预防措施。Jo等人使用ML对TKA术后的输血风险进行了预测，并获得了良好的表现。最近AI还被用于关节翻修的术前评估。在翻修术前医生需要明确前次手术所用假体，但目前医生无法在术前和术中确认前次假体的几率分别为10%和2%。因此，DP已被设计用于识别假体的厂商和设计。在髋关节置换中，DL算法同样可基于正位X线片识别出THA假体。仅基于股骨柄的设计特点进行分型，多项研究已经获得了高达99.6%-100%的准确率。
对结果的预测可以使医生和患者的决策更便利，特别是判断该手术是否符合患者的预期。另外，对术后PROMs可能不会明显改善的患者，需要更密切的随访，并在术前进行更好的决策支持。
多项研究聚焦于术后能否获得最小重要临床差异（MCID），即获得的PROMs的提高是否让患者觉得手术是有意义的。在髋膝关节置换中均获得了合格到良好的结果。
更新的技术则瞄准以比传统患者调查问卷更客观的方式来测量髋膝置换术后康复的提升程度。可穿戴设备可记录患者术后的运动资料，用于对其进行功能评估。ML算法则可形成可靠的关节置换术后功能测量方法。
Ramkumar等人报道了通过智能手机和膝关节可穿戴设备收集TKA患者的术后数据。通过对收集的术前和术后数据进行分析，包括：活动程度（每天步数）、膝关节活动度（最大屈膝）、居家训练依从性、止痛药用量和PROMs，证明医生可通过远程监测评估患者的活动程度和康复依从性。他们认为通过算法分析，可以让医生找出功能不佳的潜在原因。
Polus等人进行了一项前瞻性研究。通过可穿戴性设备收集数据分析，来判断患者摔倒的风险，结果证明可以较高准确率地预测术后6周患者的摔倒风险。从而让医生可以对高风险患者进行加强预防，而低风险患者则可以加速康复。
Rouzrokh等人则使用DL在术后片上对髋臼假体的角度进行自动测量。他们基于600张骨盆正位片和600张相应髋关节侧位片建立了算法，可高度准确地实现测量，不仅可用于研究还可用于临床。
AI用于机器人手术可减少人类错误和手术时间。未来机器人手术被期望能理解复杂环境，进行实时决策，并更精准、安全、高效地完成预定任务。近期Li等人首次使用AI引导下肢CT三维重建，以使机器人辅助TKA更便捷。他们使用200例下肢CT数据进行基于AI的3D模型重建，并用20例下肢CT数据进行检验。结果显示AI引导的三维重建与真实操作获得的重建相类似。
由于可以处理大量复杂数据以引导和预测结果，AI平台具备为医生、患者和保险公司提供决策支持的潜力。
Jayakumar等人进行了一项129人的临床研究显示，使用AI辅助决策的患者，在决策质量、共享决策水平、患者满意度和功能结果方面都获得显著提高。
ML算法的开发需要大量数据。基于一种环境开发的ML无法立刻用于其他地方的现实环境，因为训练数据可能无法代表该部分人群。
在数据分享时，隐私和数据保护是一个问题。AI开发者需要保护个人信息和其他超越医患关系可能伤害患者的信息，如健康状态、保险、工作机会甚至个人关系等。
透明度和信任是另一个问题。AI缺乏透明度使得问责和责任成为问题。一些ML算法有黑箱现象，对于其输出的产生逻辑并不明了。由于无法解释算法为什么以及如何得出某些决策，使得AI的实施非常困难。
在健康领域应用AI是不可避免的。目前许多研究阐述了AI在关节置换不同领域的应用。ML使得医生可以改善临床决策、预见问题、收集资源并提供个性化的早期干预。总之，该技术必将从不同方面帮助关节置换医生提高患者的结果，但也有许多挑战仍需解决。
本篇文章刊登于ASIA官方杂志 Arthroplasty (ISSN: 2524-7948)。
Arthroplasty 是亚洲人工关节学会（ASIA）与 Springer Nature 旗下品牌 BMC 合作出版的官方杂志。
Arthroplasty 创刊于2019年，为金色开放获取期刊，已成功被DOAJ、ESCI、Scopus收录入库，本刊专注于出版关节疾病管理和康复方面的最新研究和临床进展，内容精湛。真诚邀请您投稿Arthroplasty，让我们一起为关节领域发展做出贡献，推动亚太地区人工关节研究的学术发展。
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