综述：开发并验证可解释的机器学习模型，该模型结合了椎旁肌肉质量信息，用于预测腰椎后路椎间融合术后椎体下沉的风险

《Spine》：Development and Validation of Interpretable Machine Learning Models Incorporating Paraspinal Muscle Quality to Predict Cage Subsidence Risk Following Posterior Lumbar Interbody Fusion

AI在脊柱研究中的应用扩展至非成像数据，如电子健康记录、可穿戴设备、基因组学等，整合多模态数据提升诊断和预测能力，但面临数据标准化、可解释性、监管等挑战，未来需加强多源数据融合与个性化医疗发展。

　　人工智能（AI）在脊柱研究中的应用正在经历前所未有的变革。随着技术的快速发展，AI不仅在影像分析领域取得了显著进展，还逐渐渗透到电子健康记录（EHR）、可穿戴设备、基因组学及其他多组学数据、手术机器人等多个非影像领域。这种跨模态的数据整合正在推动脊柱疾病的诊断、治疗和预后评估迈向更加精准和个性化的方向。然而，尽管AI在脊柱研究中展现出巨大潜力，其临床应用仍面临诸多挑战，包括数据标准化、模型可解释性、伦理和法规问题等。本文将系统地探讨AI在脊柱研究中的历史演进、当前应用、与影像数据的融合、面临的挑战以及未来发展方向。

### 人工智能在脊柱研究中的历史演进

在脊柱研究的早期阶段，人工智能的应用主要集中在基于规则的专家系统和传统机器学习（ML）模型上。这些方法通常用于基础分类任务，例如区分脊柱骨折与非骨折、脊柱侧弯与非侧弯等。此外，它们还被用于预测手术结果，如基于脊柱登记数据进行手术风险评估。尽管这些早期AI模型在某些领域取得了初步成果，但其应用受限于计算资源的不足、数据集规模较小以及影像协议的不统一，使得这些研究多停留在概念验证阶段。

进入2010年代中期，深度学习技术的兴起极大地推动了医学影像分析的发展，特别是在脊柱影像领域。深度学习算法能够自动识别和分割脊柱结构，如椎体和椎间盘，并对脊柱疾病进行高精度分类，例如椎间盘突出和椎体骨折。这些技术的进步使得AI在脊柱影像分析中的应用更加广泛和实用。与此同时，大规模脊柱登记数据库的建立，如北美脊柱协会登记系统，为机器学习模型提供了丰富的数据资源，进一步促进了AI在预测模型构建中的应用。

此外，随着电子健康记录（EHR）系统的普及，临床数据的多样性与数量显著增加，为AI提供了更广泛的应用场景。例如，AI模型可以通过分析EHR中的患者信息，如合并症、药物史和实验室指标，预测手术风险。这些模型在处理复杂的多维患者资料方面表现出色，其预测能力已超越传统的回归分析方法。

### 非影像AI应用的现状与潜力

虽然AI在影像分析中的应用最为广泛，但非影像数据的分析同样具有重要意义。电子健康记录、可穿戴设备、基因组学以及其他多组学数据，如转录组学、蛋白质组学和代谢组学，为脊柱疾病的诊断和治疗提供了新的视角。

在电子健康记录（EHR）方面，AI模型可以用于临床决策支持（CDS），帮助医生更准确地评估患者的风险因素。例如，AI可以分析EHR中的数据，预测患者在手术后出现30天内再入院或手术部位感染的可能性。此外，自然语言处理（NLP）技术也被用于提取医生笔记和手术报告中的关键信息，如手术方式、使用的植入物和术中并发症，从而提高AI模型的预测准确性。

可穿戴设备和物联网（IoT）技术的应用，使得对脊柱患者的功能状态进行实时监测成为可能。这些设备可以持续记录患者的步态、姿势和活动水平，帮助识别疾病进展、术后并发症或康复不佳的迹象。例如，AI算法可以分析步态变化，判断是否存在脊柱不稳定或疼痛加重的信号。这种实时反馈机制不仅有助于患者自我管理，也为医生提供了及时干预的依据。

基因组学和多组学数据的分析则为脊柱疾病的遗传基础提供了新的研究方向。例如，青少年特发性脊柱侧弯和椎间盘退行性变等疾病具有明显的遗传倾向。AI可以处理大规模基因组数据，如全基因组关联研究（GWAS），以发现新的风险位点和基因-环境相互作用，从而更深入地理解脊柱疾病的发生机制。此外，多组学数据的整合可以为疾病亚型的分类提供依据，例如通过分子特征来识别退行性椎间盘疾病的不同类型，并据此制定个性化的治疗方案。

手术机器人和增强现实（AR）/虚拟现实（VR）技术的结合，也在脊柱外科领域展现出广阔前景。AI增强的手术机器人可以利用术中传感器数据，如力和扭矩反馈，实时优化螺钉置入路径，减少手术并发症。同时，AR/VR技术能够将脊柱解剖结构与实时手术数据叠加，帮助外科医生更直观地理解患者解剖特征，提高手术的精确性和安全性。

### AI与影像数据的融合

尽管非影像数据的应用日益广泛，但影像仍然是脊柱疾病诊断的重要基石。近年来，基于深度学习的计算机视觉技术在脊柱影像分析中取得了突破性进展，能够实现自动化的椎体和椎间盘分割，并对脊柱疾病进行高精度分类。这些技术的进步不仅提高了诊断效率，还增强了AI模型的鲁棒性。

与此同时，生成对抗网络（GANs）等生成模型被用于增强影像数据集，特别是在解决数据稀缺问题方面发挥了重要作用。例如，GANs可以合成高质量的影像数据，或从MRI数据生成CT影像，从而扩展训练数据的来源，提高AI模型的泛化能力。此外，AI与非影像数据的融合也带来了更全面的患者评估方法。例如，通过将MRI得出的椎间盘退变程度与可穿戴设备记录的步态变化进行交叉分析，可以更准确地评估脊柱退行性疾病的进展，并据此制定个性化的康复计划。

这种多模态数据整合的策略在临床实践中展现出更高的预测准确性和更全面的疾病理解。例如，结合EHR中的患者风险资料与MRI影像数据，可以更精准地预测术后并发症的发生概率。而将可穿戴设备记录的运动数据与X光片中的脊柱不稳定迹象进行比对，有助于更动态地评估患者的病情变化，从而实现更精准的干预和监测。

### 面临的挑战

尽管AI在脊柱研究中展现出巨大潜力，但其广泛应用仍面临一系列挑战。首先是数据质量和标准化问题。非影像数据的采集和存储方式各异，不同医疗机构的EHR系统可能存在结构差异，而可穿戴设备的校准也会影响数据的准确性。此外，基因组学数据的处理涉及复杂的生物信息学流程，这些都对数据的整合和分析提出了更高要求。

其次是模型的可解释性问题。随着AI模型的复杂度不断提高，其决策过程变得越来越难以理解，这给临床医生的使用带来了障碍。虽然已有多种可解释性人工智能（XAI）技术被提出，如SHapley Additive Explanations（SHAP）和梯度加权类激活映射（Grad-CAM），但这些方法在实际应用中仍存在局限。如何建立一套统一的可解释性框架，以确保AI模型的临床可靠性并增强医生对其预测结果的信任，仍然是亟待解决的问题。

再者是模型的泛化能力。AI模型往往在特定数据集上表现良好，但若要应用于更广泛的人群，就必须确保其具备跨数据集的泛化能力。然而，由于不同人群的遗传背景、社会经济状况和医疗技术使用习惯存在差异，模型在不同医疗环境中的表现可能参差不齐。因此，需要通过持续的数据验证和多中心合作，以确保AI模型的临床适用性。

此外，AI在临床实践中的整合也面临挑战。AI工具的有效应用需要与现有的医院信息系统无缝对接，同时不能对医生的日常流程造成干扰。这意味着AI系统必须具备直观的用户界面，并且能够为临床团队提供切实的价值。然而，目前许多AI系统仍处于研发或试点阶段，尚未完全融入临床工作流程。

最后，伦理和法规问题也不容忽视。AI在脊柱手术中的应用涉及数据共享、隐私保护和责任归属等复杂议题。例如，使用基因组数据时，必须确保患者知情同意，并防止潜在的基因歧视。此外，AI驱动的手术决策可能引发法律责任问题，因此需要建立相应的监管框架，以确保AI技术的安全性和合规性。

### 未来发展方向

展望未来，AI在脊柱研究中的应用将更加多元化和深入化。首先，多模态数据的整合将成为关键方向。通过融合高通量多组学数据、真实世界数据（如可穿戴设备数据）以及大规模影像数据，可以构建更全面的患者模型，从而实现更精准的疾病分类和治疗方案推荐。此外，联邦学习等隐私保护技术的应用，将有助于在不集中存储数据的前提下，训练更加稳健的AI模型，同时确保患者隐私。

其次，AI在精准医学中的应用将进一步深化。通过整合遗传、分子和实时生理数据，AI可以为每位患者量身定制治疗方案。例如，基于基因组数据的个性化风险评估工具，可以帮助医生更准确地判断患者对特定治疗的反应，从而优化治疗策略。此外，AI驱动的康复方案也可以根据患者的分子特征进行调整，以提高治疗效果。

再者，下一代手术机器人和增强现实技术有望在脊柱外科领域发挥更大作用。未来的手术机器人可能具备更先进的视觉识别、力反馈和预测分析能力，从而提供真正的自适应手术辅助。这些技术的结合不仅能够减少手术风险，还可能提升手术教育的质量，为年轻外科医生提供更直观的培训方式。

此外，生成式AI和自然语言处理（NLP）技术的应用，将进一步拓展AI在脊柱研究中的功能。生成式AI可以用于创建合成脊柱数据集，以提高AI模型的训练效果。而NLP技术则可以用于总结手术报告和患者记录，为医生提供快速参考。更重要的是，AI可以通过实时结合影像数据和文本数据，为医生提供更全面的决策支持。

最后，国际间的协作与法规统一将有助于AI技术的推广和应用。随着AI技术的不断发展，各国需要制定统一的算法开发、验证和监管标准，以确保AI技术的安全性和有效性。同时，清晰的评估指标和监管框架，将有助于AI技术的临床转化，并增强各利益相关方对其应用的信任。

### 结论

人工智能在脊柱研究中的应用已从单一的影像分析扩展到多个非影像领域，包括电子健康记录、可穿戴设备、基因组学和手术机器人等。这种跨模态的数据整合为脊柱疾病的诊断、治疗和预后评估提供了全新的视角，有助于实现更精准、个性化的医疗方案。然而，AI在临床实践中的广泛应用仍面临诸多挑战，如数据标准化、模型可解释性、伦理和法规问题等。未来，只有通过跨学科的合作，包括临床医生、数据科学家、工程师和政策制定者的共同努力，才能充分发挥多模态AI在脊柱研究中的潜力，为全球脊柱疾病患者带来更优质、更安全的医疗服务。