机器人导航技术优化早发性脊柱侧凸矫形手术策略的临床研究

《World Neurosurgery》：Research on Optimizing Early-Onset Scoliosis Correction Strategies Using Robotic Navigation Technology

本研究针对早发性脊柱侧凸（EOS）手术中椎弓根螺钉置入精度难题，研究人员开展机器人辅助与传统徒手技术的对照研究。结果显示机器人辅助组螺钉置入准确率显著提升至97.2%（vs 79.4%, P<0.05），术后并发症更低，虽手术时间延长（166.32±24.87分钟 vs 149.50±13.72分钟），但出血量无显著差异。该技术为EOS精准矫形提供了新范式。

　　

在儿童脊柱畸形领域，早发性脊柱侧凸（Early-Onset Scoliosis, EOS）一直是困扰骨科医师的挑战。这类发生于低龄儿童的脊柱三维畸形，不仅影响外观，更可能压迫心肺脏器，阻碍正常发育。外科矫形手术是控制畸形进展的关键手段，而椎弓根螺钉置入技术作为脊柱内固定的"基石"，其置入精度直接决定手术成败。然而，EOS患者常合并椎弓根发育细小、旋转畸形等复杂解剖变异，传统徒手置钉犹如"暗夜行舟"，极易引发神经血管损伤等严重并发症。如何实现毫米级的精准置钉，成为脊柱外科领域亟待突破的瓶颈。

在此背景下，发表于《World Neurosurgery》的研究论文《Research on Optimizing Early-Onset Scoliosis Correction Strategies Using Robotic Navigation Technology》应运而生。该研究首次系统评估了机器人导航技术在EOS矫形手术中的应用价值，通过对比机器人辅助与徒手置钉两组患者的临床数据，为精准脊柱外科提供了令人信服的证据。

为验证机器人辅助技术的优势，研究团队采用回顾性对照设计，纳入了2021年1月至2023年12月期间接受手术的47例EOS患者。通过分析螺钉置入精度、手术时间、术中出血量等核心指标，并结合Cobb角（反映脊柱侧凸程度的指标）矫正率、椎体高度恢复等影像学参数，全面评估两种术式的综合疗效。特别关注了机器人技术对手术策略的优化作用，包括是否减少固定节段延伸、降低椎板钩使用频率，以及在椎弓根发育异常病例中实施in-out-in技术（一种特殊的螺钉穿越技术）的安全性提升。

关键技术方法主要包括回顾性收集47例EOS患者临床资料，分组比较机器人辅助与徒手椎弓根螺钉置入效果；通过术后CT（计算机断层扫描）评估螺钉置入精度（采用Gertzbein-Robbins分级标准）；统计分析手术时间、出血量、并发症等指标；影像学测量Cobb角矫正率；特别关注机器人对固定节段选择和in-out-in技术安全性的优化。

结果

螺钉置入精度

机器人辅助组展现出压倒性优势，置钉准确率高达97.2%，显著优于徒手组的79.4%（P < 0.05）。术后CT三维重建显示，机器人引导下的螺钉轨迹与术前规划高度吻合，尤其在椎弓根直径不足4毫米的严重畸形节段，仍能实现安全置入。

手术指标对比

尽管机器人组手术时长延长约17分钟（166.32 ± 24.87分钟 vs. 149.50 ± 13.72分钟，P < 0.05），但术中出血量未见显著增加（142.86 ± 46.67 mL vs. 136.88 ± 31.64 mL，P > 0.05）。值得注意的是，机器人组未发生神经根损伤或椎弓根破裂等严重并发症，而徒手组出现2例螺钉误置导致脑脊液漏。

影像学矫形效果

术后Cobb角矫正率与椎体高度恢复程度两组间无统计学差异，表明机器人技术在保证精准置钉的同时，并未削弱整体矫形效果。这提示手术效果的差异主要源于操作精度而非矫形理念。

手术策略优化

机器人导航展现出革命性的策略优化能力：首先，通过预判置钉可行性，有效避免因置钉失败而延长固定节段的情况；其次，精准导航减少了对椎板钩等辅助固定物的依赖；最具突破性的是，在12例椎弓根发育畸形病例中，机器人引导的in-out-in技术实现零并发症，破解了传统术式的安全困局。

结论与讨论

本研究证实，机器人辅助椎弓根螺钉置入技术可显著提升EOS手术的精准性与安全性。虽然手术时间有所延长，但更高的置钉成功率降低了翻修风险，从整体医疗资源利用角度更具优势。该技术通过量化决策支持，使外科医生能更专注于矫形策略优化，特别是为解剖变异严重的复杂病例提供了可预测的解决方案。值得注意的是，机器人组与徒手组在最终矫形效果上无差异，说明当前技术瓶颈在于操作精度而非矫形设计，这为下一代机器人系统研发指明了方向——如何将精准置钉与智能矫形深度融合。

这项研究标志着EOS手术进入精准化时代。机器人导航不仅是一种技术工具，更是一种手术哲学变革：它将依赖经验的"艺术性"操作转化为可量化、可复制的科学流程。随着人工智能算法的迭代和力反馈技术的引入，未来机器人系统有望实现实时矫形规划自动优化，进一步推动脊柱外科从"解剖矫正"向"功能重建"的范式转移。马冰团队的研究，为这一技术演进奠定了坚实的临床基石。