综述：脊柱护理中的人工智能：治疗应用的范围综述

《North American Spine Society Journal (NASSJ)》：Artificial Intelligence in Spine Care: A Scoping Review of Treatment Applications

该范围综述评估了2019-2024年间AI在脊柱疾病治疗中的应用，纳入16项研究。结果显示AI在非手术干预（如个性化锻炼、聊天机器人）中有效改善慢性腰背痛患者的疼痛、残疾和生活质量，但在手术领域（如导航系统）仍处于早期阶段。研究指出AI需结合临床决策，但存在数据验证不足、样本异质性强及长期效果不明等问题。未来需加强标准化评估和跨学科合作。

　　在现代医疗领域，人工智能（AI）的应用正在迅速扩展，为临床决策、个性化治疗和改善患者预后提供了新的可能性。脊柱疾病作为一类常见且影响深远的健康问题，其治疗领域尤其吸引了AI技术的关注。尽管AI在脊柱护理中的应用取得了初步成果，但目前的研究证据仍然存在碎片化和质量参差不齐的问题，限制了其在临床实践中的广泛应用。因此，本文旨在系统地梳理当前关于AI在脊柱疾病治疗中的研究现状，识别研究空白，并为未来的研究方向提供参考。

### 背景与现状

随着AI技术的快速发展，其在医疗领域的应用不断深化。AI的显著优势在于能够整合大量复杂数据、从数据中学习并生成预测性见解，这使其成为优化临床流程和实现个性化治疗的重要工具。特别是在脊柱护理领域，AI技术的应用已经覆盖了从术前风险评估、手术规划到康复和慢性疼痛管理等多个环节。通过机器学习、深度学习、神经网络和自然语言处理等技术的结合，AI为脊柱疾病的诊断、治疗和管理带来了新的视角和手段。

然而，尽管AI在脊柱护理中展现出了巨大的潜力，但相关研究的证据仍然不够充分。许多研究集中在慢性低背痛（cLBP）等常见疾病上，而对于颈椎病或其他类型的脊柱问题，相关研究较少。此外，AI在脊柱手术中的应用仍处于探索阶段，虽然一些研究展示了其在术前评估和术中导航方面的可行性，但这些技术的临床价值和实际效果仍需进一步验证。

### 方法与研究设计

本文采用了一种系统性的综述方法，依据Joanna Briggs Institute（JBI）和PRISMA-ScR指南进行文献检索和分析。研究团队在Ovid MEDLINE、AMED、Embase、Cochrane CENTRAL、Web of Science-Core Collection和Scopus等六个数据库中搜索了2019年1月至2024年12月期间发表的相关文献。研究纳入标准包括：使用AI技术进行脊柱治疗干预、研究对象为人类、包含对照组、提供足够的方法学细节，并且为英语文献。通过排除动物实验、非临床应用和缺乏具体治疗干预的研究，确保了研究的临床相关性。

在数据提取方面，研究团队采用结构化模板，从纳入的文献中提取了研究特征、AI技术类型、治疗方式、干预时长等关键信息。为了确保数据的一致性，研究团队对部分文献进行了独立的数据提取，达到了85%以上的共识率。在数据质量评估方面，研究团队开发了一个基于APPRAISE-AI和TRIPOD-AI工具的定制化评分系统，涵盖了数据代表性、透明度、偏倚控制、模型性能和报告实践等多个方面。通过对每个研究的评分，研究团队能够识别出AI应用中的关键优势和不足。

### 研究结果

经过筛选，共有16项研究被纳入综述。这些研究涵盖了多个国家和地区，包括3项来自美国的研究，8项来自单一国家的研究，以及5项多国合作的研究。研究显示，大多数文献集中于非手术干预，特别是针对慢性低背痛的AI应用。这些干预措施包括基于AI的聊天机器人、运动指导平台和决策支持系统，旨在通过个性化的健康建议、运动方案和心理干预来改善患者的疼痛、功能障碍和生活质量。研究结果表明，AI干预在这些方面均表现出一定的效果，但效果的大小和持续性存在差异。

此外，有两项研究探讨了AI在脊柱手术中的应用，包括脊柱电刺激和骶骨填充术。这些研究发现，AI在术前评估和术中导航方面具有一定的优势，能够提高手术的安全性和效率。然而，这些研究的样本量较小，且缺乏独立的验证数据，因此其结果的普遍适用性仍需进一步探讨。

### AI技术的多样性与挑战

AI技术在脊柱护理中的应用形式多种多样，包括聊天机器人、运动指导应用、决策支持系统和增强现实（AR）导航工具。这些技术通过分析患者的症状、行为数据和临床信息，为患者提供个性化的治疗建议和干预方案。然而，研究也指出了AI应用中的一些挑战。首先，数据质量是AI模型有效性的关键因素，许多研究在数据采集、处理和验证方面存在不足。其次，AI模型的透明度和可解释性仍然是一个重要的问题，尤其是在临床决策支持系统中，医生和患者往往难以理解AI的推荐依据。此外，AI技术的临床实用性也受到一定限制，尽管一些研究显示了较高的患者依从性和满意度，但这些结果并未完全转化为临床实践中的广泛应用。

### 临床应用与患者反馈

在非手术干预中，AI技术的临床应用主要体现在患者教育、运动指导和心理支持等方面。例如，一些基于AI的聊天机器人通过每日提醒、运动指导和心理干预，帮助患者管理慢性低背痛。这些系统通常通过智能手机或可穿戴设备提供实时反馈，增强了患者的参与感和治疗效果。然而，尽管这些技术在一定程度上提高了患者的依从性和满意度，但它们的临床价值仍需通过长期随访和更多样化的研究来验证。

在手术干预方面，AI的应用主要集中在术前评估和术中导航。例如，一些研究使用AI模型预测脊柱电刺激的长期效果，从而减少侵入性试验的需要。另一些研究则利用增强现实技术辅助脊柱手术，提高了手术的精确性和安全性。然而，这些研究的样本量较小，且缺乏独立的验证数据，因此其结果的可靠性仍需进一步探讨。

### 未来研究方向与建议

尽管当前AI在脊柱护理中的应用显示出一定的潜力，但研究仍存在诸多局限性。首先，需要更多的标准化研究设计，以确保不同研究之间的可比性。其次，长期随访和外部验证是评估AI技术实际效果的重要环节，目前的研究大多集中在短期干预效果上。此外，AI技术的透明度和可解释性需要进一步提升，以增强医生和患者对AI的信任和接受度。

为了推动AI在脊柱护理中的广泛应用，未来的研究应更加关注以下方面：一是开发更具解释性的AI模型，使医生能够理解AI的决策依据；二是加强数据的多样性和代表性，确保AI模型能够适用于不同人群；三是探索AI技术在多学科合作中的应用，提高其在复杂治疗过程中的适应性。同时，还需要关注AI技术的伦理和法律问题，如数据隐私、算法偏倚和患者权益等，以确保AI技术的健康发展。

### 结论

综上所述，AI在脊柱护理中的应用已经取得了一定的进展，尤其是在非手术干预和手术辅助方面。然而，目前的研究证据仍然有限，缺乏统一的标准和长期的验证。因此，未来的研究应更加注重标准化、透明度和临床实用性，以确保AI技术能够安全、有效地融入脊柱护理实践。同时，还需要加强对AI技术伦理和法律问题的关注，推动其在医疗领域的可持续发展。