机器人辅助全膝关节置换术（ROSA系统）提升手术效率与术中规划能力的研究

本研究针对机器人辅助全膝关节置换术（rTKA）中存在的学习曲线长、手术效率低等问题，由高容量医疗机构的两位资深关节外科医师团队开展回顾性分析，评估ROSA系统在150例手术中的时间效率变化。结果显示，随着病例积累（75例/术者），止血带时间（61.4→56.7分钟，P=0.0417）和规划时间（13.49→6.68分钟，P=0.0078）显著缩短，证实认知性操作环节（如计划面板调整）是效率提升的关键靶点，为临床推广提供了循证依据。

　　

膝关节骨关节炎的治疗中，全膝关节置换术（TKA）是终极解决方案，但传统手术依赖术者经验，存在力线偏差、软组织平衡不精准等问题。机器人辅助技术（rTKA）虽能提升精确度，却因学习曲线长、手术时间增加饱受争议。2021年获批的ROSA系统通过实时反馈和智能规划功能革新了手术流程，但其实际效率改进轨迹尚未明确。

为破解这一临床难题，Zimmer Biomet合作机构的研究团队开展了一项突破性研究。通过分析两位资深关节外科医师的前75例ROSA手术数据，首次系统揭示了该技术的时间效率演变规律。研究发现，随着病例积累，止血带时间从61.4分钟显著降至56.7分钟（P=0.0417），而最具戏剧性改善的是规划时间——从13.49分钟锐减至6.68分钟（P=0.0078）。这些数据发表于《Arthroplasty Today》，为机器人关节置换的临床决策提供了关键证据。

研究采用多维度时间戳分析技术，通过ROSA系统内置计时模块精确记录各手术环节耗时。团队建立了包含150例手术的数据库（每位术者前75例），采用多水平回归模型控制术者间差异。重点监测了止血带时间、骨性标志注册时间、膝关节状态评估时间等核心指标。

【Material and methods】
研究纳入高容量医疗中心连续实施的150例ROSA rTKA手术。通过机器人系统硬驱提取时间数据，采用t检验比较初期（1-20例）与后期（131-150例）差异，并建立多级回归模型分析学习曲线。

【Results】
数据分析揭示：止血带时间显著缩短4.7分钟（P=0.0417），规划时间降幅达51%（P=0.0078）。回归分析显示每完成1例手术，规划时间减少0.08分钟（P=0.0064）。值得注意的是，技术性操作如骨性标志注册（股骨P=0.6542，胫骨P=0.9440）和截骨时间（P=0.4372）保持稳定，证实认知环节是效率提升的关键。

【Discussion】
该研究首次量化了ROSA系统"认知-技术"双轨学习曲线：技术性操作可在15例内掌握，而规划面板的熟练需要75例经验。与Mako系统（7-43例学习曲线）相比，ROSA在软组织平衡预测功能上更具优势。研究建议培训应聚焦计划面板的智能调整策略，这对缩短新用户适应期具有重要指导价值。

这项研究为机器人关节置换的临床推广提供了关键循证依据：首先，证实ROSA系统可实现时间中性（time neutrality）；其次，明确了认知训练是效率突破的"瓶颈"；最后，为制造商优化人机交互界面指明了方向。随着人工智能技术的融合，未来或可实现规划时间的进一步压缩，推动精准关节置换进入新纪元。