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在骨科领域，人工智能（AI）应用日益广泛，但缺乏系统评估。研究人员开展 “Evaluating the Impact of AI in Orthopedics: A Quantitative Analysis of Advancements and Challenges” 研究，发现 AI 研究增长迅速等成果，为理解 AI 在骨科的现状和未来提供参考。
在现代医学的快速发展进程中，骨科领域正经历着一场深刻的变革，而人工智能（Artificial Intelligence，AI）的出现无疑成为推动这场变革的关键力量。AI 凭借其强大的数据处理和分析能力，在骨科的诊断、治疗和预后评估等多个方面展现出巨大潜力。它能够帮助医生更精准地识别骨折、判断关节疾病，还能辅助制定个性化的手术方案，大大提高治疗效果。然而，这一新兴技术在骨科的应用并非一帆风顺。一方面，AI 算法的 “黑箱” 特性让医生难以理解其决策逻辑，这在高风险的手术场景中引发了对信任和责任的担忧；另一方面，AI 模型的外部验证不足，在不同患者群体和医疗环境中的适用性存疑。而且，数据的质量和一致性问题也影响着 AI 模型的性能。为了深入了解 AI 在骨科领域的发展现状，探究其应用中的问题并展望未来发展方向，来自土耳其的 Mustafa Ayd?n 和 Fatih Orhan 开展了相关研究，研究成果发表在《Bratislava Medical Journal》上。
研究人员运用文献计量分析方法，对 1988 - 2024 年 Web of Science 数据库中收录的 1833 篇骨科与 AI 相关的文献进行系统评估。在数据筛选时，排除了重印、会议报告等多种非研究性文献类型，仅保留英文文献，确保数据的高质量和相关性。
研究结果显示，AI 在骨科领域的研究呈迅猛增长态势，年增长率高达 19.45%。这表明越来越多的科研人员投身于该领域，对 AI 在骨科的应用充满期待。从作者信息来看，共有 8944 位作者参与研究，平均每篇文献有 7.52 位作者，国际合作率达 25.91%。这充分体现了该领域的跨学科和国际化合作趋势，不同专业背景和国家的科研人员共同探索 AI 在骨科的无限可能。
在核心研究主题方面，共现分析确定了四个主要主题簇。“Diagnostic Classification Methods with Image Processing in Spine and Low Back Pain” 主题簇聚焦于利用深度学习和神经网络等技术，通过图像处理对脊柱疾病和腰痛进行诊断分类。例如，在对脊柱的 MRI 影像分析中，这些技术能够精准识别病变部位和类型。“AI - based Modeling in Diagnosis, Risk Assessment, and Management of Orthopedic Diseases” 主题簇则侧重于运用 AI 算法，结合影像学数据和患者信息，对常见骨科疾病（如髋、膝骨关节炎）进行诊断、风险评估和管理。在预测髋骨关节炎的发病风险时，AI 模型可以综合考虑患者的年龄、生活习惯、遗传因素以及影像学特征等多方面信息，给出更准确的预测结果。“Outcome, Risk, and Quality Assessments in Orthopedic Surgery and Joint Replacement” 主题簇主要关注 AI 在骨科手术和关节置换中的应用，用于评估手术结果、并发症风险和手术质量。通过对大量手术案例数据的分析，AI 可以帮助医生提前预估手术风险，制定更完善的手术方案。“Orthopedic Trauma and Reconstruction Methods” 主题簇探讨了 AI 在创伤性损伤诊断和重建手术中的应用，为骨科创伤治疗提供了新的思路和方法。
共被引分析进一步揭示了 AI 在骨科研究中的核心主题和发展脉络。“Machine Learning Model” 簇处于中心位置，表明机器学习模型在 AI 骨科应用中起着决定性作用。该簇研究关注机器学习算法在骨科的应用与发展，评估其在临床应用中的有效性，并探讨技术在手术室内外的整合。“Spine Surgery” 簇聚焦 AI 在脊柱手术中的应用，研究 AI 和机器学习技术在脊柱手术诊断、治疗和临床决策支持系统中的作用。“Current Understanding” 簇和 “Practical Guide” 簇与领域的一般知识和实践指南相关，为 AI 在骨科的应用提供理论和实践指导。“Deep Learning” 簇展示了深度学习技术在骨科成像和诊断过程中的变革性作用，使诊断更加准确和高效。“Value Metrics” 簇系统研究如何利用机器学习和深度学习算法优化医疗经济学参数，如患者成本和支付模型。“Patient Question” 簇则强调了 AI 在患者信息和沟通中的重要性，尤其是大型语言模型在回答骨科相关问题时的应用。
通过引用出版年光谱分析（Referenced Publication Years Spectroscopy，RPYS）发现，2001 年、2010 年、2015 年和 2019 年是 AI 在骨科领域发展的关键年份。2001 年，随机森林算法和提升算法等基础理论框架的建立，为后续研究奠定了基础；2010 年，临床预测模型和统计分析在健康科学领域得到更广泛应用；2015 年，医学预测模型和深度学习技术在医疗领域加速应用；2019 年，AI 和机器学习在临床研究中得到广泛应用。
在讨论部分，研究指出 AI 在骨科应用中取得了显著进展，但也面临诸多挑战。“黑箱” 问题限制了医生对 AI 决策的理解和信任，需要开发可解释的 AI 方法来解决。AI 模型的外部验证不足和数据质量问题，影响其在不同医疗场景中的应用，因此需要更多多中心、前瞻性研究来验证模型的有效性和可靠性。此外，法律和监管的不确定性、医生对 AI 技术的接受度和数字素养等问题也亟待解决。
尽管面临挑战，但 AI 在骨科的应用前景依然广阔。未来，多模态 AI 系统、自主机器人手术和个性化生物力学建模等新兴范式有望推动骨科向精准和预测性医疗方向发展。同时，跨医院的联邦学习和生物启发的 AI 模型等研究方向，将为骨科医疗带来更多创新和突破。这项研究全面系统地分析了 AI 在骨科领域的发展现状、面临的挑战和未来趋势，为科研人员和临床医生提供了重要的参考，有助于推动 AI 在骨科领域的进一步发展和应用，从而更好地服务于患者。
