综述：人工智能在骨科领域的整合应用：机遇、挑战与未来方向

（编辑推荐）本综述系统评估了人工智能（AI）在骨科领域的变革性应用，涵盖机器学习（ML）、深度学习（DL）在骨折检测、手术规划（如关节重建/脊柱手术）和个性化康复中的突破，同时指出数据标准化、临床验证等挑战。作者强调需通过多中心试验和跨学科协作推动AI伦理化落地，最终提升患者预后。

　　

Abstract
人工智能（AI）正通过提升诊断准确性、优化手术方案和个性化治疗策略重塑骨科诊疗格局。本文综述AI在骨科的应用现状，重点探讨其对患者护理的变革潜力、技术方法的有效性及临床整合面临的挑战。

Introduction
AI凭借卷积神经网络（CNNs）、支持向量机（SVMs）等算法，在骨科影像识别（如X光/CT骨折检测）中达到甚至超越放射科医生水平。其核心优势体现在三方面：

1. 诊断革新：CNN模型可快速识别细微骨折，减少漏诊率；
2. 手术精准化：AI驱动的机器人系统为关节置换和脊柱手术提供实时导航，误差精度达亚毫米级；
3. 预后预测：机器学习模型通过分析患者病史和影像学特征，可预测术后感染风险及功能恢复周期。

Methods
文献检索覆盖PubMed、Scopus等数据库，筛选截至2025年2月的英文同行评议研究。纳入标准聚焦AI在骨科疾病诊断、治疗和康复中的实证研究，排除非临床验证性报告。

Results

• 关节重建：DL算法通过分析术前CT数据，可定制假体尺寸匹配方案，使翻修率降低23%；
• 创伤骨科：基于ANN的影像分析系统对隐匿性腕骨骨折的敏感度达98%，远超传统阅片；
• 脊柱侧弯：SVM模型通过动态步态分析预测支具矫正成功率，准确率提升至89%。

Conclusion
尽管AI在骨科展现出显著临床价值，但数据碎片化和算法"黑箱"问题制约其普及。未来需建立多中心数据池，开发可解释性AI（XAI）模型，并通过FDA^510(k)
等认证体系加速临床转化。

Ethical approval
本综述无需伦理审批。

Authors’ contributions
四位作者共同完成文献检索、稿件撰写与修订，使用Grammarly进行语法优化但最终内容责任自负。