综述：基于价值的肌肉骨骼护理领域中应用人工智能的兴起

这篇综述系统梳理了人工智能（A.I）在肌肉骨骼健康护理中的前沿应用，聚焦技术价值（如影像诊断、预后预测、手术机器人）、个人价值（如智能分诊、患者交互）和分配价值（资源公平性）三大维度，结合Gartner技术成熟度曲线指出：当前82%研究集中于技术价值领域，而分配价值研究不足1%，提示未来需加强A.I在医疗资源优化配置中的探索。

　　

Abstract

人工智能（A.I）正在重塑肌肉骨骼医疗的价值链条。通过文献计量分析发现，当前82%的研究聚焦于提升技术价值，主要分布在三大方向：基于机器学习（ML）的影像诊断算法可自动识别骨折和退行性病变；预后预测模型通过分析电子病历（EHR）数据评估术后并发症风险；而达芬奇手术机器人等设备则依赖A.I实现亚毫米级操作精度。

Purpose of Review

研究团队采用Gartner技术成熟度曲线框架，首次将肌肉骨骼领域的A.I应用划分为技术价值（精准医疗）、个人价值（患者体验）和分配价值（资源公平）三大类。值得注意的是，仅18%研究涉及个人价值提升，例如通过大语言模型（LLM）开发的聊天机器人可缓解医患沟通压力，而分配价值研究占比不足1%，凸显该领域存在显著研究空白。

Recent Findings

技术价值方面，卷积神经网络（CNN）在X光片分析中的准确率达96.7%，显著高于住院医师水平（92.1%）。个人价值创新中，环境感知（ambient listening）技术可实时转写医患对话，使医生问诊效率提升40%。令人意外的是，涉及医保政策优化、医疗资源分配的A.I研究仅占0.8%，这与价值医疗强调的"公平可及"理念形成鲜明反差。

Summary

Gartner曲线显示：大数据分析和手术机器人已进入生产力稳定期，而多智能体系统、情感计算等创新仍处萌芽阶段。尽管A.I在肌肉骨骼护理中展现出变革潜力，但研究者呼吁应警惕"技术至上主义"，需通过跨学科合作推动A.I在医疗资源分配伦理、健康社会决定因素（SDOH）分析等领域的突破性进展。