骨科临床决策与批判性思维的优化路径：基于人工智能与循证实践的叙事综述

骨科临床实践中，决策复杂性与认知偏差常影响患者预后。本研究通过系统回顾2011-2024年文献，探讨结构化决策框架、批判性思维培养及AI技术在骨科决策支持系统（DSS）中的应用价值。结果显示，证据导向的临床指南与AI数据分析可显著降低确认偏误（confirmation bias）和锚定效应（anchoring bias），为资源受限地区（如印度）提供标准化解决方案。

　　

骨科临床决策如同一场高风险的棋局，每一步都关乎患者的功能恢复和生活质量。面对肌肉骨骼疾病的复杂谱系——从老年骨关节炎（OA）到青年运动损伤，外科医生必须在手术干预与保守治疗间权衡，同时考量患者年龄、共病状态等个体化因素。然而，人类认知的固有缺陷如确认偏误（倾向于采信支持己见的证据）和锚定效应（过度依赖初始信息）常导致决策偏差。更棘手的是，在医疗资源分布不均的地区（如印度），临床指南的实施常受限于经验和资源。这些挑战催生了《Journal of Clinical Orthopaedics and Trauma》上这篇聚焦骨科决策优化的叙事综述。

由SASPVS领衔的研究团队系统分析了2011-2024年间PubMed、Scopus等数据库的文献，涵盖案例研究、质性研究及AI在骨科决策中的应用。通过整合决策心理学、教育学和人工智能交叉领域证据，研究揭示了提升临床判断力的多维路径。

关键方法学
研究采用叙事综述框架，纳入标准包括：骨科决策相关研究、含认知偏差或AI应用分析、发表于核心期刊。数据提取聚焦决策模型（如双过程理论Dual Process Theory）、偏误类型及AI算法（如机器学习ML）验证结果。

结构化决策框架的价值
通过比较Mamede的反省性推理模型与传统经验驱动决策，研究发现结构化训练可使年轻医生决策准确率提升23%。特别在髋关节置换术（THA）适应症选择中，框架应用显著减少过度手术率。

认知偏差的识别与干预
分析显示，78%的误诊案例与锚定效应相关。例如，将腰痛简单归因于腰椎间盘突出（LDH）而忽略血清阴性脊柱关节炎（SpA）的案例占偏差事件的62%。引入清单式决策工具后，偏差发生率下降41%。

AI与数据驱动的革命
深度学习（DL）模型在预测骨折愈合时间的AUC（曲线下面积）达0.91，优于传统临床评分。但研究强调，AI应作为"第二意见"系统而非替代临床判断，尤其在资源有限地区需平衡技术成本与效益。

结论与行业影响
该综述首次将骨科决策优化分解为教育（批判性思维训练）、工具（结构化框架）和技术（AI-DSS）三重维度。证据表明，整合循证指南与适应性AI可降低印度等地的医疗差异，例如通过移动端决策辅助使基层医院符合指南治疗率从54%升至82%。未来需探索本土化AI模型与跨文化验证，这对全球5亿肌肉骨骼疾病患者的管理具有范式变革意义。