综述：人工智能在骨科创伤中的应用：全面综述

这篇综述系统分析了2015-2025年217项研究，揭示人工智能（AI）在骨科创伤领域的爆发式增长（2024年占比52.5%），重点探讨深度学习（DL，43.3%）和机器学习（ML，39.2%）在骨折检测（灵敏度>90%）、分类及预后预测（AUC提升0.10-0.15）中的突破性进展，同时指出临床转化面临数据标准化不足（仅14.5%外部验证）等挑战。

　　

Abstract

人工智能（AI）已成为骨科创伤领域的革命性技术。通过对2015-2025年间217项研究的分析发现，该领域呈现指数级增长，仅2024年发表的研究即占总数的52.5%。深度学习（DL，43.3%）和传统机器学习（ML，39.2%）是主流方法，其中骨折检测（24.4%）和分类（12.0%）是最常见应用场景，髋/股骨（19.4%）和脊柱（18.9%）骨折是研究热点。AI系统在检测任务中灵敏度/特异度普遍超过90%，并发症预测模型的AUC值较传统评分系统提高0.10-0.15。但仅14.5%研究经过外部验证，临床转化仍面临挑战。

Introduction

骨科创伤诊疗中存在三大痛点：骨折漏诊率高、分类系统观察者间差异大、预后预测复杂。AI通过分析影像大数据，在解决这些问题上展现出独特优势。2015-2021年仅13项相关研究，而2022年出现爆发式增长（同比增长400%），反映技术成熟度与临床需求的契合。

Methodology

研究筛选采用多数据库策略，纳入标准涵盖AI技术类型（ML/DL）、解剖部位（髋/脊柱/腕等）及临床应用场景（检测/分类/预测）。值得注意的是，3.2%的前瞻性临床验证研究多集中在2024年后发表，提示研究范式正向临床转化阶段过渡。

Publication Trends

2022年是关键转折点，年发表量从2021年的3篇激增至54篇。这种增长与Transformer架构在医学影像分析的突破应用同步，尤其在骨折检测任务中，基于注意力机制的模型显著提升了小样本学习能力。

Hip and Femur Fractures

髋部骨折研究中，Zheng等开发的DL模型达到95.2%的检测准确率，显著优于主治医师水平。有趣的是，纳入骨密度参数的多模态模型（如结合DXA和X光）将术后并发症预测AUC从0.72提升至0.87，揭示临床数据融合的价值。

Fracture Detection

在骨折检测领域，DL模型展现出跨模态适应性：X光片（灵敏度85-98%）、CT（92-96%）和MRI（89-94%）均取得优异表现。特别值得注意的是，定位热图技术使模型可标注骨折线具体位置，这种可解释性设计有助于临床接受度提升。

Current State of AI in Orthopedic Trauma

技术发展呈现三大趋势：

1. 算法层面：从手工特征提取（如SIFT）向端到端学习（如3D CNN）演变
2. 数据层面：单中心小样本（<500例）研究占比从2018年的81%降至2024年的23%
3. 临床整合：手术导航系统集成AI模块的案例在2024年增长3倍

Conclusion

尽管技术进展显著，真实世界应用仍存在"最后一公里"难题。未来发展方向应聚焦：

• 多模态数据融合（如EMR+影像+可穿戴设备）
• 可解释AI（XAI）技术应用
• 机器人辅助手术的实时决策支持

Ethical Considerations

所有分析数据均来自公开文献，符合循证医学研究规范。作者声明无利益冲突，这在该领域产业合作日益密切的背景下（2024年37%研究有企业参与）显得尤为重要。