人工智能三维重建技术在髋关节置换术前规划中的优势与有效性研究

本研究针对全髋关节置换术(THA)中传统二维(2D)模板测量精度不足的问题，采用人工智能(AI)三维重建技术进行术前规划。通过对比AI组(n=55)与2D组(n=54)的临床数据，发现AI组假体匹配率(髋臼杯90.9%，股骨柄87.3%)显著高于2D组，且手术时间、出血量及术后肢体长度差异(LLD)等指标均更优。该技术为THA精准化提供了新范式，发表于《Scientific Reports》。

　　

髋关节疾病终末期患者常需接受全髋关节置换术(Total Hip Arthroplasty, THA)以恢复功能，但传统二维(2D)模板规划因投影误差和主观偏差易导致假体错配、肢体长度差异(Leg Length Discrepancy, LLD)等并发症。福建医科大学附属福建省立医院骨科团队在《Scientific Reports》发表研究，首次系统评估了人工智能(AI)三维重建技术(AI-HIP软件)在THA术前规划中的应用价值。

研究纳入109例单侧股骨头缺血性坏死患者，分为AI组(55例)和2D组(54例)。关键技术包括：(1)基于CT的AI-HIP软件自动识别髋臼/股骨解剖标志；(2)G-NET神经网络三维重建；(3)智能匹配假体型号并模拟截骨。

主要结果

1. 假体匹配精度：AI组髋臼杯和股骨柄完全匹配率(90.9%/87.3%)显著高于2D组(72.2%/66.7%，P<0.05)。
2. 手术指标：AI组手术时间(114.24±21.73分钟)、出血量(172.15±38.89 mL)均优于2D组(P<0.05)。
3. 影像学参数：AI组术后LLD(4.05±1.67 mm)显著低于2D组(5.94±1.65 mm，P<0.05)。
4. 功能恢复：术后1/3/6个月Harris评分AI组(67.51±5.31/77.60±4.43/89.07±4.78)均更高(P<0.05)。

结论与意义
该研究证实AI三维重建技术可突破传统2D模板的维度限制，通过深度学习实现个体化骨骼建模。其临床价值体现在：(1)减少术中试模次数，缩短手术时间；(2)精准控制LLD，降低关节脱位风险；(3)加速术后功能康复。尽管当前研究限于DePuy Synthes假体系统，但为THA数字化规划提供了可推广的技术路径。未来需扩大病种覆盖并整合多模态数据，以推动AI在骨科手术中的标准化应用。