综述：人工智能在骨科中的应用：基础、现状与未来展望

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在骨科领域的应用进展，涵盖机器学习（ML）和深度学习（DL）技术在影像分析、疾病诊断（如骨折、发育性髋关节发育不良（DDH）、骨关节炎（OA））、手术辅助（如全髋/膝关节置换术（THA/TKA））、药物开发和个性化治疗中的创新。文章强调AI在提升诊断精度（如X射线和MRI图像识别）和手术效率（如机器人导航）的潜力，同时指出数据质量、模型泛化性和临床验证等挑战，为骨科AI技术的安全整合提供未来方向。

　　

背景

骨科传统诊疗方法常伴随高误诊率和耗时问题，人工智能（AI）的引入为骨科带来数据驱动的解决方案。AI通过模拟人类推理辅助临床决策，尤其在影像识别和手术规划中表现突出。2016年数据显示，美国每年因可预防医疗错误导致的死亡超过25万例，AI在提升医疗质量方面潜力巨大。

AI定义与发展

AI的发展始于1956年McCarthy的奠基性工作，经历从计算机化到深度学习的演进。深度学习（DL）通过多层神经网络处理复杂数据，在自然语言和图像识别中取得突破。骨科领域利用AI技术优化诊断流程，如卷积神经网络（CNN）在影像分割中的应用。

机器学习与深度学习框架

机器学习分为监督学习和无监督学习。监督学习通过标记数据训练模型，应用于骨折风险预测和OA分级；无监督学习则挖掘数据潜在模式，如膝关节韧带损伤的亚组分析。深度学习通过神经网络自动提取特征，在骨盆CT图像分割中实现每秒10帧的高效处理。

骨科影像分析的算法进展

AI在影像分析中实现突破：

• 软骨与骨骼分割：U-Net模型对膝关节软骨分割的Dice系数达0.878，耗时仅5秒。
• 脊柱定位：多阶段CNN框架在病理脊柱CT中实现87.1%的椎体标记准确率。
• 骨折分类：ResNet模型对49种膝关节骨折分类的AUC达0.89，接近放射科专家水平。

AI在诊断中的创新

• 骨折检测：深度学习模型在腕部骨折诊断中灵敏度达92.5%，特异性94.1%。
• DDH筛查：DDHnet通过超声测量髋关节参数的准确率达98.64%，显著缩短分析时间。
• 软组织损伤：CNN检测前交叉韧带（ACL）损伤的AUC为0.965，但后角撕裂易误诊。

治疗领域的AI应用

• 手术辅助：机器人辅助TKA减少术中出血，患者康复时间缩短20%。3D模拟系统使髋臼重建误差<2°。
• 药物开发：AlphaFold预测蛋白质结构的精度媲美实验数据，加速靶点筛选。
• 康复管理：绳驱动上肢康复机器人结合大数据分析，优化个性化训练方案。

挑战与展望

当前局限包括数据依赖性（如单中心研究占比高）、模型“黑箱”问题，以及临床转化不足（仅11%骨折研究经过外部验证）。未来需构建多中心数据库、开发可解释模型，并通过长期随访验证疗效。伦理上需规范算法公平性，避免种族或性别偏见。

结论

AI已深度融入骨科诊疗链条，从影像识别到术后康复。尽管存在技术瓶颈，其在提升精准医疗和手术安全性方面的价值不可替代。跨学科合作与标准化验证将是推动AI临床落地的关键。