人工智能算法在机器人辅助全膝关节置换术中实现精准软组织平衡与高效手术的创新应用

本研究针对机器人辅助全膝关节置换术(rTKA)中手动规划植入物位置耗时且难以实现精准平衡的临床难题，开发了一种新型人工智能算法。该算法通过三维空间优化植入物定位，显著提高了软组织平衡精度（目标间隙偏差从1.8±1.0 mm降至1.1±0.5 mm），并将软组织平衡时间从14.5分钟缩短至1.16分钟（P<0.0001）。研究成果发表于《Arthroplasty》，为rTKA的标准化和高效化提供了创新解决方案。

　　

膝关节置换术（Total Knee Arthroplasty, TKA）是骨科最常见的手术之一，但传统手术面临两大痛点：一是高达20%的患者术后满意度不佳，主要与植入物对线不良相关；二是术中手动调整植入物位置需反复尝试，耗时且难以达到理想平衡状态。随着机器人辅助TKA（rTKA）的普及，虽然ROSA、MAKO等系统提供了更精确的骨骼切割能力，但 surgeons仍需在多达8个自由度（包括冠状面/矢状面旋转、近远侧位移等）中手动调整参数，这个过程如同在千维解空间中"盲选"最优解，往往导致手术时间延长和次优结果。

新加坡国立大学医院骨科团队（Department of Orthopaedics, National University Hospital）开发了一种革命性的人工智能算法。该算法能在0.1秒内计算出所有满足±0.5 mm精度要求的植入物定位方案，并按 surgeons预设的对线哲学（如功能性对线Functional Alignment）自动排序。临床研究显示：使用该算法的rTKA病例中，92%实现了目标间隙±1.5 mm的精准平衡（非算法组仅52%），同时将平均手术时间从73.7分钟压缩至38.4分钟（P=0.0002）。这项突破性成果发表于《Arthroplasty》期刊。

关键技术方法包括：1）基于ROSA机器人系统采集初始膝关节三维状态参数（包括远端/后侧股骨切割厚度、髌骨轴线角度等）；2）输入 surgeons定义的各向间隙目标值；3）算法穷举所有可能的植入物平移/旋转组合；4）通过苹果MacBook独立程序实时输出排序方案。研究纳入67例连续病例进行前瞻性对照，其中25例采用算法辅助。

研究结果揭示：

1. 整体平衡精度：算法组平均间隙偏差仅1.1 mm，显著优于非算法组的1.8 mm（P=0.003）。

2. 单项间隙控制：在 medial flexion间隙控制中，算法组95%病例达标的成绩远超非算法组的70%（P=0.04）。

3. 时间效益：软组织平衡阶段耗时从14.5分钟锐减至1.16分钟（P<0.0001），印证了算法的高效性。

讨论部分指出，该算法首次临床验证了计算机辅助决策在rTKA平衡环节的可行性。其创新性体现在三方面：一是通过数学建模解决了多自由度优化的临床难题；二是允许 surgeons根据个体化需求（如对 osteophytes增生部位预设 tighter间隙）动态调整参数；三是算法设计兼容主流机器人系统（ROSA/MAKO/CORI等），具有广泛推广潜力。研究同时指出局限性：如未纳入胫骨旋转参数，且需进一步验证不同对线哲学下的长期临床效果。这项技术为实现"精准且高效"的关节置换手术树立了新标杆，其专利布局（PCT/WO/2025/084979）也预示着产业化前景。