人工智能在成人脊柱畸形手术中的革命性应用：从精准规划到个性化治疗

【编辑推荐】成人脊柱畸形(ASD)手术面临高并发症率和疗效差异等挑战。本研究系统综述了人工智能(AI)在ASD手术全流程中的应用，包括术前预测模型、术中导航机器人(如Mazor X?)、个性化植入物(如UNiD?)等。结果表明AI可显著提高手术精准度(如螺钉置入准确率达87.5%)，降低并发症风险(PJK预测AUC达0.89)，为脊柱外科的精准医疗开辟新途径。

　　

脊柱外科领域正面临着一场由人工智能(AI)带来的革命性变革。成人脊柱畸形(Adult Spinal Deformity, ASD)手术作为脊柱外科最具挑战性的领域之一，长期以来备受高并发症率、疗效差异大等问题的困扰。据统计，ASD手术的并发症发生率高达20-40%，且术后效果存在显著个体差异。在这种背景下，Kyriakos D. Chatzis、Peter Tretiakov和Peter G. Passias等学者在《North American Spine Society Journal (NASSJ)》发表综述，系统阐述了AI技术如何重塑ASD手术的全流程管理。

传统ASD手术面临三大核心挑战：首先是术前决策的复杂性，医生需要综合考量数百个临床和影像学参数；其次是术中执行的精准度问题，即使是经验丰富的外科医生也难以完全避免操作误差；最后是术后康复的不可预测性，约30%患者无法达到预期的功能改善。这些问题催生了AI技术在脊柱外科的应用探索，从早期的简单算法辅助，发展到如今涵盖术前规划、术中导航和术后管理的全流程解决方案。

为全面评估AI在ASD手术中的应用价值，研究人员采用了多维度研究方法。关键技术包括：1)基于机器学习(ML)的预测模型构建，分析来自多中心的临床数据；2)自动化影像分析技术，如SpinePose系统对脊柱参数的自动测量；3)机器人辅助手术系统(如Mazor X?和ExcelsiusGPS?)的临床应用评估；4)个性化植入物(如UNiD?定制椎弓根钉棒系统)的疗效分析；5)虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术的培训与应用研究。研究对象涵盖来自多个医疗中心的ASD患者队列数据。

【文献评价】研究发现，AI工具可显著提升文献筛选效率，减少55-64%的摘要筛查工作量。但完全依赖大型语言模型(LLM)仍存在生成"幻觉"内容的风险，最佳模式是人机协作。

【预测分析与风险分层】机器学习模型在并发症预测方面表现优异。Scheer等开发的模型对近端交界性后凸(PJK/PJF)预测准确率达86%(AUC 0.89)，假关节形成预测准确率91%(AUC 0.94)。Pellisé等的随机森林模型对主要并发症的预测AUC达0.67-0.92。

【数据驱动的分类系统】无监督学习算法如k-means聚类可识别传统分类无法发现的ASD亚型，这些亚型与不同的手术效果显著相关(p<0.05)。

【手术规划】AI在手术规划中展现出多方面优势：1)自动影像测量：SpinePose系统测量脊柱参数的组内相关系数(ICC)达0.91-1.0；2)手术方案优化：Lafage等开发的算法能87.5%准确预测专家选择的上端固定椎(UIV)。

【术中应用】机器人辅助手术系统实现亚毫米级精度：1)Mazor X?系统整合Stealth导航，减少70%的透视需求；2)ExcelsiusGPS?系统通过力反馈传感提升操作安全性；3)HOLO Portal AR系统实现实时3D解剖导航。

【患者特异性器械】个性化植入物显著改善手术效果：1)UNiD?定制椎弓根棒使术后脊柱参数与目标值差异无统计学意义(p>0.05)；2)AI设计的椎间融合器更好地匹配患者解剖。

【典型案例】一个75岁女性ASD患者通过AI辅助手术获得理想矫正：术前计划与术后实际测量的腰椎前凸(LL)误差仅6°，矢状垂直轴(SVA)从52mm改善至30mm。

这项研究系统展示了AI如何通过多种创新方式提升ASD手术的安全性和有效性。在术前阶段，AI算法能够处理复杂的临床数据，生成个性化的风险预测；在术中，机器人系统和AR导航提供了前所未有的操作精度；在器械设计方面，患者特异性植入物实现了解剖学的高度匹配。特别值得注意的是，这些技术并非相互孤立，而是形成了一个完整的技术生态系统，共同推动着脊柱外科向精准医疗迈进。

然而，研究也指出当前AI应用的局限性。算法透明度不足、数据偏见风险以及高昂的技术成本仍是广泛推广的主要障碍。未来的发展方向应聚焦于三个方面：一是加强多学科协作，特别是临床医生与数据科学家的深度合作；二是建立标准化的评估体系，确保AI工具的可靠性和普适性；三是优化人机交互界面，使技术更贴合临床工作流程。

这项研究的临床意义在于，它为脊柱外科医生提供了一个全面的AI技术应用路线图。通过合理整合这些创新工具，医生可以在保留临床判断的同时，获得数据驱动的决策支持，最终为ASD患者提供更安全、更有效的治疗方案。随着技术的不断成熟，AI有望从辅助工具发展为脊柱畸形诊疗中不可或缺的核心组成部分，重新定义这一领域的临床实践标准。