人工智能应用于骨科手术研究与探索
智慧医疗在骨科的应用现状及展望
导师论坛智慧医疗在骨科的应用现状及展望赵建宁基金项目：国家自然科学基金（８１９７２０４４）作者单位：２１０００２南京，东部战区总医院（原南京军区南京总医院）骨科 赵建宁，东部战区总医院骨科主任，技术三级，文职一级。
南京大学博士研究生导师，享受国务院政府特殊津贴，中国医师奖获得者。
担任中国医师协会骨科分会常委、全军骨科专业委员会副主任委员、关节外科主任委员，江苏省医学会骨科学分会主任委员、南京医学会骨科学分会前任主任委员，《医学研究生学报》副主编及１０种杂志编委。
获国家自然科学基金等９项，省部级二等奖７项，发表学术论文５０３篇，其中ＳＣＩ论文９５篇，总ＩＦ２８４，＞１０分２篇，＞５分６篇。
［摘要］ 近年来，智慧医疗成为医疗体系发展必不可少的配置。
由于人口老龄化、运动损伤和创伤等因素，骨科是智慧医疗发展的高地，汇集了人工智能、３Ｄ打印和机器人等众多前沿技术，具有广阔的市场应用潜力和发展前景。
文章从骨科诊疗服务的智慧化变革、骨科内植物的智慧化设计、骨组织工程的智慧化应用、骨科手术模式与设备的智慧化升级、骨科术后的智慧化康复方面出发，从临床诊疗到基础研究，探讨智慧医疗对骨科学发展变革的影响。
［关键词］ 智慧医疗；骨科；５Ｇ；人工智能；组织工程 ［中图分类号］ Ｒ６８；Ｒ１９７ ［文献标志码］ Ａ ［文章编号］ １００８ ８１９９（２０２１）０５ ０４４９ ０４ ［ＤＯＩ］ １０．１６５７１／ｊ．ｃｎｋｉ．１００８ ８１９９．２０２１．０５．００１Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｅｄｉｃｉｎｅｉｎｏｒｔｈｏｐｅｄｉｃｓ：ｃｕｒｒｅｎｔｓｔａｔｕｓａｎｄｆｕｔｕｒｅｐｒｏｓｐｅｃｔｓＺＨＡＯＪｉａｎ ｎｉｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＯｒｔｈｏｐｅｄｉｃｓ，ＧｅｎｅｒａｌＨｏｓｐｉｔａｌｏｆＥａｓｔｅｒｎＴｈｅａｔｅｒＣｏｍｍａｎｄ，ＰＬＡ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１０００２，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｃｈｉｎａ） ［Ａｂｓｔｒａｃｔ］ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｅｄｉｃｉｎｅｈａｓｂｅｅｎａｎｉｎｄｉｓｐｅｎｓａｂｌｅｐａｒｔｏｆｔｈｅｇｏｉｎｇｅｖｏｌｖｉｎｇｈｅａｌｔｈｃａｒｅｓｙｓｔｅｍｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ．Ｏｒｔｈｏ ｐｅｄｉｃｓｉｓｔｈｅｓｐｅａｒｈｅａｄｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｅｄｉｃｉｎｅｄｕｅｔｏｔｈｅｇｒｏｗｉｎｇａｇｉｎｇｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ，ａｔｈｌｅｔｉｃｉｎｊｕｒｉｅｓａｎｄｔｒａｕｍａ．Ｉｔｂｒｉｎｇｓｔｏｇｅｔｈｅｒｖａｒｉ ｏｕｓａｄｖａｎｃｅｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，ｓｕｃｈａｓａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，３Ｄｐｒｉｎｔｉｎｇ，ａｎｄｓｍａｒｔｒｏｂｏｔｉｃｓ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｅｄｉｃｉｎｅｈａｓｗｉｄｅａｐ ｐｌｉｃａｔｉｏｎｐｏｔｅｎｔｉａｌａｎｄｓｔｒｏｎｇｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｐｒｏｓｐｅｃｔｓｉｎｔｈｅｏｒｔｈｏｐｅｄｉｃｆｉｅｌｄ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｗｉｌｌｒｅｖｉｅｗｔｈｅｕｓｅｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｅｄｉｃｉｎｅｉｎｏｒ ｔｈｏｐｅｄｉｃｓａｎｄｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｅｄｉｃｉｎｅｏｎｏｒｔｈｏｐｅｄｉｃｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，ｆｒｏｍｃｌｉｎｉｃａｌｄｉａｇｎｏｓｉｓｔｏｂａｓｉｃｒｅｓｅａｒｃｈ． ［Ｋｅｙｗｏｒｄｓ］ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｍｅｄｉｃｉｎｅ；ｏｒｔｈｏｐｅｄｉｃｓ；５Ｇ；ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ；ｔｉｓｓｕｅｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ０ 引 言 随着５Ｇ时代的到来，以大数据、物联网、云计算、３Ｄ打印和人工智能（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＩ）等为代表的新一轮技术革命进入了高潮，以感、知、行为核心，促进了各行各业产业重构和智慧化变革。
人工智能在脊柱矫形手术中的应用及研究进展
㊀㊀［摘要］㊀人工智能（ＡＩ）在骨科中表现出越来越强的影响力及良好的应用前景㊂脊柱矫形手术是脊柱畸形终末期的治疗方式，其创伤大㊁风险高㊁并发症多㊂ＡＩ可以根据患者情况选择治疗方案以减少手术并发症和改善手术结果，也可以分析特定手术患者的相关风险因素以预测并发症和结果，还可以设计更智能的置入物㊂利用ＡＩ辅助脊柱矫形手术可以取得较为满意的结果，该文就ＡＩ在脊柱矫形手术中的应用及研究进展作一综述㊂㊀㊀［关键词］㊀人工智能；㊀脊柱畸形；㊀机器人㊀㊀［中图分类号］㊀Ｒ６８㊀［文献标识码］㊀Ａ㊀［文章编号］㊀１６７４－３８０６（２０２３）０９－０９７８－０５㊀㊀ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４－３８０６．２０２３．０９．２１Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎａｎｄｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｉｎｓｐｉｎａｌｏｒｔｈｏｐｅｄｉｃｓｕｒｇｅｒｙ㊀ＬＩＣｈｅｎｇ，ＸＩＡＯＮｉａｎ⁃ｓｕ，ＨＵＷｅｉ．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＳｐｉｎｅａｎｄＯｓｔｅｏｐａｔｈｙＳｕｒｇｅｒｙ，ｔｈｅＦｉｆｔｈＡｆｆｉｌｉａｔｅｄＨｏｓｐｉｔａｌｏｆＧｕｉｌｉｎＭｅｄｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＧｕｉｌｉｎＰｅｏｐｌｅᶄｓＨｏｓｐｉｔａｌ），Ｇｕａｎｇｘｉ５４１００２，Ｃｈｉｎａ㊀㊀［Ａｂｓｔｒａｃｔ］㊀Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ（ＡＩ）ｈａｓｓｈｏｗｎｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｐｏｗｅｒｆｕｌｉｎｆｌｕｅｎｃｅａｎｄａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｐｒｏｓｐｅｃｔｓｉｎｏｒｔｈｏｐａｅｄｉｃｓ，ａｎｄｓｐｉｎａｌｏｒｔｈｏｐａｅｄｉｃｓｕｒｇｅｒｙｉｓｔｈｅｅｎｄ⁃ｓｔａｇｅｔｒｅａｔｍｅｎｔｏｆｓｐｉｎａｌｄｅｆｏｒｍｉｔｉｅｓ．Ｓｐｉｎａｌｏｒｔｈｏｐｅｄｉｃｓｕｒ⁃ｇｅｒｙｉｓｈｉｇｈｌｙｉｎｖａｓｉｖｅ，ｗｉｔｈｈｉｇｈｒｉｓｋａｎｄｍａｎｙｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ．ＡＩｃａｎｃｈｏｏｓｅｔｈｅｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｒｅｇｉｍｅｎｓａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｐａｔｉｅｎｔｓᶄｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｔｏｒｅｄｕｃｅｓｕｒｇｉｃａｌｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｓｕｒｇｉｃａｌｏｕｔｃｏｍｅｓ，ａｎｄｃａｎａｌｓｏａｎａｌｙｚｅｒｉｓｋｆａｃｔｏｒｓａｓｓｏｃｉａｔｅｄｗｉｔｈｓｐｅｃｉｆｉｃｓｕｒｇｉｃａｌｐａｔｉｅｎｔｓｔｏｐｒｅｄｉｃｔｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄｏｕｔｃｏｍｅｓ，ａｎｄｄｅｓｉｇｎｓｍａｒｔｅｒｉｍｐｌａｎｔｓ．ＡＩ⁃ａｓｓｉｓｔｅｄｓｐｉｎａｌｏｒｔｈｏｐｅｄｉｃｓｕｒｇｅｒｙｃａｎａｃｈｉｅｖｅｓａｔｉｓｆａｃｔｏｒｙｓｕｒｇｉｃａｌｒｅｓｕｌｔｓ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＡＩｉｎｓｐｉｎａｌｏｒｔｈｏ⁃ｐｅｄｉｃｓｕｒｇｅｒｙａｎｄｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｉｔｓｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓ．㊀㊀［Ｋｅｙｗｏｒｄｓ］㊀Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ（ＡＩ）；㊀Ｓｐｉｎａｌｄｅｆｏｒｍｉｔｙ；㊀Ｒｏｂｏｔ㊀㊀人工智能（ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＩ）的现代定义是 算法的应用，为机器提供解决传统上需要人类智能的问题的能力 ［１］㊂ＡＩ自动化已经在其他许多行业中得到了利用，如市场营销㊁银行㊁媒体和制造业［２］㊂同时，ＡＩ对医疗保健也产生了巨大影响，其中ＡＩ已经应用于指导肿瘤治疗，如通过照片诊断糖尿病视网膜病变，早期检测脑卒中以及在其他许多方面中的应用㊂在骨科中，ＡＩ也体现了强大的作用，包括放射学［３］㊁创伤［４⁃６］㊁运动医学［７］和关节置换术［８］等㊂ＡＩ在脊柱外科的研究中显示出良好的应用前景，大量研究已使用ＡＩ技术自动测量Ｃｏｂｂ角，从双平面Ｘ线片中创建青少年特发性脊柱侧弯的三维模型，自动筛选青少年特发性脊柱侧弯［９］㊁脊柱侧凸畸形分类［１０］㊁全自动脊柱参数分析［１１］等应用㊂脊柱矫形手术是脊柱畸形终末期的治疗方式，目的是挽救患者生命㊁提高生活质量，但脊柱矫形手术的创伤大㊁风险高㊁并发症多，而且行脊柱矫形手术的患者中包括很多青少年，如治疗不当，可能会造成严重后果㊂ＡＩ可以根据患者情况选择治疗方案以减少手术并发症和改善手术结果，也可以分析特定手术患者的相关风险因素以预测并发症和结果，还可以设计更智能的置入物㊂利用ＡＩ辅助脊柱矫形手术可以取得较为满意的结果，本文就ＡＩ在脊柱矫形手术中的应用及研究进展进行综述㊂１㊀ＡＩ在脊柱矫形手术中预测的应用ＡＩ的核心是寻求在计算机中复制ＡＩ或自然智能的经验㊂虽然广义和自动化智能的目标目前超出了技术范畴，但现在仍可以使用ＡＩ的开发系统从巨大㊃８７９㊃ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｅｗＣｌｉｎｉｃａｌＭｅｄｉｃｉｎｅ，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ２０２３，Ｖｏｌｕｍｅ１６，Ｎｕｍｂｅｒ９㊀㊀的数据集中重建人类智能㊁做出决策㊁提供建议㊁适应新的数据环境㊂机器学习是ＡＩ的一个分支，它利用计算机算法从数据和先前的经验中学习来构建智能模型㊂机器学习算法允许计算机在没有用户定义或预先确定的规则的情况下提取数据集中固有的模式，从数据中学习关系，然后做出特定的预测或决定［１２］㊂脊柱外科为利用ＡＩ和机器学习的计算能力提供了一个独特的领域［１３］㊂在过去的几十年里，人们对脊柱疾病的认知极大提升㊂除了临床表现的差异性外，脊柱疾病还涉及各种不同的病因，包括肿瘤㊁创伤㊁退行性疾病和脊柱畸形等㊂随着脊柱矫形技术完善和广泛实施，脊柱外科医师对脊柱畸形及畸形矫正手术的认识较为充分㊂成人脊柱畸形（ａｄｕｌｔｓｐｉｎａｌｄｅｆｏｒｍｉｔｙ，ＡＳＤ）是脊柱手术中一个独特的领域，它可以很好地利用机器学习和发挥ＡＩ的巨大潜力㊂ＡＩ识别新见解及帮助临床医师确定不同的手术方案或预后因素㊂它通过分析患者的独立资料，可以更好地预测患者术后结果，也可以帮助临床医师根据患者个体的需求和目标定制治疗计划㊂ＡＳＤ患者不同的症状，可能会出现不同程度的疼痛或残疾，畸形的程度与症状的严重程度相关［１４］㊂侧凸矫形手术可以显著改善患者的生活质量，但个体对手术的耐受反应仍存在一个不可预测性的组成部分［１５］㊂此外，矫形手术通常具有侵入性，有时需要截骨以达到理想的矫正，发生主要并发症的风险性相对较高［１６⁃１７］㊂综合ＡＳＤ临床表现的差异性和脊柱外科医师提供的大量手术技术数据，ＡＩ提供的治疗算法可能相对复杂，有较多可能性㊂由于脊柱侧弯矫形手术的并发症多㊁创伤性大，ＡＳＤ手术可以受益于ＡＩ预测模型，专门针对患者的个人健康情况，为其提供额外的帮助和风险分层㊂ＡＩ通过学习历史数据后，可供临床医师使用预测模型结合患者的具体情况进行前瞻性的部署㊂患者在共享信息过程中，可根据自己的目标和需求定制治疗计划㊂大多数ＡＳＤ的预测分析都与术后预后的评估有关，一些早期的研究探索了手术期预测预后模型的可行性㊂Ｄｕｒａｎｄ等［１８］在超过１０００例ＡＳＤ患者队列中使用 决策树 和 随机森林模型 预测术中和术后输血需求，曲线下面积（ａｒｅａｕｎｄｅｒｔｈｅｃｕｒｖｅ，ＡＵＣ）分别为０ ７９和０ ８５㊂预测输血需求的影响变量包括手术时间㊁手术难度㊁红细胞压积㊁患者体重及年龄㊂Ｓａｆａｅｅ等［１９］在６５３例患者中使用了广义线性回归模型，能够在２ｄ内估算ＡＳＤ患者的住院时间，准确率为７５ ４％，主要预测因子是分期手术㊁术前Ｃ７矢状纵轴和融合水平的数量㊂Ｓｃｈｅｅｒ等［２０］利用 决策树 和引导方法预测术后６周的主要并发症（ＡＵＣ为０ ８９），能够预测早期并发症风险或ＡＳＤ患者的住院时间，可以帮助制定出院计划和工作流程，甚至能够在术前阶段识别手术高风险的患者㊂基于先前部署预测模型的成功，Ｓｃｈｅｅｒ等［２１］又在５１０例ＡＳＤ患者中使用基于机器学习的模型来预测近端交界区内固定失败和近端交界性后凸（ｐｒｏｘｉｍａｌｊｕｎｃｔｉｏｎａｌｋｙｐｈｏｓｉｓ，ＰＪＫ）的比率㊂研究使用类似的 决策树 和自举方法，最终模型达到了８６％的准确率（ＡＵＣ为０ ８９），并证明了最高的预测因素是年龄㊁下固定椎和术前Ｃ７矢状纵轴㊂Ｐａｓｓｉａｓ等［２２］用一种更独特的方法预测胸腰椎ＡＳＤ手术后的颈椎排列异常，并开发了一个ＡＵＣ为０ ８９的模型，显示基线Ｃ２⁃Ｔ３Ｃｏｂｂ角，Ｓｍｉｔｈ⁃Ｐｅｔｅｒｓｏｎ截骨术数量的增加可以高度预测颈椎代偿差㊂Ｐｅｌｌｉｓé等［２３］在研究中建立了来自１６１２例ＡＳＤ患者的超过１００个输入特征的 随机森林模型 ，以评估发生主要并发症㊁再手术及再入院３种主要结局的风险（ＡＵＣ为０ ６７ ０ ９２）㊂这项研究的新颖之处在于，它为每个结局开发了２个预测模型：一个模型只包含术前变量，另一个模型包含围手术期信息㊂脊柱外科医师已经在预测分析方面取得了进展，但仍无法发挥机器学习和ＡＩ技术的巨大力量，以及ＡＩ如何被广泛使用，以增强治疗和护理脊柱畸形患者的能力㊂随着对生物标志物认识的增加，获得更多额外的信息，包括对人的生物识别和生物物理健康概况的各个方面的使用，ＡＩ对ＡＳＤ的帮助更大㊂２㊀ＡＩ在脊柱矫形手术中术前规划的应用脊柱矫形手术的手术难度大，手术的成功率显得尤为重要㊂ＡＩ集成各种技术可以极大地提高外科手术的安全性㊁一致性㊁可靠性及有效性㊂术前深入规划手术入路和干预措施是微创技术和高难度手术的重要基础㊂２０世纪９０年代中期，神经外科引入了术前三维规划，使得到达手术目标的通路更短㊂在虚拟环境中对成像数据的三维重建能够加快对患者个体解剖结构的理解，以及帮助年轻外科医师进行解剖学学习㊂目前，国外较流行的脊柱侧凸术前规划软件 Ｓｕｒｇｉｍａｐ软件，导入患者的影像学数据后可以辅助测量Ｃｏｂｂ角等影像学参数，还可以自动识别椎体节段，无须手动标定，极大地帮助医师提高阅片效率㊂后路长节段内固定融合手术是脊柱畸形的有效治疗方法，目的是通过钉棒的弯曲和椎体的旋转移位来重建冠状面和矢状面排列，以保持脊柱的稳定性㊂但是融合可能会增加头端节段椎体的应力，并最终加速邻近椎间盘的退变㊂Ｋｏｓｔｅｒｈｏｎ等［２４］构建规划程序以优化近端连接角（ｐｒｏｘｉｍａｌｊｏｉｎｔａｎｇｌｅ，ＰＪＡ），防止每㊃９７９㊃㊀㊀中国临床新医学㊀２０２３年㊀９月㊀第１６卷㊀第９期个脊柱侧弯患者术后ＰＪＫ，整合了生物力学和机器学习来支持手术决策㊂对于新个体，基于学习模型可以同时预测ＰＪＫ和最优ＰＪＡ的风险㊂在一些侧凸患者中，需要截骨矫形，确定截骨的范围和大小是矫形手术的难点㊂Ｈｅｔｈｅｒｉｎｇｔｏｎ等［２５］设计了一套脊柱水平识别（ｓｐｉｎｅｌｅｖｅｌｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ，ＳＬＩＤＥ）系统，能较好地对脊柱进行扫描与重建，为术式的选择㊁截骨的范围等提供了可循的证据㊂３㊀ＡＩ在脊柱矫形手术中的应用脊柱手术在过去的几十年里有许多技术创新，如手术技术㊁置入物㊁生物制剂㊁计算机辅助导航及手术机器人等方面都取得了进步㊂脊柱侧弯矫形手术在脊柱外科手术中难度较大㊂侧弯手术创伤大㊁手术时间久㊁术后并发症也较多㊂由于脊柱毗邻许多重要的血管和神经，在矫形手术中不仅要求医师有良好的螺钉置入能力，而且还要考虑脊柱整体的生物力学功能㊂随着实时图像引导和导航能力的提升，处理患者相关数据和重建成交互式三维脊柱 地图 的计算能力增强，外科手术机器人技术的应用得到了推广㊂外科手术机器人和导航在改善现代脊柱手术方面具有巨大的潜力，一些研究在应用外科手术机器人和导航来提高椎弓根螺钉准确性方面取得了成功［２６］㊂鉴于这些特点，脊柱矫形手术中使用术中导航和机器人辅助系统较为理想㊂３ １㊀机器人辅助系统㊀脊柱矫形手术中机器人主要是在螺钉置入的过程中使用，螺钉的安全置入是矫形手术成功的前提㊂机器人可以配准跟踪术者手部动作，消除不自觉震颤，也可以辅助手术程序中的精细化操作，减少操作不当或失误带来的医源性损伤［２７］㊂脊柱侧凸往往是三维，而且凹槽椎弓根往往较凸侧更细，在胸椎椎管容积较小的前提下，行凹侧置钉时容错率更低，在机器人的辅助下行螺钉置入则更加精准，安全性较高㊂机器人辅助手术已被其他外科亚专科使用多年㊂这些机器人有各种各样的设计，有不同程度的 辅助 ，可以分为三大类：（１）监控系统，机器被编程与预定的动作，由机器人自主监督；（２）远程手术系统，如达芬奇机器人，让外科医师从远程指挥站完全控制机器的运动；（３）共享控制模型，一种共同自主的形式，允许外科医师和机器人同时控制运动［２８］㊂目前关于机器人辅助脊柱手术设备研究较多，有研究利用了机器人辅助技术的准确性，在机器人的辅助下操作与术前模板相比，实际置入物位置的平均偏差为１ｍｍ或更少［２９］㊂Ｒｏｓｅｒ等［３０］发现使用脊柱辅助机器人的腰骶椎弓根内固定的准确率为９９％，而使用透视引导的准确率为９８％㊂Ｋａｎｔｅｌｈａｒｄｔ等［３１］同样报道了使用脊柱辅助机器人和常规透视的准确率分别为９５％和９２％㊂在现有的外科手术机器人的新应用中，Ｍｅｄｔｅｃｈ设计的ＲＯＳＡ机器人增加了一个机械臂，机械臂与患者的移动是一致的，摄像机实时跟踪监测，经皮放置几个跟踪针，以参考附着在机器人上的跟踪球㊂在ＲＯＳＡ机器人应用脊柱手术中，Ｌｏｎｊｏｎ等［３２］在初步研究中报道了椎弓根螺钉内固定的准确率为９７ ３％，而徒手打钉的准确率为９２ ０％，结果仍需要更多的数据来验证㊂达芬奇机器人在２０００年被美国食品药品监督管理局（ＦｏｏｄａｎｄＤｒｕｇＡｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，ＦＤＡ）批准用于普通腹腔镜手术，可缩短住院时间，恢复更快，术后疼痛减少和切口更小［３３］㊂但达芬奇机器人并没有被ＦＤＡ批准用于实际的脊柱内固定，需要更多的探索来验证其使用㊂３ ２㊀三维成像和术中导航㊀基于ＣＴ的３Ｄ导航在脊柱手术中的应用已经被广泛研究，并进行了多个临床试验㊂大多数研究评估了利用该技术置入椎弓根螺钉的准确性和安全性㊂即使有大量文献证明了导航下椎弓根螺钉置入的安全性和可靠性，但仍然有不少文献结论不确定㊂这可能与徒手椎弓根螺钉内固定的成功率和安全性有关，也与不同计算机辅助导航平台的技术限制有关，这可能会使结果的差异性显著增加㊂为此，想要运用计算机辅助导航技术的医疗机构不仅要求相关设施的配备齐全，还要求医师和手术室医务人员掌握对系统的操作㊂脊柱手术机器人通过适当的机械臂定位来规划螺钉轨迹的能力是基于利用脊柱成像数据的计算机辅助导航㊂影像学数据的采集既可以通过术前透视记录的ＣＴ，也可以通过术中ＣＴ实现㊂目前可用的术中３Ｄ脊柱成像设备均可提供足够的成像数据，且与其他设备交叉兼容［３４］㊂因此，即使制造商不同㊁数据传输和成像配准系统不完全配对，但利用ＡＩ的术中三维成像和导航技术可以使得螺钉置入更加安全㊂４㊀结语ＡＩ技术的发展可以更好地服务于脊柱外科医师，现阶段脊柱矫形手术在ＡＩ技术的帮助下，不仅使螺钉置入的安全性大大提高，而且可以缩短脊柱外科医师暴露射线的时间㊂ＡＩ技术的总体目标是提高外科医师的能力，以提供一致㊁可预测和安全的手术，从而产生可靠和最佳的手术结果㊂ＡＩ技术包括一系列广泛的工具，关键组件包括手术计划软件㊁先进的计算机辅助导航㊁术中三维成像和机器人设备㊂随着技术不断进步，计算机科学工具将为临床医师提供新的㊃０８９㊃ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｅｗＣｌｉｎｉｃａｌＭｅｄｉｃｉｎｅ，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ２０２３，Ｖｏｌｕｍｅ１６，Ｎｕｍｂｅｒ９㊀㊀见解和数据，通过机器学习和ＡＩ应用于临床实践获得的信息可与患者共享，使更多患者受益㊂参考文献［１］ＨａｓｈｉｍｏｔｏＤＡ，ＲｏｓｍａｎＧ，ＲｕｓＤ，ｅｔａｌ．Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｉｎｓｕｒ⁃ｇｅｒｙ：ｐｒｏｍｉｓｅｓａｎｄｐｅｒｉｌｓ［Ｊ］．ＡｎｎＳｕｒｇ，２０１８，２６８（１）：７０－７６．［２］ＭｙｅｒｓＴＧ，ＲａｍｋｕｍａｒＰＮ，ＲｉｃｃｉａｒｄｉＢＦ，ｅｔａｌ．Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｎｄｏｒｔｈｏｐａｅｄｉｃｓ：ａｎｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｆｏｒｃｌｉｎｉｃｉａｎｓ［Ｊ］．ＪＢｏｎｅＪｏｉｎｔＳｕｒｇＡｍ，２０２０，１０２（９）：８３０－８４０．［３］ＲａｊｐｕｒｋａｒＰ，ＩｒｖｉｎＪ，ＢａｌｌＲＬ，ｅｔａｌ．Ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｆｏｒｃｈｅｓｔｒａｄｉｏ⁃ｇｒａｐｈｄｉａｇｎｏｓｉｓ：ａｒｅｔｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔｈｅＣｈｅＸＮｅＸｔａｌｇｏ⁃ｒｉｔｈｍｔｏｐｒａｃｔｉｃｉｎｇｒａｄｉｏｌｏｇｉｓｔｓ［Ｊ］．ＰＬｏＳＭｅｄ，２０１８，１５（１１）：ｅ１００２６８６．［４］ＵｒａｋａｗａＴ，ＴａｎａｋａＹ，ＧｏｔｏＳ，ｅｔａｌ．Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇｉｎｔｅｒｔｒｏｃｈａｎｔｅｒｉｃｈｉｐｆｒａｃ⁃ｔｕｒｅｓｗｉｔｈｏｒｔｈｏｐｅｄｉｓｔ⁃ｌｅｖｅｌａｃｃｕｒａｃｙｕｓｉｎｇａｄｅｅｐｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＳｋｅｌｅｔａｌＲａｄｉｏｌ，２０１９，４８（２）：２３９－２４４．［５］ＧａｎＫ，ＸｕＤ，ＬｉｎＹ，ｅｔａｌ．Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｏｆｄｉｓｔａｌｒａｄｉｕｓｆｒａｃｔｕｒｅｓ：ａｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｎｄｐｒｏｆｅｓｓｉｏｎａｌａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｓ［Ｊ］．ＡｃｔａＯｒｔｈｏｐ，２０１９，９０（４）：３９４－４００．［６］ＣｈｅｎｇＣＴ，ＨｏＴＹ，ＬｅｅＴＹ，ｅｔａｌ．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆａｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇａｌｇｏ⁃ｒｉｔｈｍｆｏｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｈｉｐｆｒａｃｔｕｒｅｓｏｎｐｌａｉｎｐｅｌｖｉｃｒａ⁃ｄｉｏｇｒａｐｈｓ［Ｊ］．ＥｕｒＲａｄｉｏｌ，２０１９，２９（１０）：５４６９－５４７７．［７］ＣｏｕｔｅａｕｘＶ，Ｓｉ⁃ＭｏｈａｍｅｄＳ，ＮｅｍｐｏｎｔＯ，ｅｔａｌ．ＡｕｔｏｍａｔｉｃｋｎｅｅｍｅｎｉｓｃｕｓｔｅａｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｗｉｔｈＭａｓｋ⁃ＲＣＮＮ［Ｊ］．ＤｉａｇｎＩｎｔｅｒｖＩｍａｇｉｎｇ，２０１９，１００（４）：２３５－２４２．［８］ＮｏｒｍａｎＢ，ＰｅｄｏｉａＶ，ＮｏｗｏｒｏｌｓｋｉＡ，ｅｔａｌ．Ａｐｐｌｙｉｎｇｄｅｎｓｅｌｙｃｏｎｎｅｃｔｅｄｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｆｏｒｓｔａｇｉｎｇｏｓｔｅｏａｒｔｈｒｉｔｉｓｓｅｖｅｒｉｔｙｆｒｏｍｐｌａｉｎｒａｄｉｏｇｒａｐｈｓ［Ｊ］．ＪＤｉｇｉｔＩｍａｇｉｎｇ，２０１９，３２（３）：４７１－４７７．［９］ＣｈｅｕｎｇＫＭ．Ｃｏｍｍｅｎｔａｒｙｏｎａｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｔｏｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｉｍａｇｉｎｇｏｆｓｐｉｎｅｄｉｓｅａｓｅ：ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｓｐｉｎａｌａｌｉｇｎｍｅｎｔｆｒｏｍｍｏｉｒéｉｍａｇｅｓ［Ｊ］．Ｎｅｕｒｏｓｐｉｎｅ，２０１９，１６（４）：７０３－７０４．［１０］ＤｕｒａｎｄＷＭ，ＬａｆａｇｅＲ，ＨａｍｉｌｔｏｎＤＫ，ｅｔａｌ．Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｏｆａｄｕｌｔｓｐｉｎａｌｄｅｆｏｒｍｉｔｙｓａｇｉｔｔａｌｐｌａｎｅｍｏｒｐｈｏｌｏｇｙｐｒｅｄｉｃｔｓｓｕｒｇｉｃａｌｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ａｌｉｇｎｍｅｎｔ，ａｎｄｏｕｔｃｏｍｅｓ［Ｊ］．ＥｕｒＳｐｉｎｅＪ，２０２１，３０（８）：２１５７－２１６６．［１１］ＧａｌｂｕｓｅｒａＦ，ＮｉｅｍｅｙｅｒＦ，ＷｉｌｋｅＨＪ，ｅｔａｌ．Ｆｕｌｌｙａｕｔｏｍａｔｅｄｒａｄｉｏ⁃ｌｏｇｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｓｐｉｎａｌｄｉｓｏｒｄｅｒｓａｎｄｄｅｆｏｒｍｉｔｉｅｓ：ａｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈ［Ｊ］．ＥｕｒＳｐｉｎｅＪ，２０１９，２８（５）：９５１－９６０．［１２］ＪｏｓｈｉＲＳ，ＬａｕＤ，ＡｍｅｓＣＰ．Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｆｏｒａｄｕｌｔｓｐｉｎａｌｄｅｆｏｒｍｉｔｙ：ｃｕｒｒｅｎｔｓｔａｔｅａｎｄｆｕｔｕｒｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＳｐｉｎｅＪ，２０２１，２１（１０）：１６２６－１６３４．［１３］ＪｏｓｈｉＲＳ，ＬａｕＤ，ＡｍｅｓＣＰ．Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅａｎｄｔｈｅｆｕｔｕｒｅｏｆｓｐｉｎｅｓｕｒｇｅｒｙ［Ｊ］．Ｎｅｕｒｏｓｐｉｎｅ，２０１９，１６（４）：６３７－６３９．［１４］ＤｕｒａｎｄＷＭ，ＤａｎｉｅｌｓＡＨ，ＨａｍｉｌｔｏｎＤＫ，ｅｔａｌ．Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｍｏｄｅｌｓｐｒｅｄｉｃｔｏｐｅｒａｔｉｖｅｖｅｒｓｕｓｎｏｎｏｐｅｒａｔｉｖｅｍａｎａｇｅｍｅｎｔｏｆｐａｔｉｅｎｔｓｗｉｔｈａｄｕｌｔｓｐｉｎａｌｄｅｆｏｒｍｉｔｙｗｉｔｈ８６％ａｃｃｕｒａｃｙ［Ｊ］．ＷｏｒｌｄＮｅｕｒｏ⁃ｓｕｒｇ，２０２０，１４１：ｅ２３９－ｅ２５３．［１５］ＢｒｉｄｗｅｌｌＫＨ，ＧｌａｓｓｍａｎＳ，ＨｏｒｔｏｎＷ，ｅｔａｌ．Ｄｏｅｓｔｒｅａｔｍｅｎｔ（ｎｏｎｏｐ⁃ｅｒａｔｉｖｅａｎｄｏｐｅｒａｔｉｖｅ）ｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｔｗｏ⁃ｙｅａｒｑｕａｌｉｔｙｏｆｌｉｆｅｉｎｐａｔｉｅｎｔｓｗｉｔｈａｄｕｌｔｓｙｍｐｔｏｍａｔｉｃｌｕｍｂａｒｓｃｏｌｉｏｓｉｓ：ａｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅｍｕｌｔｉｃｅｎｔｅｒｅｖｉｄｅｎｃｅ⁃ｂａｓｅｄｍｅｄｉｃｉｎｅｓｔｕｄｙ［Ｊ］．Ｓｐｉｎｅ（ＰｈｉｌａＰａ１９７６），２００９，３４（２０）：２１７１－２１７８．［１６］ＬａｕＤ，ＤｅｖｉｒｅｎＶ，ＪｏｓｈｉＲＳ，ｅｔａｌ．Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｐｅｒｉｏｐｅｒａｔｉｖｅｃｏｍ⁃ｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｌｌｏｗｉｎｇｐｏｓｔｅｒｉｏｒｃｏｌｕｍｎｏｓｔｅｏｔｏｍｙｖｅｒｓｕｓｐｏｓｔｅｒｉｏｒ⁃ｂａｓｅｄ３⁃ｃｏｌｕｍｎｏｓｔｅｏｔｏｍｙｆｏｒｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｏｆｒｉｇｉｄｃｅｒｖｉｃｏｔｈｏｒａｃｉｃｄｅｆｏｒｍｉｔｙ：ａｓｉｎｇｌｅ⁃ｓｕｒｇｅｏｎｓｅｒｉｅｓｏｆ９５ｃｏｎｓｅｃｕｔｉｖｅｃａｓｅｓ［Ｊ］．ＪＮｅｕｒｏｓｕｒｇＳｐｉｎｅ，２０２０：１－１０．［１７］ＪｏｓｈｉＲＳ，ＬａｕＤ，ＨａｄｄａｄＡＦ，ｅｔａｌ．Ｒｉｓｋｆａｃｔｏｒｓｆｏｒｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇｌｅｎｇｔｈｏｆｉｎｔｅｎｓｉｖｅｃａｒｅｕｎｉｔａｎｄｈｏｓｐｉｔａｌｓｔａｙｓｆｏｌｌｏｗｉｎｇｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｏｆｃｅｒｖｉｃａｌｄｅｆｏｒｍｉｔｙ：ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｅａｒｌｙｓｅｖｅｒｅａｄｖｅｒｓｅｅｖｅｎｔｓ［Ｊ］．ＪＮｅｕｒｏｓｕｒｇＳｐｉｎｅ，２０２０，３４（２）：１７８－１８９．［１８］ＤｕｒａｎｄＷＭ，ＤｅＰａｓｓｅＪＭ，ＤａｎｉｅｌｓＡＨ．Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｍｏｄｅｌｉｎｇｆｏｒｂｌｏｏｄｔｒａｎｓｆｕｓｉｏｎａｆｔｅｒａｄｕｌｔｓｐｉｎａｌｄｅｆｏｒｍｉｔｙｓｕｒｇｅｒｙ：ａｔｒｅｅ⁃ｂａｓｅｄｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｇａｐｐｒｏａｃｈ［Ｊ］．Ｓｐｉｎｅ（ＰｈｉｌａＰａ１９７６），２０１８，４３（１５）：１０５８－１０６６．［１９］ＳａｆａｅｅＭＭ，ＳｃｈｅｅｒＪＫ，ＡｉｌｏｎＴ，ｅｔａｌ．Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｌｅｎｇｔｈｏｆｈｏｓｐｉｔａｌｓｔａｙｆｏｌｌｏｗｉｎｇａｄｕｌｔｓｐｉｎａｌｄｅｆｏｒｍｉｔｙｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ：ａｎａｌｙｓｉｓｏｆ６５３ｐａｔｉｅｎｔｓｗｉｔｈａｎａｃｃｕｒａｃｙｏｆ７５％ｗｉｔｈｉｎ２ｄａｙｓ［Ｊ］．ＷｏｒｌｄＮｅｕｒｏｓｕｒｇ，２０１８，１１５：ｅ４２２－ｅ４２７．［２０］ＳｃｈｅｅｒＪＫ，ＳｍｉｔｈＪＳ，ＳｃｈｗａｂＦ，ｅｔａｌ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｐｒｅｏｐｅｒａ⁃ｔｉｖｅｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｍｏｄｅｌｆｏｒｍａｊｏｒｃｏｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｆｏｌｌｏｗｉｎｇａｄｕｌｔｓｐｉｎａｌｄｅｆｏｒｍｉｔｙｓｕｒｇｅｒｙ［Ｊ］．ＪＮｅｕｒｏｓｕｒｇＳｐｉｎｅ，２０１７，２６（６）：７３６－７４３．［２１］ＳｃｈｅｅｒＪＫ，ＯｓｏｒｉｏＪＡ，ＳｍｉｔｈＪＳ，ｅｔａｌ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｖａｌｉｄａｔｅｄｃｏｍｐｕｔｅｒ⁃ｂａｓｅｄｐｒｅｏｐｅｒａｔｉｖｅｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｍｏｄｅｌｆｏｒｐｒｏｘｉｍａｌｊｕｎｃｔｉｏｎｆａｉｌｕｒｅ（ＰＪＦ）ｏｒｃｌｉｎｉｃａｌｌｙｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔＰＪＫｗｉｔｈ８６％ａｃｃｕｒａｃｙｂａｓｅｄｏｎ５１０ＡＳＤｐａｔｉｅｎｔｓｗｉｔｈ２⁃ｙｅａｒｆｏｌｌｏｗ⁃ｕｐ［Ｊ］．Ｓｐｉｎｅ（ＰｈｉｌａＰａ１９７６），２０１６，４１（２２）：Ｅ１３２８－Ｅ１３３５．［２２］ＰａｓｓｉａｓＰＧ，ＯｈＣ，ＪａｌａｉＣＭ，ｅｔａｌ．Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｍｏｄｅｌｆｏｒｃｅｒｖｉｃａｌａｌｉｇｎ⁃ｍｅｎｔａｎｄｍａｌａｌｉｇｎｍｅｎｔｆｏｌｌｏｗｉｎｇｓｕｒｇｉｃａｌｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎｏｆａｄｕｌｔｓｐｉｎａｌｄｅｆｏｒｍｉｔｙ［Ｊ］．Ｓｐｉｎｅ（ＰｈｉｌａＰａ１９７６），２０１６，４１（１８）：Ｅ１０９６－Ｅ１１０３．［２３］ＰｅｌｌｉｓéＦ，Ｓｅｒｒａ⁃ＢｕｒｒｉｅｌＭ，ＳｍｉｔｈＪＳ，ｅｔａｌ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｖａｌｉ⁃ｄａｔｉｏｎｏｆｒｉｓｋｓｔｒａｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓｆｏｒａｄｕｌｔｓｐｉｎａｌｄｅｆｏｒｍｉｔｙｓｕｒｇｅｒｙ［Ｊ］．ＪＮｅｕｒｏｓｕｒｇＳｐｉｎｅ，２０１９，２８：１－１３．［２４］ＫｏｓｔｅｒｈｏｎＭ，ＧｕｔｅｎｂｅｒｇＡ，ＫａｎｔｅｌｈａｒｄｔＳＲ，ｅｔａｌ．Ｔｈｒｅｅ⁃ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｃｒｏｓｓ⁃ｐｌａｔｆｏｒｍｐｌａｎｎｉｎｇｆｏｒｃｏｍｐｌｅｘｓｐｉｎａｌｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ：ａｎｅｗｍｅｔｈｏｄａｄａｐｔｉｖｅｔｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｎａｖｉｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．ＣｌｉｎＳｐｉｎｅＳｕｒｇ，２０１７，３０（７）：Ｅ１０００－Ｅ１００９．［２５］ＨｅｔｈｅｒｉｎｇｔｏｎＪ，ＬｅｓｓｏｗａｙＶ，ＧｕｎｋａＶ，ｅｔａｌ．ＳＬＩＤＥ：ａｕｔｏｍａｔｉｃｓｐｉｎｅｌｅｖｅｌｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｕｓｉｎｇａｄｅｅｐｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ［Ｊ］．ＩｎｔＪＣｏｍｐｕｔＡｓｓｉｓｔＲａｄｉｏｌＳｕｒｇ，２０１７，１２（７）：１１８９－１１９８．［２６］ＬｉＨＭ，ＺｈａｎｇＲＪ，ＳｈｅｎＣＬ．Ａｃｃｕｒａｃｙｏｆｐｅｄｉｃｌｅｓｃｒｅｗｐｌａｃｅｍｅｎｔａｎｄｃｌｉｎｉｃａｌｏｕｔｃｏｍｅｓｏｆｒｏｂｏｔ⁃ａｓｓｉｓｔｅｄｔｅｃｈｎｉｑｕｅｖｅｒｓｕｓｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｆｒｅｅｈａｎｄｔｅｃｈｎｉｑｕｅｉｎｓｐｉｎｅｓｕｒｇｅｒｙｆｒｏｍｎｉｎｅｒａｎｄｏｍｉｚｅｄｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｔｒｉａｌｓ：ａｍｅｔａ⁃ａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．Ｓｐｉｎｅ（ＰｈｉｌａＰａ１９７６），２０２０，４５（２）：Ｅ１１１－Ｅ１１９．［２７］ＰｅｎｇＹＮ，ＴｓａｉＬＣ，ＨｓｕＨＣ，ｅｔａｌ．Ａｃｃｕｒａｃｙｏｆｒｏｂｏｔ⁃ａｓｓｉｓｔｅｄｖｅｒｓｕｓｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌｆｒｅｅｈａｎｄｐｅｄｉｃｌｅｓｃｒｅｗｐｌａｃｅｍｅｎｔｉｎｓｐｉｎｅｓｕｒｇｅｒｙ：ａｓｙｓ⁃ｔｅｍａｔｉｃｒｅｖｉｅｗａｎｄｍｅｔａ⁃ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｒａｎｄｏｍｉｚｅｄｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄｔｒｉａｌｓ［Ｊ］．ＡｎｎＴｒａｎｓｌＭｅｄ，２０２０，８（１３）：８２４．［２８］ＮａｔｈｏｏＮ，Ｃａｖｕşｏ㊅ｇｌｕＭＣ，ＶｏｇｅｌｂａｕｍＭＡ，ｅｔａｌ．Ｉｎｔｏｕｃｈｗｉｔｈｒｏｂｏｔｉｃｓ：ｎｅｕｒｏｓｕｒｇｅｒｙｆｏｒｔｈｅｆｕｔｕｒｅ［Ｊ］．Ｎｅｕｒｏｓｕｒｇｅｒｙ，２００５，５６（３）：４２１－４３３．［２９］ＴｏｇａｗａＤ，ＫａｙａｎｊａＭＭ，ＲｅｉｎｈａｒｄｔＭＫ，ｅｔａｌ．Ｂｏｎｅ⁃ｍｏｕｎｔｅｄｍｉｎｉ⁃ａｔｕｒｅｒｏｂｏｔｉｃｇｕｉｄａｎｃｅｆｏｒｐｅｄｉｃｌｅｓｃｒｅｗａｎｄｔｒａｎｓｌａｍｉｎａｒｆａｃｅｔｓｃｒｅｗ㊃１８９㊃㊀㊀中国临床新医学㊀２０２３年㊀９月㊀第１６卷㊀第９期ｐｌａｃｅｍｅｎｔ：ｐａｒｔ２ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｓｙｓｔｅｍａｃｃｕｒａｃｙ［Ｊ］．Ｎｅｕｒｏｓｕｒ⁃ｇｅｒｙ，２００７，６０（２Ｓｕｐｐｌ１）：ＯＮＳ１２９⁃１３９．［３０］ＲｏｓｅｒＦ，ＴａｔａｇｉｂａＭ，ＭａｉｅｒＧ．Ｓｐｉｎａｌｒｏｂｏｔｉｃｓ：ｃｕｒｒｅｎｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄｆｕｔｕｒｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ［Ｊ］．Ｎｅｕｒｏｓｕｒｇｅｒｙ，２０１３，７２（Ｓｕｐｐｌ１）：１２－１８．［３１］ＫａｎｔｅｌｈａｒｄｔＳＲ，ＭａｒｔｉｎｅｚＲ，ＢａｅｒｗｉｎｋｅｌＳ，ｅｔａｌ．Ｐｅｒｉｏｐｅｒａｔｉｖｅｃｏｕｒｓｅａｎｄａｃｃｕｒａｃｙｏｆｓｃｒｅｗｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇｉｎｃｏｎｖｅｎｔｉｏｎａｌ，ｏｐｅｎｒｏｂｏｔｉｃ⁃ｇｕｉｄｅｄａｎｄｐｅｒｃｕｔａｎｅｏｕｓｒｏｂｏｔｉｃ⁃ｇｕｉｄｅｄ，ｐｅｄｉｃｌｅｓｃｒｅｗｐｌａｃｅｍｅｎｔ［Ｊ］．ＥｕｒＳｐｉｎｅＪ，２０１１，２０（６）：８６０－８６８．［３２］ＬｏｎｊｏｎＮ，Ｃｈａｎ⁃ＳｅｎｇＥ，ＣｏｓｔａｌａｔＶ，ｅｔａｌ．Ｒｏｂｏｔ⁃ａｓｓｉｓｔｅｄｓｐｉｎｅｓｕｒ⁃ｇｅｒｙ：ｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｓｔｕｄｙｔｈｒｏｕｇｈａｐｒｏｓｐｅｃｔｉｖｅｃａｓｅ⁃ｍａｔｃｈｅｄａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＥｕｒＳｐｉｎｅＪ，２０１６，２５（３）：９４７－９５５．［３３］ＯｂｅｎｃｈａｉｎＴＧ．Ｌａｐａｒｏｓｃｏｐｉｃｌｕｍｂａｒｄｉｓｃｅｃｔｏｍｙ：ｃａｓｅｒｅｐｏｒｔ［Ｊ］．ＪＬａｐａｒｏｅｎｄｏｓｃＳｕｒｇ，１９９１，１（３）：１４５－１４９．［３４］ＫｈａｌｓａＳＳＳ，ＭｕｍｍａｎｅｎｉＰＶ，ＣｈｏｕＤ，ｅｔａｌ．Ｐｒｅｓｅｎｔａｎｄｆｕｔｕｒｅｓｐｉｎａｌｒｏｂｏｔｉｃａｎｄｅｎａｂｌｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ［Ｊ］．ＯｐｅｒＮｅｕｒｏｓｕｒｇ（Ｈａｇ⁃ｅｒｓｔｏｗｎ），２０２１，２１（Ｓｕｐｐｌ１）：Ｓ４８－Ｓ５６．［收稿日期㊀２０２２－０６－２０］［本文编辑㊀韦㊀颖］本文引用格式李㊀成，肖念苏，胡㊀巍．人工智能在脊柱矫形手术中的应用及研究进展［Ｊ］．中国临床新医学，２０２３，１６（９）：９７８－９８２．㊀㊀［摘要］㊀肌筋膜炎是骨骼肌系统的无菌性炎症，常以激痛点㊁痛性结节㊁紧张肌带为主要临床表现㊂现代医学治疗方面有口服或外用非甾体类抗炎药㊁物理疗法等方法，但症状容易反复，影响患者生活质量及工作效率㊂近年来，中医药对肌筋膜炎进行治疗，疗效不一㊂该文对中医外治法治疗肌筋膜炎的研究进展作一综述㊂㊀㊀［关键词］㊀肌筋膜炎；㊀手法；㊀推拿；㊀针灸；㊀针刀㊀㊀［中图分类号］㊀Ｒ２７４㊀［文献标识码］㊀Ａ㊀［文章编号］㊀１６７４－３８０６（２０２３）０９－０９８２－０５㊀㊀ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４－３８０６．２０２３．０９．２２ＲｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆＴｒａｄｉｔｉｏｎａｌＣｈｉｎｅｓｅＭｅｄｉｃｉｎｅｅｘｔｅｒｎａｌｔｒｅａｔｍｅｎｔｉｎｍｙｏｆａｓｃｉｔｉｓ㊀ＷＡＮＧＣｈｅｎｇ，ＬＩＡＮＺｈａｎ⁃ｘｉｏｎｇ，ＷＥＩＳｕｏ⁃ｓｕ，ｅｔａｌ．ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｓｓａｇｅ，ｔｈｅＰｅｏｐｌｅᶄｓＨｏｓｐｉｔａｌｏｆＧｕａｎｇｘｉＺｈｕａｎｇＡｕｔｏｎｏｍｏｕｓＲｅｇｉｏｎ（ＧｕａｎｇｘｉＡｃａｄｅｍｙｏｆＭｅｄｉｃａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ），Ｎａｎｎｉｎｇ５３００２１，Ｃｈｉｎａ㊀㊀［Ａｂｓｔｒａｃｔ］㊀Ｍｙｏｆａｓｃｉｔｉｓｉｓａｎａｓｅｐｔｉｃｉｎｆｌａｍｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｋｅｌｅｔａｌｍｕｓｃｌｅｓｙｓｔｅｍ，ｏｆｔｅｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄｂｙｍｙｏｆａｓ⁃ｃｉａｌｔｒｉｇｇｅｒｐｏｉｎｔｓ，ｐａｉｎｆｕｌｔｕｂｅｒｃｌｅｓａｎｄｔｅｎｓｅｍｕｓｃｌｅｂａｎｄｓｉｎｃｌｉｎｉｃ．Ｔｈｅｃｏｍｍｏｎｍｅｔｈｏｄｓｏｆｔｒｅａｔｉｎｇｍｙｏｆａｓｃｉｔｉｓｉｎｍｏｄｅｒｎｍｅｄｉｃｉｎｅｉｎｃｌｕｄｅｏｒａｌｏｒｔｏｐｉｃａｌｕｓｅｏｆｎｏｎ⁃ｓｔｅｒｏｉｄａｌａｎｔｉ⁃ｉｎｆｌａｍｍａｔｏｒｙｄｒｕｇｓ，ｐｈｙｓｉｃａｌｔｈｅｒａｐｙａｎｄｓｏｏｎ，ｂｕｔｔｈｅｓｙｍｐｔｏｍｓｏｆｍｙｏｆａｓｃｉｔｉｓａｒｅｐｒｏｎｅｔｏｒｅｃｕｒｒｅｎｃｅ，ａｆｆｅｃｔｉｎｇｔｈｅｑｕａｌｉｔｙｏｆｌｉｆｅａｎｄｗｏｒｋｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｔｈｅｐａｔｉｅｎｔｓ．Ｉｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ＴｒａｄｉｔｉｏｎａｌＣｈｉｎｅｓｅＭｅｄｉｃｉｎｅｈａｓｂｅｅｎｕｓｅｄｔｏｔｒｅａｔｍｙｏｆａｓｃｉｔｉｓｗｉｔｈｖａｒｙｉｎｇｔｈｅｒａｐｅｕｔｉｃｅｆｆｅｃｔｓ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｐｒｏｇｒｅｓｓｏｆＴｒａｄｉｔｉｏｎａｌＣｈｉｎｅｓｅＭｅｄｉｃｉｎｅｅｘｔｅｒｎａｌｔｒｅａｔｍｅｎｔｉｎｍｙｏｆａｓｃｉｔｉｓ．㊀㊀［Ｋｅｙｗｏｒｄｓ］㊀Ｍｙｏｆａｓｃｉｔｉｓ；㊀Ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎｓ；㊀Ｍａｓｓａｇｅ；㊀Ａｃｕｐｕｎｃｔｕｒｅ；㊀Ａｃｕｐｏｔｏｍｙ㊀㊀肌筋膜炎是骨骼肌系统的无菌性炎症，以激痛点㊁痛性结节㊁紧张肌带等为主要临床表现，属于中医学 筋痹 痹证 范畴［１⁃２］㊂本病为人体筋膜㊁韧带㊁肌腱㊁脂肪等软组织的一种非特异性炎性反应性病变，诱因为潮湿㊁寒冷环境以及慢性劳损㊂肌肉长期处于高张力状态，肌筋膜会形成局部粘连，进而形成㊃２８９㊃ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｅｗＣｌｉｎｉｃａｌＭｅｄｉｃｉｎｅ，Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ２０２３，Ｖｏｌｕｍｅ１６，Ｎｕｍｂｅｒ９㊀㊀。
骨科手术机器人
挑战
技术成本高
骨科手术机器人技术 含量高，导致设备成 本和维护成本较高。
法规和伦理问题
关于机器人手术的法 规和伦理规范尚不完 善，需要进一步探讨
和研究。
医生接受度
部分医生可能对新技 术持保守态度，需要 加强培训和宣传以提
高接受度。
技术更新迭代快
随着技术的不断发展， 骨科手术机器人需要 不断更新和升级，以
优势
精准度高
骨科手术机器人能够实现 高精度的定位和操作，减 少手术创伤和风险。
操作稳定性强
机器人能够消除人为因素 引起的操作误差，提高手 术的稳定性和成功率。
减少医生工作强度 缩短恢复时间
机器人可以代替医生进行 重复性操作，减轻医生的 工作强度，降低疲劳程度。
精准的手术操作有助于患 者快速恢复，缩短住院时 间和康复周期。
生活质量。
创伤修复手术
创伤修复手术是一种紧急、高风险的手术，通过手术机器人辅助，能够 快速、准确地完成创伤修复，减少手术创伤和术后并发症，提高患者术 后恢复效果。
手术机器人能够快速、准确地完成创伤修复手术中的清创、缝合和固定， 减少手术时间和医生的操作难度，提高手术效率。
手术机器人辅助的创伤修复手术能够实现个性化定制，根据患者的具体 情况进行精确的清创、缝合和固定，提高患者的满意度和生活质量。
交互操作
远程控制技术可以让医生在远离手术 台的地方进行手术操作，提高手术的 安全性和便利性。
医生可以通过远程控制技术对机械臂 进行实时控制和调整，实现与手术现 场的交互操作。
实时传输
远程控制技术可以将手术过程中的图 像、数据等信息实时传输给医生，方 便医生进行远程监控和指导。
03
骨科手术机器人优势与挑战
智能骨科人工智能助力骨科疾病的诊疗与康复
智能骨科人工智能助力骨科疾病的诊疗与康复智能骨科：人工智能助力骨科疾病的诊疗与康复近年来，随着人工智能科技的快速发展，其在医疗领域的应用也不断取得突破。
智能骨科作为骨科疾病诊疗与康复的新兴领域，凭借着其独特的优势，日益受到医学界的关注。
本文将探讨智能骨科如何助力骨科疾病的诊疗与康复，并分析其在这一领域中的应用前景。
一、智能骨科的概念与特点智能骨科是指利用人工智能技术在骨科疾病的诊疗与康复过程中进行辅助的一种医疗模式。
相比传统的骨科诊疗方式，智能骨科具有以下几个特点：1. 高效准确：借助人工智能技术，智能骨科能够实现对大量临床数据的实时分析和处理，提高骨科疾病的诊断准确率和康复效果。
2. 个性化治疗：智能骨科能够根据患者的具体情况，提供个性化的治疗方案，比如手术模拟、术中导航等，帮助医生提高手术精度和患者康复速度。
3. 便捷远程：智能骨科利用远程医疗技术，可以让更多地区的患者享受到高质量的医疗资源，减少患者与医生之间的距离，提升就诊体验。
二、智能骨科在骨科疾病诊疗中的应用1. 智能诊断：智能骨科通过机器学习和深度学习等技术，能够对大量的医学影像进行自动化识别和分析，快速准确地判断骨科疾病的类型和程度，为医生提供参考意见。
2. 协助手术：智能骨科可结合虚拟现实技术，进行手术模拟和术中导航，使手术过程更加精确和安全。
同时，通过智能助手机器人的协助，可以减轻医生的劳动强度，提高手术效率。
3. 远程康复：智能骨科结合物联网技术，可以实现对患者康复的远程监测和指导。
通过智能康复设备提供的数据，医生可以动态监控患者的康复情况，并做出实时调整，确保患者得到更好的康复效果。
三、智能骨科的应用前景智能骨科作为医疗人工智能的应用领域之一，具有广阔的应用前景和市场潜力。
首先，智能骨科能够提高骨科疾病的诊断准确性和治疗效果，提升患者的就医体验，大大减轻医疗资源的压力。
其次，随着人口老龄化程度的加剧，骨科疾病的患病率逐渐增加。
AI手术机器人在骨科治疗中的作用研究
AI手术机器人在骨科治疗中的作用研究摘要：人工智能( AI) 是目前最热门的新兴计算机科学之一，该技术主要应用于对智能机器的仿人类智能模拟方面的研究。
通过数据处理、深度学习、模型构建为医学领域疾病的诊断和治疗提供辅助帮助。
尤其在骨科领域中，AI通过深度学习构建人工神经网络，利用医学数据集建立训练模型进行图像解释、风险评估等，提高临床诊断的准确性。
根据骨科手术的固有特性和临床需求，骨科手术机器人可提供术前规划、术中定位导航等功能，保证手术精准度，提升植入物放置准确性，从而保证手术的安全进行。
本文通过综述骨科手术机器人的概况、行业情况以及优劣势分析重点阐述了骨科手术机器人在临床上的作用。
关键词：AI 骨科手术机器人骨科治疗1.医疗机器人概况临床上，微创、减少侵入性操作、提高手术精准性是当前手术领域的发展大趋势，机器人技术由于自身优势，在医疗领域的应用越来越广泛。
如下图所示，目前医疗机器人根据作用主要分为手术机器人、医用服务机器人、康复机器人和医用辅助机器人[1]，其中手术机器人占全部市场的 60% 以上。
手术类机器人的主要研究方向集中在外科、骨科、神经系统和内窥镜领域，其中骨科机器人和神经机器人的主要功能在手术的定位导航方面，而其他手术机器人则更多涉及手术的直接操作,与骨科（神经）机器人有较为明显的差异。
从 1983 年，第一款髋关节手术机器人 Arthrobot 在加拿大的开发和使用，到 2018 年，达芬奇手术机器人的全球手术量达到约 103 万例。
手术机器人走过了快速发展阶段，并拥有广泛的市场空间。
手术机器人的快速发展得益于前沿技术推动的临床获益，如微创、快速等。
传统的开放式手术创伤面积较大，对病人的损害较大，感染风险较高并且恢复时间长，已经逐步被微创手术所替代，但由于微创手术本身采用内窥镜等方式，人手的自然抖动导致对手术器械的操作很难稳定，影响手术效果。
而手术机器人由于本身受机械控制，在操作精度等方面有大大的提升，并且在智能化的手术规划及导航系统的辅助下，手术效果进一步得到加强，因此可以获得很好的临床获益。
智能导航系统在手术中的应用AI助力精准定位
智能导航系统在手术中的应用AI助力精准定位智能导航系统在手术中的应用：AI助力精准定位导言：随着人工智能技术的不断发展，智能导航系统在医疗领域的应用越来越广泛。
特别是在手术过程中，智能导航系统带来了许多便利和效益。
本文将探讨智能导航系统在手术中的应用，以及AI技术如何助力精准定位。
1. 智能导航系统的基本原理智能导航系统是基于人工智能技术开发的一种创新医疗设备，它利用高精度的传感器和智能算法，能够实时获取患者的解剖结构信息，并将其与医生的手术操作相结合，实现精准定位和导航。
2. 智能导航系统在手术中的应用2.1 神经外科手术中的应用神经外科手术是一种高风险且具有复杂性的手术，需要医生对患者的神经解剖结构有着精准的了解。
智能导航系统通过实时扫描患者的大脑结构，能够提供精确的数据，帮助医生在手术中定位和导航，最大限度地减少手术风险。
2.2 骨科手术中的应用骨科手术需要医生准确地找到患者的骨骼结构，然后进行手术操作。
传统手术方式下，医生需要依靠自己的经验和观察来进行定位，容易受到人为因素的影响。
而智能导航系统可以根据预先扫描的患者骨骼结构图像，为医生提供准确的位置信息，使手术操作更加精准。
2.3 心脏手术中的应用心脏手术是一种高风险的手术，对医生的要求非常高。
智能导航系统可以通过监测患者的心脏结构和功能，为医生提供实时的数据反馈和引导，帮助医生准确定位手术部位，并提供最佳的手术路径，大大提高手术的安全性和成功率。
3. AI技术助力智能导航系统人工智能技术是智能导航系统的核心驱动力。
通过深度学习算法和大数据分析，AI技术可以比医生更快速、精准地识别和定位患者解剖结构，从而为手术过程提供更为高效和准确的导航。
此外，AI技术还可以根据手术历史数据和文献资料，为医生提供最新的临床指导和决策支持，进一步提高手术的精确性和安全性。
4. 智能导航系统的优势和挑战4.1 优势智能导航系统能够提供实时的准确导航和定位信息，帮助医生更加精确地进行手术操作，减少手术风险，提高手术成功率。
虚拟现实技术在骨科中的运用ppt课件
团队协作训练
虚拟现实技术还可以用于团队协作 训练，让医生在虚拟环境中进行手 术配合，提高团队协作能力。
术前规划
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制定手术方案
通过虚拟现实技术，医生 可以模拟患者的骨骼结构 和病变情况，制定更加精 准和个性化的手术方案。
详细描述
在骨科手术后，患者需要进行康复训练以恢复肌肉力量、关节活动度和日常生活能力。虚拟现实技术可以为患者 提供有趣、安全、互动的康复训练方式，提高患者的康复效果和生活质量。同时，虚拟现实技术还可以用于评估 患者的康复进展和治疗效果。
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结论
对骨科的影响
手术模拟训练
虚拟现实技术为骨科医生提供了逼真的手术模拟环境，有助于医 生在手术前进行模拟训练，提高手术技巧和操作水平。
跨学科融合
虚拟现实技术与其他医学影像技 术、生物力学等学科的融合，促 进了多学科交叉研究的开展。
对未来的展望
普及应用
01
随着虚拟现实技术的不断发展和完善，其在骨科中的应用将更
加普及，成为骨科医生的重要辅助工具。
拓展应用领域
02
未来虚拟现实技术有望在骨科的更多领域得到应用，如脊柱外
科、创伤外科等。
智能化发展
域的应用和发展。
04
案例分享
手术模拟案例
总结词
通过模拟手术过程，提高手术操作技能和手术成功率。
详细描述
利用虚拟现实技术，医生可以在真实手术之前进行模拟操作，熟悉手术步骤和 技巧，减少实际手术中的操作失误，提高手术成功率。同时，模拟手术还可以 用于培训和教学，帮助医生提高手术操作技能。
骨科医学中的新技术和新方法
骨科医学中的新技术和新方法骨科医学是医学领域的一个重要分支，致力于研究与治疗骨骼和关节系统的疾病与损伤。
随着技术的进步和科技的发展，骨科医学中不断涌现出新技术和新方法，为治疗骨科疾病提供了更多的选择和可能性。
本文将介绍骨科医学中的一些新技术和新方法。
1.隐形钢板技术隐形钢板技术是一种新型的骨折治疗技术。
传统的骨折治疗通常需要将钢板和螺钉等金属器械植入体内，随着伤口愈合，这些金属器械就会被发现在体表下。
而隐形钢板技术则采用了与传统不同的方法，将金属器械放置在骨内而非表面，因此隐形钢板可以隐藏在骨内，不影响患者的外观。
2.微创手术微创手术是指进行手术时不需过多地切开皮肤和肌肉，而是通过小孔或者针孔进入体内进行手术。
相对传统的手术方式，微创手术有许多优点，比如术后恢复快、术后疼痛轻、创面小、减少出血等等。
微创手术在骨科医学中的应用也是越来越多，比如膝关节置换手术、椎间盘切除术等。
3.3D打印技术3D打印技术是指通过将数码模型输入电脑，然后在3D打印机上使用材料逐层打印的技术。
这种技术可以使医生更准确地制作骨骼模型和骨科器械，从而帮助医生更好地进行手术。
在骨科医学中，3D打印技术已经被应用于制作假体（如人工髋关节、人工膝关节等），以及矫正骨骼畸形等方面。
4.生物修复技术生物修复技术是指通过种植干细胞或者生物质材料，修复受损的组织和骨骼。
在骨科医学中，生物修复技术被广泛应用于骨骼再生和关节软骨修复等方面。
通过生物修复技术，医生可以将干细胞注入患者的身体内，促进破损组织的再生和修复。
5.人工智能技术人工智能技术是指应用计算机科学和人工智能理论，为医生提供更精确、更个性化的治疗方式。
在骨科医学中，人工智能技术可以用于骨折诊断、手术预测和治疗方案的选择等方面。
通过搜集大量数据和病历，人工智能系统可以为医生提供更准确和个性化的治疗方法。
总之，随着科技的不断进步，骨科医学中的新技术和新方法不断涌现，这些技术和方法将为治疗骨科疾病提供更多的选择和可能性。
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人工智能应用于骨科手术研究与探索智能化与骨科手术
当今社会科技日新月异，人工智能正引领着一个新时代，对医
学领域也带来了极大的改变。
骨科手术是复杂的手术之一，涉及
多种骨折、关节置换和骨肿瘤治疗等，需要高精度和高安全性。
因此，应用人工智能技术对骨科手术进行研究与探索，对于手术
的精度、安全性等多方面进行优化和提高，具有重要意义。
人工智能在骨科手术的研究和应用
发展至今，人工智能在骨科医疗领域已有了很多实际应用。
其中，“计算机支持骨科手术系统”能够帮助医生实现精准的诊断，
为术后恢复提供技术保障；“虚拟现实/增强现实技术（VR/AR）”，可以在患者术前评估和手术导航方面进行实时图像准确定位，降
低医疗风险和手术时间；“机器人手术系统”能够让医生进行更为
精确、安全和无创的手术，避免人为因素的干扰，成功实现了机
器人辅助的骨关节手术，远程手术等多项应用。
与此同时，更多的人工智能技术正在被应用到骨科手术的研究
当中，以期取得更加出色的效果。
例如，“神经网络技术”可以通
过大量的数据学习和推理，来帮助医生做出更为优质的手术决策；“智能手术规划助手”则可以辅助医生对术前骨折的情况进行详细
排查和设计，简化手术操作流程；“智能医疗机器人”可以进行达
到微小操作精度的复杂手术等。
人工智能应用对骨科手术有何影响
应用人工智能在骨科手术的研究和应用，可以从多方面优化手
术效果，提高手术质量。
首先，人工智能技术的应用可以大幅度
提高手术的安全性，降低风险。
当智能化系统感知到手术仪器与
组织的接触并且判断出“危险”时，会通过系统提前警告。
其次，
人工智能技术的引入对于术中工作的标准化、精准度提高将更进
一步地，而这些都能为后续的康复提供保障，减少患者的疼痛。
此外，在医生可操作性方面，智能化技术在不断的开发中，将不
断优化医生的工作流程，提高医疗工作效率和病患的满意度。
未来展望
随着人工智能技术的不断发展与进化，人工智能在骨科手术研
究和应用领域也将不断发掘出新的应用价值。
未来，人工智能技
术将在更多的骨科手术中提供更加方便、有效、精准的医疗服务，而医生将更加注重动手能力和判断力，更多是把人工智能技术看
作创新而不是取代。
相信也必将成为改变我们医疗业未来的技术
之一。
总结
综上所述，人工智能技术在骨科手术领域的应用，能够大幅度
提高手术的精度、安全性和效率，优化医疗服务的质量。
通过运
用最新的技术，骨科手术的患者能受益于更智能化的医疗创新。
我们期待未来医疗科技的发展能够更为人所接受，更好地服务于
群众。