上海交通大学 韩挺
上海交通大学特聘教授，博士研究生导师，设计学院和医疗机器人研究院双聘教授，中国机械工程学会工业设计分会副主任委员，中国图学会计算机辅助工业设计专委会副主任委员，中国机械工程学会高级会员，中国图学学会高级会员，青年学者（2019），上海浦江人才计划入选者，全国宝钢优秀教师，中国工业设计协会十佳教育工作者，担任教育部工业设计教学指导分委员会委员，全国设计专业学位研究生教指委委员，上海市智慧医疗健康创新设计中心主任，上海市设计之都促进中心理事。主持包括国家重点研发课题、国家自科基金面上、国家社科基金、教育部人文社科基金等在内的国家及省部级课题，承担工信部、中国工程院、中国商飞科技委、上海市科委等科研项目。获教育部高等学校科学研究优秀成果奖二等奖，国家教学成果二等奖，上海市教学成果一等奖。
随着全球人口老龄化的加剧以及生活方式的变迁，膝骨关节炎（KOA）的发病率持续攀升，给公共卫生系统带来了前所未有的挑战。如何借助技术创新提升KOA的诊治效果与康复效率，已成为医学与工程技术领域亟待解决的关键问题。在中国“健康中国2030”战略框架下，实现KOA全病程管理的数字化转型和智能化升级，是构建现代化医疗服务体系的核心目标之一。近年来，人工智能、大数据分析及物联网技术的迅猛发展，为KOA的综合管理提供了新的契机。智能算法能够通过对海量患者数据进行深度挖掘，显著提高疾病早期筛查的准确性和个性化治疗方案的科学性。此外，基于数字化平台的康复管理系统，不仅增强了康复过程中的精准干预能力，还极大地提升了患者自我管理的便利性和有效性。跨学科的合作模式，整合了医学、生物工程学、信息科学等多领域的专业知识，促进了KOA诊疗技术的革新与发展。面对新时代背景下城乡居民日益增长的健康福祉需求，本研究致力于探讨数字化技术在KOA全病程管理中的创新应用及其潜在影响。通过系统的文献回顾与案例分析，本文旨在全面阐述这些先进技术在疾病筛查、临床治疗及后续康复各阶段的具体作用，并对未来数字健康领域的发展趋势做出前瞻性的展望。这不仅有助于加深对当前技术应用现状的理解，也为进一步优化KOA患者的健康管理策略提供了宝贵的参考依据。
膝骨关节炎全流程数字化医疗健康：创新与前沿技术综述
韩挺，朱典*，丰泽辉，王铭萱，赵宁宁
（上海交通大学，上海 200240）
摘要：目的 本文旨在系统综述膝骨关节炎（Knee Osteoarthritis）全病程数字化医疗健康领域的最新创新与前沿技术，探讨这些技术如何提升膝骨关节炎患者的康复效果、治疗体验及个性化全病程管理的科学性。方法 利用文献调研方法，分析膝骨关节炎全病程中各阶段数字化技术的应用，包括筛查、治疗及康复过程中的数字化工具、载体及其设计方法，并对比这些技术在不同医疗场景中的具体应用形式。结果 研究明确了数字化技术在膝骨关节炎病程中不同阶段的应用价值，涵盖从筛查阶段的早期风险评估到治疗中的个性化干预及康复阶段的实时监测与反馈。同时总结了当前数字化医疗健康领域的研究难点及未来发展趋势。结论 膝骨关节炎全病程管理中的数字化创新，特别是智能算法的引入、数字化社区康复场景的拓展，以及跨学科合作模式的深化，显著提高了膝骨关节炎患者的康复效率、治疗体验和管理精度。这些前沿技术的发展将持续推动膝骨关节炎治疗与管理的创新与提升。
关键词：人工智能；大数据；数字医疗；膝骨关节炎；创新设计
基金项目：国家自然科学基金（72471140）；麓山实验室研究计划项目
*通信作者
经由深入剖析，本研究提炼出一系列旨在简化流程并强化未来设计与构建工作的优化建议，以期显著提升康复成效。为达成这一目标，研究倡导整合多元行为治疗策略，全面覆盖康复周期的各个关键环节，如康复锻炼、状态监控及自我筛查等，确保患者获得全方位、个性化的照护体验。通过精准捕捉患者需求变化，激发其康复信心，此个性化服务模式对增进患者满意度与信任度、加速康复进程具有积极意义。针对膝骨关节炎患者数字化行为疗法的未来发展，本研究提出以下具体策略建议。
1 智能算法引领的个性化医疗未来
人工智能算法已成为患者数据分析的核心引擎，其卓越的数据挖掘能力为精准医疗决策提供了坚实支撑。具体而言，通过分析康复过程中的运动大数据，智能算法能够敏锐捕捉细微变化，辅助治疗师精准调整训练强度与内容，从而实现康复效果的最大化。随着大数据与AI技术的飞速发展，个性化医疗方案的定制将更加精细化与高效化。利用高级算法深度剖析患者数据，不仅能够精准捕捉个体需求，还可在康复进程中依据患者实时反馈动态调整方案，持续优化治疗效果。此外，跨患者数据对比分析成为探索治疗策略有效性的新途径，不仅揭示了特定治疗方法对不同患者群体的适应性，也为未来治疗策略的制定提供了科学依据。尤为关键的是，数据驱动的方法有效削弱了传统康复模式中的主观性，通过客观量化标准评估治疗方法的实际成效，为科研与临床实践奠定了坚实的数据基础。
随着AI技术的持续革新，探索智能算法与实时监测技术的深度融合将成为新趋势。集成可穿戴设备数据，智能算法将实现患者生理与运动状态的即时追踪，推动治疗方案的动态调整与精准优化。
2 社区康复场景中的数字化技术革新
数字化技术的革新浪潮已跨越家庭界限，深入社区康复领域，并在全病程管理框架内展现出其不可或缺的价值。在筛查初期，数字化平台凭借其集成的自我评估工具，赋予患者自主监测与初步诊断健康问题的能力。这些工具不仅实现了健康状态的即时监测与量化评估，还促进了早期干预的启动，有效遏制了疾病的潜在恶化趋势。手术前后，社区康复体系内的线上交流机制构建起情感与心理支持的桥梁，通过虚拟空间的互动，有效减轻了患者的心理负担，如焦虑与恐惧，增强了其心理韧性，进而提升了患者对手术及后续康复过程的适应性与配合度。研究表明，此类情感层面的支持对优化术前准备状态及加速术后恢复进程具有显著的正向影响。进入康复阶段，社区康复环境不仅持续发挥着互助平台的积极作用，还通过策划丰富多样的线上线下社交活动，促进了患者与社区成员间的深度融合与互动。这一举措不仅构建了坚实的社会支持网络，助力患者重拾社会角色，还显著加速了康复进程的心理与社会融入层面。此外，社区康复环境中的数字化技术还实现了对患者康复进展的实时监控与数据分析，依据个性化需求提供定制化反馈与策略调整建议，进一步细化了康复方案的科学性与针对性。
随着数字化技术的持续演进，其在社区康复场景中的应用前景将更加广阔。例如，融合虚拟现实与增强现实等前沿技术，有望创造更加沉浸式的康复体验，显著增强患者的参与热情和治疗效果。同时，基于人工智能的预测模型将实现康复数据的深度挖掘与实时分析，自动优化康复计划，确保治疗方案的动态调整与高度个性化，为社区康复环境带来前所未有的灵活性与效率提升。
3 跨学科合作与综合治疗方案的新趋势
面向未来的医疗研究趋势，跨学科合作在全病程管理体系中的核心地位日益凸显，尤其是在筛查、手术至康复的全病程中展现出不可估量的价值。通过深度融合医学、工程学、数据科学及心理学等多学科的专业智慧，能够构建起一套更为周全且高效的疾病管理策略。此种合作模式不仅实现了知识体系的交叉融合，还激发了创新技术与疗法的不断涌现，极大地提升了治疗的精准度与患者满意度。总体而言，跨学科合作不仅加速了新技术与新疗法的研发步伐，还促进了治疗方案的深度个性化与精准化定制。这一转变不仅直接优化了治疗效果，还深刻改善了患者的整体治疗体验，为全病程管理的每一关键环节提供了坚实且富有创新性的科学支撑。
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