人工智能在膝关节软骨损伤诊疗中的应用

人工智能（AI）正在膝关节软骨损伤的诊疗以及康复中正发挥着越来越重要的作用。以下是人工智能在这一领域的主要应用进展：

AI技术，尤其是深度学习算法，已被广泛应用于膝关节软骨损伤的检测和分类。利用深度学习算法，对MRI、CT和超声等医学影像进行自动化分析，能够准确识别膝关节软骨的损伤部位和程度。这不仅可以提高了诊断的准确性，也减少了人为误差。AI能够提供一致的评估，降低不同观察者之间的差异，提高患者的治疗效果。另外，AI在处理复杂软骨损伤模式时表现也更加出色，不仅能够识别微小的异常，帮助医生做出更准确的诊断。还可用于膝关节软骨损伤的定量评估。通过分析MRI图像，AI可以精确测量软骨的厚度、体积等参数，为临床医生提供客观的评估指标，帮助医生评估软骨的健康状况和退化程度。同样AI也能够精确测量软骨的形态学参数，减少人工测量的误差，有助于疾病的早期诊断和疗效评估。基于AI的定量评估也可以指导个体化的治疗方案，提高治疗的针对性。

研究表明，AI算法能够准确识别和分类MRI影像中的软骨损伤，包括韧带损伤、半月板撕裂和软骨病变等。与传统的人工诊断相比，AI的诊断效率更高、一致性更好。Liu等使用深度学习的方法检测膝关节磁共振中软骨病变（包括软骨软化，纤维化，局部缺损，软骨退变引起的弥漫性变薄和急性软骨损伤等）。其研究回顾性分析175例膝关节疼痛患者的抑脂T2WI快速自旋回波序列的MRI图像数据集。采用深度学习的方法训练并检测，将图像在股骨和胫骨的平面上分割为17395个小的像素，并判断是否存在软骨损伤。结果显示，软骨病变检测模型在最佳阈值下的敏感性和特异性分别为：第一个独立验证集为84.1％和85.2％，第二个独立验证集为80.5％和87.9％。两个独立验证集的ROC曲线下面积分别为0.917和0.914。结果表明用深度学习训练的软骨病变检出模型的整体诊断准确性高。作者认为，使用深度学习的软骨病变检测系统可用于检测膝关节软骨退变和急性软骨损伤。

Kaniewska等评估结合深度学习卷积神经网络（DL-CNN）重建和放射状k空间采集技术（PROPELLER）的磁共振成像（MRI）序列在检测膝关节髌骨后方软骨损伤中的诊断性能。选择35名接受1.5T膝关节MRI检查的患者。两位阅片者使用四点评分制评估标准和使用DL-CNN加速的PROPELLER MR序列的图像质量和诊断信心。分析了骨骼、软骨、交叉韧带和副韧带、半月板和关节间隙的病理发现。结果显示，与传统MR序列相比，DL-CNN序列的平均采集时间更短（10分3秒对比4分45秒），图像质量和诊断信心显著提高。在评估图像质量方面，标准序列和DL-CNN序列的IRA分别为中等和良好（ICC分别为0.524和0.830）。两种序列在检测膝关节病理方面表现相当（κ值为0.8），但在评估后髌软骨时，DL-CNN序列明显更优。DL-CNN序列的SNR和CNR显著高于标准序列（p < 0.05）。研究结论指出，在膝关节MRI中DL-CNN序列与传统PROPELLER序列相比，在图像质量和诊断信心方面显著提高，同时大幅减少了采集时间。两种序列在检测膝关节病理方面表现相当，而DL-CNN序列在评估髌骨软骨损伤方面更优。

综上所述，人工智能在膝关节软骨损伤影像诊断中的应用正处于快速发展之中，涵盖了从自动检测到定量评估的多个方面，展现出巨大的潜力和价值。

确定关节软骨损伤或退变的最有效的诊断方法仍然是骨科实践中的一个重大挑战。早期发现软骨变化是诊断早期膝关节骨关节炎的困难和关键，早期诊断为早期有效干预提供了机会。然而，最优的早期软骨改变的检测技术仍存在争议。虽然关节镜检查被认为是软骨病变诊断参考标准入侵性和相关成本限制了其广泛传播用作诊断工具。相反，核磁共振成像(MRI)提供了一种无创的替代方法，但与关节镜检查相比，其诊断准确性较低仍然是一个有争议的话题。

Li等的系统回顾揭示了目前仍在实践中MRI成像模式的一些局限性。3T MRI是最敏感和特异的，定量MRI提供了更准确的软骨损伤诊断;然而，这些影像扫描需要更多的时间来执行，并且更昂贵，通常使它们在临床实践当中利用率较低。在所有MRI扫描仪中，1.5 T MRI扫描仪仍然是应用最广发的，但它们在识别膝关节软骨病变方面存在明显的局限性。伴随着人工智能的发展，其在临床诊疗过程当中可能会展现出可喜的成果。

Chaudhari等对51例膝关节疼痛患者进行了膝关节MRI检查，其中包括附加的3D quantitative double-echo steady-state（qDESS）序列和自动T2定位。再应用前瞻性深度学习的方法，将qDESS切片分辨率提高两倍。一名肌肉骨骼放射科医师和一名住院医师使用常规MRI对关节软骨、半月板、韧带、骨骼、伸肌机制和滑膜进行了独立的回顾性评估。2个月之后，两位医师再分别对qDESS图像和自动T2图进行分析。他们的研究结果显示应用深度学习的qDESS方法在前瞻性研究中显示出与传统膝关节MRI检查的良好一致性，并且接近应用关节镜检查诊断方面的性能。利用前瞻性人工智能增强qDESS图像质量有助于简化膝关节MRI检查，同时生成定量图像动态T2图。

Lin等开发并验证了一种基于MRI衍生放射组学和临床变量的动态计算图表(nomogram)，该动态计算图表用于区分OA患者膝关节疼痛的改善情况。使用IMI-APPROACH研究的数据，该研究旨在使用机器学习前瞻性地描述临床和/或结构性膝关节OA的预先确定的进展表型。结果显示，该计算图表具有良好的识别性能[AUC_training, 0.79 (95% Cl: 0.720.79)，AUC_validation, 0.83 (95% Cl: 0.70-0.96)]和良好的校准效果。融合放射组学特征对nomogram附加贡献值具有统计学意义(NRI, 0.23;培训队列IDI为0.14,P <0.001, NRI为0.29;IDI, 0.18，验证队列P < 0.05)。决策曲线分析证实了该计算图表的临床应用价值。Wirth等人报告说，用于预测关节间隙狭窄(JSN)进展的机器学习估计s评分与MRI估计的软骨厚度损失的24个月进展率无关。

因此通过分析大量患者的数据，AI能够识别出软骨损伤的早期微小变化，实现早期检测，防止病情进一步恶化。但是AI的一个主要限制是它缺乏通用性，因为它对数据分布变化的敏感性，这是由使用不同的MRI扫描仪、获取参数和患者群体造成的。该技术的通用性和适应性仍是未来的一个重大挑战。

手术规划：通过机器学习和人工智能算法，快速且精确地分析医学影像，可以更精准的定位软骨损伤的部位，了解患者的骨骼形态，肢体力线并提供个性化治疗方案：

（1）根据患者损伤的病理因素，医生可以制定更加个性化的手术方案，选择最佳的手术方案和固定方式，提高治疗效果。

（2）术中精确导航：在手术过程中，AI辅助下的导航系统可以实时提供三维导航信息，帮助外科医生精确定位软骨损伤部位，减少手术时间和创伤。同时可以提高手术精度，辅助术者可以更好的调整软骨移植的角度与位置。

（3）调整力线：通过术前以及术中AI导航的判断，可以观察到患者力线的实时变化，及时调整异常力线，改善软骨损伤周围环境的力学变化，更好的促进软骨愈合。

Gao等应用机器人手术辅助下联合双关节技术的四角融合术（four‐corner fusion），更好的定位病变软骨，更微创的精准放置螺钉治疗了1例舟状骨不连晚期塌陷患者，并取得了良好的术后效果。

Antico等应用膝关节成像系统，为机器人提供手术部位的实时地图，使机器人能够在膝关节中自主导航， 能够更加精准的定位软骨损伤的部位。此研究从6名志愿者收集的151个3-D US卷中共提取了38656张2-D US图像，当专家能够或不能勾勒出图像上的软骨时，分别将其标记为“1”或“0”。该算法使用专家标签作为基础真理进行评估，并进行五倍交叉验证，其中每一倍分别训练和测试了平均15640和6246个标记图像。该算法平均准确率为78.4%±5.0，平均特异性为72.5%±9.4，平均灵敏度为82.8%±5.8，平均曲线下面积为85%±4.4。此外，对1536张2d US图像子集进行了两名专家参与的观察者间和观察者内测试。两个专家(即观察者之间)和每个专家(即观察者内部)之间的百分比一致性值分别为0.89和0.93。这些结果表明了自主机器人膝关节镜自动图像采集和解释系统开发的第一步的可行性。

但是目前还没有证据表明人工智能能够识别RAS手术的关键任务，这些任务决定了患者的预后。迫切需要对大数据集进行研究，并对所使用的人工智能算法进行外部验证。

软骨损伤患者的术后康复对于患者术后功能恢复起到了十分巨大的作用，但每个患者的身体状态、性格特点、医嘱依从性不一致，患者术后的功能恢复也存在巨大差异。因此，人工智能可以在骨科手术术后康复中发挥重要的作用。Liao等人的研究发现在新冠肺炎疫情期间，应用AI系统进行远程指导前叉韧带术后康复取得了与线下指导康复一致的康复效果。它可以基于数据分析结果，系统能够为患者量身定制康复计划，包括康复目标、康复活动安排、运动强度、持续时间等，确保康复方案的科学性和针对性。患者佩戴可穿戴设备（如智能手环、膝关节支具等），这些设备能够实时监测患者的运动情况、关节受力状况等关键指标。人工智能系统对实时监测到的数据进行分析，一旦发现异常或偏离康复计划的情况，会立即发出警报，并提供相应的调整建议。

外科医生在时间限制和不确定性下对不同区域软骨损伤的患者做出复杂、高风险的决定，对患者的预后有重大影响。因此应用人工智能可以更好的提高手术决策。传统的手术决策以假设演绎推理、个人判断和启发式为主。这些因素可能导致偏见、错误和可预防的伤害。传统的预测分析和临床决策支持系统旨在增强手术决策，但其临床效用受到耗时的人工数据管理和次优准确性的影响。这些挑战可以通过自动化人工智能模型来克服，这些模型通过移动设备输出的电子健康记录数据进行直播。AI通过分析患者的临床数据和预测措施，预测疾病进展和治疗效果，及早预防并发症并提高软骨修复的成功率。

总之，人工智能（AI）在膝关节软骨损伤和修复中的应用正在迅速发展。AI算法可以通过深度学习技术分析MRI、CT等影像，自动检测并量化软骨损伤。基于影像的AI系统可以自动对软骨损伤进行分级，并评估软骨厚度、结构完整性等参数。AI也在软骨修复材料（如生物支架、干细胞培养等）的设计中发挥作用，通过数据分析和模拟，帮助开发更具生物相容性和力学性能的再生材料。AI页可以优化干细胞疗法在软骨修复中的应用，预测细胞分化效果，确保移植细胞的正确生长和功能发挥。未来AI技术在膝关节软骨损伤中的应用将更加注重多种数据源（如影像、基因、环境因素等）的整合，以提高诊断和治疗的精准性。通过强化学习和自适应AI系统，膝关节软骨修复的治疗过程将更具动态性和个性化，持续优化治疗效果。可见,AI在膝关节软骨损伤和修复中的应用，不仅加快了诊断与治疗的过程，还大幅度提高了精准性，为患者提供了更优质的医疗服务和更快的康复路径。

李海峰 教授

中国人民解放军总医院骨科医学部关节外科 

致力于人工智能、机器人等技术在骨关节领域的研究与应用。

临床擅长机器人辅助单髁、全膝和全髋置换，关节周围畸形、创伤骨折后遗症的截骨矫形以及肩肘踝关节置换等。

任中国老年学与老年医学会骨科分会保膝学组委员

中国老年学与老年医学会骨科分会数智骨科学组委员

中国老年保健学会骨关节分会学组委员

北京市医学会骨科学分会关节外科学组青年委员会委员

北京市医学会骨科学分会骨感染学组委员

北京市医学会解剖分会关节外科学组秘书等。