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        人工智能技術(shù)在骨科疾病診治中的應(yīng)用進展▲

        2022-03-12 08:02:46梁雄明梁紅鎖楊業(yè)靜李興艷杜勇軍
        廣西醫(yī)學(xué) 2022年24期
        關(guān)鍵詞:骨科腰椎輔助

        梁雄明 梁紅鎖 楊業(yè)靜 李興艷 杜勇軍

        (廣西醫(yī)科大學(xué)第三附屬醫(yī)院關(guān)節(jié)外科,廣西南寧市 530031)

        【提要】 人工智能是一門旨在模擬、擴展人類智能,并將理論研究與應(yīng)用開發(fā)相結(jié)合的新學(xué)科,其可推動人類科技發(fā)展、產(chǎn)業(yè)進步及社會變革。近年來,人工智能與骨科學(xué)的融合發(fā)展呈蓬勃態(tài)勢,人工智能技術(shù)在骨科疾病診療中的應(yīng)用已成為骨科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點,該項技術(shù)不但可以減輕骨科醫(yī)生的工作負(fù)荷,還能極大提高骨科臨床診療水平和服務(wù)效率。本文對人工智能技術(shù)在骨科疾病診治中的應(yīng)用研究進行綜述。

        人工智能是一門旨在模擬、擴展人類智能,并將理論研究與應(yīng)用開發(fā)相結(jié)合的新學(xué)科[1]。1956年約翰·麥卡錫等科學(xué)家首次正式提出人工智能,標(biāo)志著這門新興專業(yè)學(xué)科的正式誕生[2]。由于早期計算機技術(shù)落后、數(shù)據(jù)庫空缺、智能算法發(fā)展階段處于雛形等多方面的限制,人工智能技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了一段緩滯期。近年來,隨著計算機、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展及深度學(xué)習(xí)算法的出現(xiàn),人工智能技術(shù)得到了突飛猛進的發(fā)展,并逐漸應(yīng)用于各個領(lǐng)域[3],被譽為21世紀(jì)三大尖端技術(shù)之一[4]。

        人工智能技術(shù)與醫(yī)學(xué)領(lǐng)域結(jié)合成為其重要的研究方向之一。1972 年,英國利茲大學(xué)研發(fā)了輔助腹痛診斷及手術(shù)治療的AAPHelp系統(tǒng),這是最早出現(xiàn)的醫(yī)療人工智能系統(tǒng)[5]。隨后INTERNIST-Ⅰ、MYCIN等系統(tǒng)相繼問世[6]。2006年,Hinton等[7]提出了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型,醫(yī)學(xué)人工智能研究由此進入新的階段。2012年, 國外學(xué)者提出了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AlexNet模型,該模型在圖像識別上具有極高的精確度,將人工智能與醫(yī)學(xué)影像的結(jié)合推向新的高度[8]。近年來,我國出臺了一系列有關(guān)醫(yī)療人工智能的政策文件,促進了醫(yī)療人工智能技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[9]。目前,人工智能技術(shù)已應(yīng)用于疾病診斷、疾病治療、藥物研發(fā)、醫(yī)院管理、虛擬助手等醫(yī)學(xué)領(lǐng)域[10]。本文對人工智能技術(shù)在骨科疾病診治中的應(yīng)用研究進行綜述。

        1 骨科人工智能技術(shù)的背景及原理

        目前骨科人工智能技術(shù)主要涉及兩個方面:一是人工智能的深度學(xué)習(xí)算法輔助骨科影像學(xué)診斷,二是人工智能技術(shù)在骨科手術(shù)規(guī)劃及定位導(dǎo)航中的應(yīng)用。

        1.1 深度學(xué)習(xí)算法輔助骨科影像診斷

        1.1.1 背景:研究表明,醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)的年增長率遠(yuǎn)高于臨床影像醫(yī)師數(shù)量的年增長率,導(dǎo)致臨床影像醫(yī)師的工作負(fù)荷逐年增加[11]。而高年資臨床影像醫(yī)師的工作負(fù)荷增加,以及新生代臨床影像醫(yī)師工作經(jīng)驗的相對缺乏,一定程度上增加了影像學(xué)閱片的漏診率及誤診率。隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨,以及深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的出現(xiàn),人工智能技術(shù)在骨科影像學(xué)診斷中的應(yīng)用逐漸增多,其可輔助醫(yī)師進行影像學(xué)閱片,有效減輕醫(yī)師的工作負(fù)荷,并提高診斷準(zhǔn)確性,降低漏診率及誤診率。

        1.1.2 原理:人工智能醫(yī)學(xué)影像學(xué)診斷技術(shù)的基本原理涉及影像數(shù)據(jù)庫的建立、模型訓(xùn)練、模型預(yù)測3個方面[12-14]。(1)影像數(shù)據(jù)庫的建立。收集包含疑似病灶區(qū)域的原始醫(yī)學(xué)影像,然后選出其中一部分圖像作為訓(xùn)練集,剩余部分作為測試集。訓(xùn)練集部分需要依次完成預(yù)處理、特征提取與圖像標(biāo)注。預(yù)處理是去除圖像中無關(guān)部分,突出疑似病灶區(qū)域,通過影像增強技術(shù)改善圖像質(zhì)量,以及通過影像分割技術(shù)可更直觀地從圖像中提取疑似病灶區(qū)域;特征提取是利用計算機獲取醫(yī)學(xué)影像中疑似病灶區(qū)域的各種特征性信息,如形狀特征、視覺特征和密度特征等;圖像標(biāo)注是對圖像添加反映其視覺特征的語義關(guān)鍵詞的過程。建立影像數(shù)據(jù)庫的工作量極大,這也是人工智能醫(yī)學(xué)影像診斷技術(shù)發(fā)展亟待解決的難題,隨著近年來遷移學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)與發(fā)展,這一問題將在很大程度上得到緩解。(2) 模型訓(xùn)練。將處理后的測試集導(dǎo)入深度學(xué)習(xí)模型進行訓(xùn)練。目前深度學(xué)習(xí)模型大多基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該類深度學(xué)習(xí)模型由大量數(shù)據(jù)處理層組成,通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練和學(xué)習(xí),自動調(diào)整自身參數(shù),使其分析能力不斷提升,并不斷提高臨床診斷決策能力,得到適應(yīng)目標(biāo)任務(wù)的預(yù)測模型。成熟的訓(xùn)練模型可以通過分析輸入的影像數(shù)據(jù),輸出相應(yīng)的診斷信息。(3)模型預(yù)測。將測試集導(dǎo)入成熟的訓(xùn)練模型中進行測試,通過測試可得到該模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。

        1.2 人工智能技術(shù)在骨科手術(shù)規(guī)劃及定位導(dǎo)航中的應(yīng)用

        1.2.1 背景:微創(chuàng)化、精準(zhǔn)化是骨科手術(shù)技術(shù)發(fā)展的大趨勢,傳統(tǒng)骨科手術(shù)方式難以滿足目前臨床日益增長的微創(chuàng)化、精準(zhǔn)化的需求。骨科手術(shù)機器人起源于20世紀(jì)90年代初。1991年,全球首個骨科手術(shù)機器人RoboDoc誕生[15],此后骨科手術(shù)機器人迭代發(fā)展,但它們均未能實現(xiàn)“人工智能”的理念,只是單純的“外科機械手臂”,雖然在一定程度上實現(xiàn)了手術(shù)的微創(chuàng)化和精準(zhǔn)化,但仍不能滿足臨床需要。近年來,隨著計算機技術(shù)和人工智能技術(shù)的進步,手術(shù)機器人開始融入人工智能技術(shù),并逐漸應(yīng)用于臨床。這些智能手術(shù)機器人在傳統(tǒng)“外科機械臂”的基礎(chǔ)上,增加了人工智能算法,對術(shù)中數(shù)據(jù)進行智能獲取和分析,從而實現(xiàn)智能手術(shù)規(guī)劃、定位導(dǎo)航等,其可輔助外科醫(yī)生進行手術(shù),促進骨科手術(shù)微創(chuàng)化、精準(zhǔn)化發(fā)展,實現(xiàn)對傳統(tǒng)手術(shù)方式的巨大變革。譬如應(yīng)用于髖關(guān)節(jié)及膝關(guān)節(jié)置換術(shù)的MaKo機器人、應(yīng)用于脊柱手術(shù)的Renaissance機器人,以及由我國北京積水潭醫(yī)院自主研發(fā)的“天磯”骨科手術(shù)機器人等,都是融入了人工智能技術(shù)的現(xiàn)代智能手術(shù)機器人[16]。

        1.2.2 原理:人工智能應(yīng)用于骨科手術(shù)的規(guī)劃、定位導(dǎo)航主要涉及以下3個關(guān)鍵技術(shù)。(1) 圖像與規(guī)劃技術(shù)。圖像與規(guī)劃技術(shù)是采集術(shù)前或術(shù)中的二維圖像,通過計算機系統(tǒng)對二維圖像處理形成三維虛擬對象,對三維虛擬對象中所感興趣的組織、解剖結(jié)構(gòu)或者器官進行圖像分割處理和三維重建顯示,然后在計算機系統(tǒng)上對該三維虛擬對象進行手術(shù)規(guī)劃。(2)空間配準(zhǔn)技術(shù)。空間配準(zhǔn)是在三維虛擬對象及真實對象上建立空間坐標(biāo)系,然后將前者的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換至后者的坐標(biāo)系上,以實現(xiàn)兩個不同空間中坐標(biāo)之間的對應(yīng),使得計算機三維虛擬對象上的手術(shù)規(guī)劃轉(zhuǎn)換至病灶目標(biāo)對象坐標(biāo)系上。配準(zhǔn)方法主要有形態(tài)法和基準(zhǔn)法,形態(tài)法是在三維虛擬對象空間坐標(biāo)系上選擇一些解剖標(biāo)志,然后獲取真實對象坐標(biāo)系上對應(yīng)點的坐標(biāo),通過計算機系統(tǒng)計算出兩者的轉(zhuǎn)換關(guān)系,實現(xiàn)空間配準(zhǔn);基準(zhǔn)法是成像前在真實對象上置入標(biāo)志物,形成人工標(biāo)志點,通過三維虛擬對象與真實對象上人工標(biāo)志點的關(guān)聯(lián),實現(xiàn)空間配準(zhǔn)。(3) 目標(biāo)跟蹤技術(shù)。目前最常用的目標(biāo)跟蹤技術(shù)是基于紅外光的主動/被動跟蹤技術(shù),其分別通過使用能發(fā)射紅外線和反光的部件作為示蹤點,實時跟蹤感興趣目標(biāo)的空間位置及坐標(biāo)系之間的變換關(guān)系[17-18]。

        2 人工智能技術(shù)在骨科疾病診治中的應(yīng)用

        2.1 創(chuàng)傷性骨折的診斷與治療 深度學(xué)習(xí)算法在創(chuàng)傷性骨折診斷方面的應(yīng)用可達到與經(jīng)驗豐富的骨科醫(yī)師相似的影像學(xué)閱片水平。Wu等[19]將主動形狀模型用于骨盆骨折CT圖像的自動分層檢測,結(jié)果表明該模型能有效檢出CT圖像上的骨盆裂縫。劉想等[20]評估了基于深度學(xué)習(xí)算法的人工智能軟件在CT圖像上自動診斷創(chuàng)傷性肋骨骨折的效能,發(fā)現(xiàn)其具有較高的敏感度,并有望用于急性胸部外傷CT圖像閱片的初篩和風(fēng)險評估。Olczak等[21]利用深度學(xué)習(xí)算法模型,在256 000張腕、手和踝關(guān)節(jié)的X線圖片上評估是否存在骨折,其檢出骨折的準(zhǔn)確率可高達83%, 因此,2018年美國食品藥品監(jiān)督管理局批準(zhǔn)了基于該深度學(xué)習(xí)算法模型的OsteoDetect AI工具應(yīng)用于臨床。Chung等[22]利用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)算法模型在1 891張肩關(guān)節(jié)X線平片上診斷和分類肱骨近端骨折,結(jié)果顯示該模型在肱骨骨折的診斷準(zhǔn)確度高達96%,曲線下面積為1.00,并且該模型在診斷肱骨骨折的分類上也顯現(xiàn)出不錯的效能。Pranata等[23]評估了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的殘差網(wǎng)絡(luò)在CT圖像上自動診斷和分類跟骨骨折的效果, 結(jié)果表明其在跟骨骨折分類上的準(zhǔn)確率為98 %。Lindsey等[24]構(gòu)建了一種識別有無骨折并標(biāo)識出可疑骨折范圍的深度學(xué)習(xí)算法模型,結(jié)果顯示該模型在識別骨折及標(biāo)注骨折范圍時的敏感度高達93.9%,特異度可達94.5%,該模型輔助骨折閱片可使誤診率下降47%。Cheng等[25]發(fā)現(xiàn),深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能在骨盆X線圖片中準(zhǔn)確檢出及定位髖部骨折。

        對于大多數(shù)股骨頸骨折患者而言,手術(shù)治療是首選治療方案[26]。置入空心螺釘內(nèi)固定和全髖關(guān)節(jié)置換術(shù)(total hip arthroplasty,THA)是目前手術(shù)治療股骨頸骨折的兩種主流方案。楊琨等[27]的研究顯示,采用人工智能手術(shù)機器人輔助股骨頸骨折空心釘內(nèi)固定術(shù)治療股骨頸骨折患者,可提高手術(shù)安全性,并減少手術(shù)對患者的損害。崔可賾等[28]回顧分析了17例MaKo機器人輔助下行THA術(shù)治療的股骨頸骨折患者的臨床資料,發(fā)現(xiàn)其假體置入更精準(zhǔn),術(shù)后復(fù)查提示假體位置良好,患者雙下肢長度差異小,手術(shù)效果良好。張紀(jì)等[29]和吾湖孜·吾拉木等[30]亦探討了采用MaKo機器人輔助性THA術(shù)治療股骨頸骨折患者的臨床療效,結(jié)果表明在機器人輔助下假體置入的準(zhǔn)確性和手術(shù)安全性均得到提高,且可減少患者術(shù)后雙下肢長度差,具有良好的早期療效。吳東等[31]發(fā)現(xiàn),將基于深度學(xué)習(xí)算法的 AIHIP系統(tǒng)用于THA術(shù)前規(guī)劃,相比于傳統(tǒng)方法,其髖臼側(cè)、股骨側(cè)假體完全符合率更高,其雙側(cè)聯(lián)合偏心距差值更小。股骨近端防旋髓內(nèi)釘內(nèi)固定術(shù)是目前公認(rèn)的對粗隆間骨折治療效果極佳的手術(shù)方案。洪石等[32]發(fā)現(xiàn),相比于傳統(tǒng)采用X線透視下進行定位,采用人工智能手術(shù)機器人輔助股骨近端防旋髓內(nèi)釘內(nèi)固定術(shù)治療股骨粗隆間骨折的操作簡單,極大提高了主釘置入的準(zhǔn)確率,減少X線透視次數(shù)和輻射量,縮短有創(chuàng)操作時間,治療效果滿意。經(jīng)皮通道螺釘內(nèi)固定術(shù)是目前手術(shù)治療骨盆骨折的主流術(shù)式[33]。趙春鵬等[34]比較了人工智能手術(shù)機器人輔助與X線透視引導(dǎo)輔助治療的12例骨盆骨折患者的臨床資料,結(jié)果顯示人工智能手術(shù)機器人輔助下螺釘置入的準(zhǔn)確率更高,螺釘置入所需透視時間更少,且螺釘調(diào)整次數(shù)更短。劉華水等[35]發(fā)現(xiàn),第三代骨科人工智能手術(shù)機器人TiRobot輔助螺釘置入術(shù)治療骨盆骨折,具有精準(zhǔn)定位、穩(wěn)定導(dǎo)航、手術(shù)創(chuàng)傷小等優(yōu)點。王天龍等[36]和楊成志等[37]的研究亦證實了采用人工智能手術(shù)機器人輔助治療骨盆骨折較“O”型臂X線導(dǎo)航更具優(yōu)勢。

        2.2 骨關(guān)節(jié)病的診斷與治療 人工智能技術(shù)在骨關(guān)節(jié)病的影像學(xué)診斷中展示出良好的效果。Xue等[38]探討深度學(xué)習(xí)算法在髖關(guān)節(jié)骨性關(guān)節(jié)炎中的診斷價值,結(jié)果顯示該模型診斷髖關(guān)節(jié)骨性關(guān)節(jié)炎的靈敏度為95.0%,特異度為90.7%,準(zhǔn)確率為92.9%,具有較好的診斷價值,表明基于深度學(xué)習(xí)算法在智能醫(yī)學(xué)影像學(xué)診斷實踐領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。有研究表明,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱力圖可在膝關(guān)節(jié)正位片標(biāo)識出可疑骨贅,結(jié)合Kellgren-Lawrence評分標(biāo)準(zhǔn)可提高膝關(guān)節(jié)骨性關(guān)節(jié)炎診斷的準(zhǔn)確率[39]。Pedoia等[40]應(yīng)用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DenseNet模型檢測軟骨異常并診斷骨關(guān)節(jié)炎,其曲線下面積為0.83,靈敏度為76.99%,特異度為77.94%,提示該模型在骨性關(guān)節(jié)炎診斷方面具有一定的應(yīng)用價值。

        目前人工智能技術(shù)在手術(shù)治療骨關(guān)節(jié)病方面的應(yīng)用主要為人工智能手術(shù)機器人輔助關(guān)節(jié)置換術(shù)。郭人文等[41]回顧性分析采用MaKo機器人輔助THA治療股骨頭壞死患者的近期臨床療效,發(fā)現(xiàn)采用MaKo機器人輔助THA治療股骨頭壞死較常規(guī)THA手術(shù)具有更高的精準(zhǔn)性和穩(wěn)定性,患者術(shù)后股骨頭前傾角更好,下肢長度差和髖關(guān)節(jié)偏心距差更小。任興宇等[42]的Meta分析表明,人工智能手術(shù)機器人輔助單髁置換術(shù)在組件置入準(zhǔn)確性、術(shù)后脛骨后傾角、術(shù)后翻修率等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)置換手術(shù)方法。有學(xué)者發(fā)現(xiàn),人工智能手術(shù)機器人輔助全膝關(guān)節(jié)置換術(shù)能提高術(shù)中截骨、假體安放位置的準(zhǔn)確性,以及下肢力線的精準(zhǔn)度,減輕患者疼痛癥狀,早期療效滿意[43-45]。研究表明,與傳統(tǒng)手術(shù)相比,MaKo機器人輔助THA可以提高髖臼杯植入的準(zhǔn)確性和安全性,術(shù)后短期臨床效果更佳[46],但其長期療效還需要進一步研究證實。但也有研究表明,人工智能骨科手術(shù)機器人輔助THA雖然可以提高髖臼杯植入的準(zhǔn)確性,但在術(shù)后短期功能恢復(fù)、下肢長度差異的糾正或術(shù)后并發(fā)癥方面與傳統(tǒng)THA手術(shù)并無顯著差異[47-48]。

        2.3 脊柱疾病的診斷與治療 腰椎退行性疾病是臨床上常見的脊柱疾病之一。2016年,Liao等[49]利用深度學(xué)習(xí)算法對腰椎CT圖片進行腰椎滑脫的診斷和分期,發(fā)現(xiàn)其診斷效能與放射科醫(yī)師的閱片水平相似。2017年,Jamaludin等[50]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架技術(shù)開發(fā)了一套SpineNet系統(tǒng),其可在MRI圖像上對腰椎進行Pfirrmann評分,在判斷有無椎間盤狹窄、上/下終板缺損、上/下骨髓改變、腰椎滑脫和中央管狹窄方面的準(zhǔn)確率達95.6%,并且該系統(tǒng)在預(yù)測多種腰椎退行性改變的病理分級上與影像學(xué)醫(yī)師的閱片水平相當(dāng)。2018年,Han等[51]提出了一種深度、多尺度、多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),可提高椎間孔狹窄、椎管狹窄的診斷準(zhǔn)確率。

        經(jīng)皮椎體后凸成形術(shù)(percutaneous kypho plasty,PKP)、經(jīng)皮椎體成形術(shù)(percutaneous vertebro plasty ,PVP)是目前治療骨質(zhì)疏松性椎體壓縮性骨折的常用微創(chuàng)手術(shù)方法[52],穿刺精準(zhǔn)度、X線透視次數(shù)、X線透視劑量、骨水泥側(cè)漏發(fā)生率等是這兩種術(shù)式值得關(guān)注的問題。有研究表明,采用人工智能骨科手術(shù)機器人輔助行PKP及PVP,可縮短手術(shù)時間,提高穿刺精準(zhǔn)度,減少X線透視次數(shù)及透視劑量,降低骨水泥滲漏發(fā)生率,獲得更優(yōu)的骨水泥分布情況[53-54]。經(jīng)皮微創(chuàng)椎弓根螺釘內(nèi)固定術(shù)是治療胸腰椎骨折的主要術(shù)式之一。袁春明等[55]對比了人工智能手術(shù)機器人輔助與徒手行椎弓根螺釘內(nèi)固定術(shù)治療胸腰椎骨折的效果,結(jié)果表明采用人工智能手術(shù)機器人輔助經(jīng)皮椎弓根螺釘內(nèi)固定術(shù)可取得更好的療效。田偉等[56]回顧性分析40例行椎弓根螺釘內(nèi)固定手術(shù)的患者的臨床資料,發(fā)現(xiàn)相較于傳統(tǒng)X線透視引導(dǎo),采用天璣手術(shù)機器人輔助進行手術(shù),可在不增加手術(shù)時間和術(shù)后并發(fā)癥發(fā)生率的前提下顯著提高椎弓根螺釘內(nèi)固定術(shù)的精準(zhǔn)度和安全性。肖宇等[57]和劉剛等[58]發(fā)現(xiàn),采用人工智能手術(shù)機器人輔助微創(chuàng)經(jīng)皮椎弓根螺釘固定治療胸腰椎骨折可獲得滿意的臨床效果,相較于傳統(tǒng)手術(shù),其手術(shù)時間更短、置釘精準(zhǔn)度更高、射線暴露量及術(shù)中創(chuàng)傷更少。微創(chuàng)經(jīng)椎間孔腰椎體間融合術(shù)已逐漸成為腰椎退行性疾病手術(shù)治療的主流方法[59]。崔冠宇等[60]比較采用人工智能手術(shù)機器人輔助微創(chuàng)經(jīng)椎間孔腰椎椎體間融合術(shù)與傳統(tǒng)開放經(jīng)椎間孔腰椎椎體間融合術(shù)治療Ⅰ、Ⅱ度單節(jié)段腰椎滑脫癥的療效,發(fā)生人工智能手術(shù)機器人輔助微創(chuàng)經(jīng)椎間孔腰椎椎體間融合術(shù)手術(shù)治療腰椎滑脫癥時術(shù)中螺釘置入精準(zhǔn)度更高,術(shù)中創(chuàng)傷更小,術(shù)后恢復(fù)更快。還有研究表明,采用人工智能手術(shù)機器人輔助微創(chuàng)經(jīng)椎間孔腰椎椎體間融合術(shù)手術(shù)治療腰椎退行性疾病患者,可減少手術(shù)創(chuàng)傷,提高臨床療效[61-63]。

        2.4 骨腫瘤的診斷與治療 脊柱是惡性腫瘤骨轉(zhuǎn)移最常發(fā)生的部位之一,約30%~70%惡性腫瘤患者會出現(xiàn)脊柱轉(zhuǎn)移,使得患者疾病進展加快、預(yù)后變差[64]。Burns等[65]設(shè)計了一套計算機輔助診斷系統(tǒng)(computer aided diagnosis,CAD)并將其用于診斷胸腰椎硬化性轉(zhuǎn)移瘤,結(jié)果顯示該系統(tǒng)可成功識別CT圖像上胸腰椎的硬化轉(zhuǎn)移瘤病灶,且有較高的靈敏度。O′Connor等[66]對CAD系統(tǒng)應(yīng)用于輔助CT檢測胸腰椎脊柱溶解病變的效果進行評估,結(jié)果顯示該CAD系統(tǒng)可成功識別胸腰椎可能的溶骨性轉(zhuǎn)移性瘤。Wang等[67]利用深度學(xué)習(xí)算法實現(xiàn)了在MRI圖像中自動識別脊柱轉(zhuǎn)移瘤。

        PKP和PVP均是用于治療椎體轉(zhuǎn)移瘤引起的難治性疼痛的微創(chuàng)手術(shù)方法,是姑息治療晚期脊柱轉(zhuǎn)移瘤的主要手段[68]。林書等[69]回顧分析接受人工智能機器人輔助PKP(機器人組)和傳統(tǒng)透視下PKP(傳統(tǒng)透視組)治療的脊柱轉(zhuǎn)移瘤患者的臨床資料,發(fā)現(xiàn)機器人組的手術(shù)時間、X線透視次數(shù)更少,骨水泥滲漏率、椎弓根突破率更低,提示采用機器人輔助PKP治療脊柱轉(zhuǎn)移瘤更具優(yōu)勢。俞陽等[70]發(fā)現(xiàn)與傳統(tǒng)PVP相比,人工智能機器人輔助PVP可提高穿刺精準(zhǔn)度,減少手術(shù)損傷,降低骨水泥側(cè)漏風(fēng)險。目前有關(guān)人工智能技術(shù)輔助診斷與治療骨科腫瘤的研究相對較少,這將是今后研究的方向。

        3 小結(jié)與展望

        人工智能與骨科學(xué)的學(xué)科融合給骨科疾病的診斷及治療帶來就巨大的變革,深度學(xué)習(xí)算法與肌骨影像學(xué)圖像的結(jié)合,可更好地輔助骨科疾病的診斷,提高診斷效率和準(zhǔn)確性;人工智能機器人輔助手術(shù)治療,可提高手術(shù)的安全性、精準(zhǔn)性及術(shù)后效果。總之,人工智能技術(shù)的應(yīng)用可提高骨科醫(yī)療水平和服務(wù)效率。但人工智能技術(shù)在骨科的應(yīng)用還不成熟,目前面臨幾個突出的問題:(1)骨科疾病種類較多,人工智能技術(shù)在骨科領(lǐng)域的應(yīng)用面仍較窄,相關(guān)研究依然較少;(2)人工智能輔助骨科影像學(xué)診斷的發(fā)展,尚需要一個數(shù)據(jù)來源可靠、功能強大、信息共享的骨科影像學(xué)數(shù)據(jù)平臺;(3)人工智能技術(shù)在臨床的應(yīng)用過程中存在不容忽視的倫理問題,主要是個人信息的安全性、隱私性、醫(yī)療資源分配的公平性,以及醫(yī)療事故的責(zé)任歸屬問題等;(4)目前,我國還未形成關(guān)于人工智能與骨科醫(yī)療的跨學(xué)科復(fù)合型人才培養(yǎng)體系,研發(fā)骨科人工智能技術(shù)的多為人工智能單學(xué)科專家,缺少人工智能與骨科醫(yī)療復(fù)合型專家,導(dǎo)致兩個學(xué)科融合發(fā)展速度受限,甚至有可能出現(xiàn)人工智能發(fā)展方向與骨科臨床應(yīng)用脫節(jié)的現(xiàn)象。

        隨著5G時代的來臨,以及人工智能發(fā)展理念漸入人心,搭建智能醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)平臺的需求日漸增多,開發(fā)骨科醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)平臺以更好地服務(wù)于骨科疾病診治是大勢所趨。相信在人工智能技術(shù)發(fā)展規(guī)劃下,人工智能技術(shù)應(yīng)用于骨科臨床診療的倫理問題將得到有效解決。今后應(yīng)加強跨學(xué)科通力合作、多學(xué)科交融、建立培養(yǎng)人工智能與醫(yī)療復(fù)合型人才教育體系,促使人工智能技術(shù)能夠更廣泛地應(yīng)用于骨科疾病的診治。同時,人工智能與骨科學(xué)的融合發(fā)展將改變傳統(tǒng)的骨科疾病的診療模式,推動骨科學(xué)的發(fā)展與進步,最終提高骨科診療水平和服務(wù)質(zhì)量,使廣大患者受益。

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