《Arthroplasty》：Editorial: Advances in artificial intelligence and robotics in joint arthroplasty
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为解决关节置换手术需求增长与现有手术能力不匹配、患者对手术效果期望提高等问题，研究人员开展 “人工智能和机器人技术在关节置换术” 主题研究。结果显示相关技术在多方面有应用潜力，但也面临挑战。这为未来技术发展和临床应用提供参考。
在当今医疗领域，关节疾病严重影响着人们的生活质量。随着患者对关节功能和生活质量的期望不断提高，关节置换手术的需求也在急剧增加。据国际上大多数当代估计，在未来二十年，关节置换手术的需求将迅速增长，这一需求很可能远远超过现有的手术能力。与此同时，在成本控制、资源合理利用以及保证手术长期、高功能标准等方面也面临着巨大压力。在这样的背景下，探索新的手术方式和技术迫在眉睫。
为了应对这些挑战，来自澳大利亚弗林德斯大学医学院和公共卫生学院、法国里昂大学医院骨科、意大利摩德纳大学和雷焦艾米利亚大学附属医院骨科、中国上海交通大学附属第六人民医院骨科等机构的研究人员，围绕 “人工智能和机器人技术在关节置换术” 这一主题展开了深入研究。相关研究成果发表在《Arthroplasty》杂志上。
研究人员采用了多种关键技术方法。在影像学测量方面，运用基于计算机断层扫描（CT）的图像采集技术，获取相关角度数据，用于手术规划和评估；在机器人辅助手术中，使用了 Stryker Mako、OMNI - botics、ROSA 等多种半主动或无图像机器人系统辅助手术操作；还通过收集患者队列数据，包括不同类型关节置换手术的患者，对手术效果、术后康复等多方面进行评估 。
研究结果涵盖多个方面：
- 膝关节置换术相关研究：
- aHKA 测量评估：澳大利亚的 Gieroba 团队研究发现，基于 CT 的髋关节 - 膝关节角（aHKA）测量，相比传统站立长腿对齐 X 射线（LLR）和机械性髋关节 - 膝关节角（mHKA）测定，在测量关键角度指标时更具可重复性，且不受患者体位、关节挛缩和体型等因素影响，与金标准方法相关性高，或可替代 LLR 常规检查12。
- CPAK 分类测定：Edelstein 团队利用无图像机器人全膝关节置换术（TKA）应用，对比不同磨损假设下的冠状面膝关节对线（CPAK）分类与 LLR 标准，发现采用优化磨损假设（Navopt）方法，94% 的病例能在一个分类组内准确测定 CPAK 参数，与 LLR 标准一致性良好，表明无图像机器人导航方法可靠3。
- CPAK 分组变化影响：Agarwal 团队研究了 CPAK 分组变化对机器人辅助 TKA 手术患者满意度的影响，结果显示术后患者满意度与 CPAK 分组变化无关，挑战了传统观点45。
- 韧带张力评估：Yee 团队使用无图像机器人辅助 TKA 方法评估术前韧带张力，发现机器人技术在评估膝关节各张力位置时，除 “屈曲外侧” 状态的组内评定外，可靠性至少为 “良好至优秀”，伸直位内侧间室测量最可靠7。
- 运动范围研究：Fary 团队对比机器人辅助 TKA 和手动器械 TKA 术后患者的运动范围（ROM），发现机器人辅助组在术后 1 个月和 3 个月 ROM 有显著改善，且达到 90° 屈曲的几率更高1112。
- 新型 TKA 技术评估：Zheng 团队采用患者定制 iTotal CR TKA 联合 TiRobot Recon Robot 技术进行手术，发现该技术组合可实现良好的术中关节运动学，包括间隙平衡、间室压力和相对组件运动，早期临床效果可接受13。
- 髋关节置换术相关研究：
- 股骨柄位置研究：Marcovigi 团队利用 Stryker Mako 系统研究近端股骨几何形状对全髋关节置换术（THA）股骨柄位置的影响，提出将股骨柄与小转子上方 10mm 处的原生股骨前倾角对齐，可使 96.1% 的病例达到理想的前倾角目标68。
- 术后镇痛研究：Buchan 团队回顾性研究发现，机器人辅助 THA 相比传统器械方法，术后镇痛药消耗显著减少，但具体机制有待进一步研究910。
- 其他研究：
- 机器人辅助翻修 TKA 研究：Ngim 团队描述了使用 Stryker Mako 机器人系统进行翻修 TKA 手术的术前、术中和术后注意事项，展示了机器人技术在翻修手术中的应用潜力，但也指出存在软件、图像采集和地标选择等方面的挑战1415。
- AI 技术应用研究：Chong 团队对机器学习（ML）在假体周围关节感染（PJI）预防中的应用进行结构化 PRISMA 综述，认为 ML 有潜在价值，但需更多研究支持；另一篇论文对 AI 在 TKA 手术中的应用进行元综合回顾，强调 AI 在多方面有价值，但需从概念验证向主流应用转变1617。
研究结论表明，人工智能和机器人技术在关节置换术中展现出了巨大的应用潜力。这些技术在手术规划、术中操作以及术后评估等多个环节，都能够提高手术的精准性和患者的治疗效果。然而，目前这些技术的应用也面临一些挑战，如新技术的临床有效性和安全性还需要进一步验证，部分研究成果的可重复性和普适性有待提高，并且高昂的成本和复杂的操作也限制了其广泛应用 。尽管如此，该研究为未来关节置换手术的发展提供了重要方向，随着技术的不断完善和研究的深入，有望为更多患者带来更好的治疗体验和治疗效果，推动关节置换术领域的进步。
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