人工智能在股骨头坏死诊疗中的应用与展望.pdf

.70.综述（1.昆明医科大学研究生院云南昆明6 50 50 0；2.中国人民解放军联勤保障部队第九二六医院骨科，云南开远6 6 16 0 0；摘要随着人工智能技术的快速发展，越来越多的研究表明人工智能可以在医学领域发挥重要作用。股骨头坏死是一种难治性疾病，传统的治疗方法包括药物治疗、物理疗法和手术治疗，但这些方法均存在一定的局限性。通过应用人工智能技术，可以提高股骨头坏死的诊断准确性、预测精度和治疗效果。医学图像处理与诊断、预测模型与风险评估以及智能辅助手术与治疗决策等方面的应用现状都显示出人工智能在股骨头坏死治疗中的潜力。本文旨在结合人工智能在股骨头坏死诊疗中的应用现状，并探讨展望未来的发展方向。关键词人工智能；股骨头坏死；深度学习；卷积神经网络；数据共享【中图分类号R681.8Application and prospect of artificial intelligence in the diagnosis and treatment(1.Graduate School of Kunming Medical University,Kunming Yunnan 650500,China;2.Department of Orthopedics,926th Hospital of the Chinese Peoples Liberation Army Joint Logistic Support Force,Kaiyuan Yunnan 661600,China;3.Departmentof Orthopedics,920th Hospital of the Chinese Peoples Liberation Army Joint Logistic Support Force,Kunming Yunnan 650100,China)Abstract:With the rapid development of artificial intelligence technology,more and more studies show that artificial intelligence canplay an important role in the medical field.Femoral head necrosis is a difficult disease to treat.Traditional treatment methods includedrug,physical and surgery therapy,but these methods have certain limitations.Through the application of artificial intelligencetechnology,can improve the diagnostic accuracy,prediction accuracy and treatment effect of femoral head necrosis.The application statusof medical image processing and diagnosis,predictive models and risk assessment,and intelligent assisted surgery and treatment decision-making all show the potential of artificial intelligence in the treatment of femoral head necrosis.This article aims to combine theapplication status of artificial intelligence in the diagnosis and treatment of femoral head necrosis,and discuss the future developmentdirection.Key words:artificial intelligence,femoral head necrosis,deep learning,Convolutional Neural Network,data sharing股骨头坏死（osteonecrosis of femoral head，O N-FH）是多种原因引起的股骨头血供障碍，导致股骨头结构破坏，最终发展为股骨头塌陷、髋关节严重疼痛及功能丧失。在中国估计累计诊断为股骨头坏死的患者数量已经达到8 12 万2 ，基于中国股骨头坏死数据库的流行病学研究，股骨头坏死最常见于40 岁以后，男性患者数量约为女性患者的两倍3。目前发现其发病机制在于多种病因致股骨头内血液微循环受阻，血管壁通透性增加，后循环血液瘀滞，股骨头骨内压增高，动脉血流量减少4，引起骨细胞破坏及随后的修复，继而出现骨坏死区域、股骨头形态和结构均发生变化，诱发患者关节疼痛、功能障碍的一系列临床症状5。ONFH分为创伤性和非创伤性股骨头坏死，创伤性股骨头坏死常见病因包括外伤导致的股骨颈骨折及髋关节脱位等，非创伤性股骨头坏死病因包收稿日期：2 0 2 3-10-10*基金项目：云南省创伤骨科临床医学中心（ZX20191001）；云南省骨科与运动康复临床医学研究中心（2 0 2 10 2 AA310068）。作者简介：周宇东（1992）男，硕士，主治医师，从事骨科临床工作8 余年。通讯作者：徐永清，E-mail：x u y o n g q i n g k m 16 3.n e t。云南医药2 0 2 4年第45卷第2 期人工智能在股骨头坏死诊疗中的应用与展望周宇东，马小雨，蔡兴博3（综述），徐永清3（审校）3.中国人民解放军联勤保障部队第九二O医院骨科，云南昆明6 50 10 0）文献标志码Aof femoral head necrosisZHOU Yudong,MA Xiaoyu,CAI Xingbo,XU Yonging1传统治疗方法及其限制1.1传统治疗方法股骨头坏死的治疗方法目前主要包括药物治疗、物理疗法和手术治疗。药物治疗效果并不稳定且有一定的副作用，且并不能治愈疾病本身。物理疗法包括体外冲击波、高压氧、介人治疗等。体外冲击波可以造成微骨折，从而加速骨愈合，同时可以提高疼痛阈值，缓解关节疼痛8 。高压氧针对早期股骨头坏死文章编号10 0 6-4141(2 0 2 4)0 2-0 0 7 0-0 3括激素、酒精、潜水或高压症、系统性红斑狼疮及其他结缔组织病、自身免疫性疾病、高脂血症、脂肪栓塞综合征、代谢性骨病等6 。早期股骨头坏死往往无典型临床症状或仅有轻微疼痛，待患者疼痛加剧就诊时大多出现股骨头塌陷和骨关节炎，已失去保头的机会7 ，最终不得不选择人工关节置换手术（totalhiparthroplasty，T H A），现将研究结果报道如下。云南医药2 0 2 4年第45卷第2 期可加速症状消退，恢复行走功能9。血管介人多采用股动脉插管到达旋股内外侧动脉直接给药，将溶栓剂、抗炎药及促进骨质生长药物注人从而促进股骨头修复和再骨化，可有效提升患者治疗优良率，降低并发症发生率常见的手术方法包括髓芯减压、骨瓣移植、关节置换等。髓芯减压可以阻止甚至逆转缺血性坏死的进程，可以避免股骨头塌陷及其后遗症 。但有学者报道髓芯减压手术失败的患者股骨假体周围骨折的风险增加了约3倍12 。这些病例的失败归因于硬化骨填充股骨颈的减压通道，最终导致骨强度降低和骨脆性增加13，这种骨强度的丧失导致股骨假体周围骨折的发生率增加14。骨瓣移植具有血供充足、易于切割、可随意修剪等优点15，通常取股方肌骨瓣、骨瓣、腓骨瓣等，并将这些骨瓣进行精确的植人和固定。人工髋关节置换手术是目前临床上公认的解除股骨头坏死终末期疼痛、恢复关节运动功能的有效办法，且效果满意16 17 ，由于人工关节脱位、假体无菌性松动、感染、外伤等相关并发症，且人工髋关节假体平均使用寿命为6.8 7 年18 ，因此在用于治疗年轻患者时被认为是存在问题的19。所以在发病早期保留髋关节尤为重要（2 0O1.2传统治疗方法的限制传统治疗方法的局限性主要体现在下面两个方面。一方面是通用化：传统治疗方法往往是通用化的，无法针对不同个体的具体情况进行个性化治疗。另一方面是依赖医生经验和判断，往往缺乏客观的指导和量化的评估方法。特别是在基层医院，因医生经验不足及影像学检查水平限制等常导致无法及时、准确地发现股骨头坏死早期病变，从而导致漏诊及误诊的可能，这使得治疗结果存在一定的主观性和不确定性。2人工智能在股骨头坏死诊疗中的应用现状为了克服传统治疗方法的限制，可以将人工智能（A r t i f i c i a l I n t e l l i g e n c e，A I）技术引人到股骨头坏死的诊疗中。通过结合大数据和深度学习算法，AI可以对患者的临床数据、影像学图像和基因信息进行综合分析，提供更准确、个性化的诊疗方案。2.1医学图像处理与诊断AI技术在医学影像领域有着广泛的应用。Shen等2 1 学者开发了一种基于MRI的深度学习系统来检测ONFH，并评估了其在临床上的可行性，通过利用深度学习算法（Deep Learning，D L），A I可以对大量的医学影像数据进行分析和处理，自动提取关键特征，辅助医生进行股骨头坏死的诊断。卷积神经网络（Co n v o l u t i o n a l Ne u r a l Ne t w o r k，CNN）是一种专门处理具有类似网格结构的数据的神经网络。一些研究使用卷积神经网络检测各种髋关节病变引起的股骨头坏死，对股骨头的影像进行分析，实现了股骨头坏死的自动诊断2 2 。Kim等2 3 使用骨盆正位X线片作为输人数据，开发了一个CNN算法来确定是否存在塌陷.71.前股骨头坏死。Lui 等2 4 利用AI 训练一个已建立的深度卷积神经网络框架FasterRC NN，对135张组织学图像中的坏死区域进行自动分类和量化，检测出股骨头的病变区域，并给出相应的诊断结果，提高了股骨头坏死的诊断准确性和效率。2.2预测模型与风险评估AI在股骨头坏死的预测模型和风险评估方面也取得了一定的进展。通过利用机器学习算法和统计方法，结合患者的临床数据、影像学检查资料及遗传信息等多种因素，AI可以建立预测模型，根据一些相关变量来预测未知或未来的结果，帮助医生评估患者患病风险，并提前采取干预措施。Wang等2 5 发现XG-Boost模型（一个自制的基于网络的风险计算器）对ONFH的风险预测良好，可用于ONFH的临床预测。AI可以根据患者个体化的特点，预测其未来是否会发展为股骨头坏死。2.3智能辅助手术与治疗决策AI还可以在智能辅助手术和治疗决策方面提供帮助。通过分析患者的临床数据及影像学图像等信息并结合虚拟现实（VirtualReality，VR）技术，AI可以辅助医生进行手术规划、手术风险评估和治疗决策，甚至为术中提供精准定位，进一步提高手术的精准度和安全性2 6 。汤发强等2 7 发现利用AI三维重建技术对股骨头缺血性坏死患者进行术前规划，能更快速、精准地完成手术，减少术中出血量并降低术后双侧肢体长度差异，提升术后髋关节的稳定性，加速患者术后功能康复，提高满意度。3人工智能在股骨头坏死诊疗中驱待解决的问题3.1数据共享AI在股骨头坏死治疗中的应用需要大量的医学影像数据和临床数据作为支持。通过数据共享，可以提高算法的准确性和稳定性，加速研究进展。在实施数据共享和跨机构合作时，互信和尊重是两个关键的因素。此外，还需要有一个公平、透明和可执行的协议，以保护各方的权益，并确保数据和知识的正确使用。3.2多模态数据融合与深度学习股骨头坏死的诊断和治疗中涉及到多种类型的数据，如医学影像数据、临床资料、基因信息等。AI可以将这些多模态数据进行融合，并应用深度学习算法，更全面地了解患者的病情和疾病机制，从而提供更准确的诊断和治疗方案。然而，如何有效地融合和利用这些不同类型的信息，仍是一个研究挑战。3.3个性化治疗方案与精准医学基于大数据和AI技术，可以实现个性化的股骨头坏死治疗方案，以满足不同患者的特殊需求。通过分析患者的临床特征、基因组学数据、生活方式等多种因素，AI可以为每个患者设计出最适合其个体特点的治疗方案。结合精准医学理念，利用AI预测股骨头坏死的疗效和预后值得关注。3.4临床实践推广与挑战尽管AI在股骨头坏死治疗中的应用前景广阔，但其在临床实践中仍面临一些挑战。例如，隐私保.72.护、数据样本不平衡、模型可解释性等问题需要进一步研究和解决。此外，为了将 AI辅助治疗方法推广至更广泛的临床实践，还需要克服技术落地的难题，包括医生接受程度、基础设施建设和法律政策等方面的考量。4结论与展望现代骨科手术逐渐趋向于智能化、数字化2 8 ，医学图像处理与诊断、预测模型与风险评估以及智能辅助手术与治疗决策等方面的应用显示出AI在股骨头坏死诊疗中的潜力。通过合理利用医学数据、利用深度学习和多模态数据融合等技术，可以提高诊断准确性，进一步推动个性化治疗的发展，实现更佳的诊疗效能。AI 在 ONFH 诊疗的应用将取得更多的突破和进展，为临床实践带来更大的价值，并最终造福于广大患者。参考文献：1单长蒙,徐永清.股方肌骨瓣治疗股骨头缺血坏死的研究进展J.云南医药,2 0 2 2,43(1)：7 3-7 5.2 Lyu J,Ma T,Huang X,et al.Core 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