人工智能和关节健康

　　人工智能和关节健康
　　张伟 中国人民解放军总医院骨科医学部
　　在信息革命的时代，人工智能（Artificial Intelligence, AI）和每个人的生产生活密切相关，包括语音识别、面部识别、自动驾驶、在线购买推荐、定向广告和金融领域等。在医学领域，AI技术的应用前景同样广阔，逐渐改变着传统医学行为和康复护理模式。骨科作为一项存在复杂社会交互、原创思维、创新能力和精细运动技能的医学分支，AI在该领域的应用尚不为广大人民群众所熟悉。因此，作为一名骨科医生，我将从人工智能应用最多的关节领域，介绍AI在关节疾病方面的应用，让骨关节炎患者以及健康大众初步了解该领域，使该技术更好地造福人民。
　　和其他行业一样，人工智能在关节领域的应用依然是基于＂大数据＂的机器学习（Machine Learning, ML）。医疗方面的大数据从何而来呢？每一位患者都会产生一个独立的大数据，从高分辨率医学成像、电子病历、基因组测序到众多诊断性的检查检验手段，这些数据无法用人类处理或标准统计方法进行有效分析。使用ML和深度学习（Deep Learning, DP,一种具备自主能力的ML方式）构建神经网络，分析海量大数据环境，得出相应的结果，提供高质量的医疗服务解决方案。在骨关节炎领域，基于AI已经开发出多种尖端应用程序和设备，涵盖关节炎疾病的预测、诊断、治疗及康复。
　　基于影像学数据的识别分析是AI医学应用最早和最成熟的领域。该技术通过分析海量患者的X线片和其他影像学资料，以识别相关结构和特定特征，从而创建诊断模式。当呈现一张未知图像时，该算法可以＂判断＂它是否与骨关节炎的已知模型一致，实现骨关节炎的临床诊断。除此之外，通过掌握和处理连续的影像学数据，医疗卫生系统可以更有效地将患者分诊到不同层次的医疗机构和医护团队，帮助患者选择适合个体化疾病进展阶段的医疗团队，如专业的关节外科医生、或运动医学外科医生、或非外科医师（如物理治疗团队）。这些临床决策可以使用数据，而不是依赖于非临床计划。AI还可以用于术前规划，一种影像识别器被开发并协助关节外科医生在关节置换翻修术前的准备工作，该装置通过读取术前X光片，识别先前的植入物类别和制造商，避免了手术延误及其所致的医疗护理成本增加，以及错误的术前假体识别所导致的术中缺乏正确有效的设备准备。基于大数据构建的神经网络模型，AI和ML可在术前预测关节置换术的临床预后，临床医生可以在手术前同患者讨论手术成功的可能性。如何进行准确有效的临床结局预判也是医患双方所关心的问题。有研究团队开发并验证了一种人工神经网络。该网络是基于近2万例全膝关节置换术患者创建的，该模型从训练组迭代地＂学习＂，直到能够预测患者的结局。当新入院患者输入个体因素后，该系统能够预测其住院时间，住院费用和出院情况。为了提高对术后患者的监护能力，一种远程监护系统被开发利用，使得患者居家术后康复成为可能。它可以指导患者完成规定的功能训练项目，居家测量关节活动范围，通过定期完成功能自评量表对前期锻炼成果进行阶段性评价。更为重要的是，患者可以对康复计划进行正面和负面的反馈，使得远程患者监护系统获得更多有价值的数据用于深度学习和自我更新完善。
　　总体而言，这些AI应用程序正在悄然改变现有的医疗模式和护理质量，加快服务的提供，提高服务的价值和效率，改善患者的临床结局。AI具有自动化冗余任务的能力，从而替代一些简单和重复性工作，允许医生花更多的时间与患者在一起，从而个性化服务于每一名患者。