人工智能起源于计算机科学与技术，现融合了心理学、哲学等内容，发展成为一门新兴的多学科交叉的学科，它主要研究可以模仿人类感知、推理、学习和决策等认知能力的理论、方法和技术，用于解决复杂非线性系统的识别、分类和决策等各项问题，尝试破解智能的实质，最终制造出与人类思维和行为相似的智能机器。在2017年国务院发布的第35号文件《新一代人工智能发展规划》中提到，人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界；我国应抓住人工智能重大战略机遇，到2030年将人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平。当前，全球正处于第四次工业革命的关键时期，以人工智能为代表的信息化技术不断赋能于各行各业并快速推动产业革新。在医学领域，人工智能可用于辅助诊断、病灶检测与分割、手术机器人、术前规划、药物开发、智慧院区管理等。在骨科疾病诊疗中，手术机器人与辅助诊断是人工智能在该领域的研究热点，并初步应用于临床。

手术机器人

传统骨科手术对患者创伤大，对医生体力要求高且易暴露于辐射中，手术机器人可以使手术更精准、微创、安全。人工智能目前主要应用于骨科手术机器人的术前规划，如自动识别与分割各部分骨骼、快速确定螺钉置入路径、自动匹配内置物大小与型号等。目前已经在临床应用的髋、膝关节置换手术机器人，脊柱椎弓根钉定位机器人和处于临床试验阶段的骨折复位机器人，更多还是从机械和控制层面上辅助医生完成骨骼的切割与磨削、定位与导航，极为依赖人的操作与经验，自动化和智能化水平远远不够。在实际手术过程中，术前规划的方案即便再完善，由于空间、光线、患者实际位置和观测指标等均在实时变化，并且手术器械和机器人之间也存在误差，手术执行过程还是不尽如人意。如何保证系统能够迅速完成感知学习，根据实际情况对术前规划的方案进行调整，使得最终的手术执行达到真正意义上的最优，有关这方面的研究目前还处于相对空白领域，人工智能的能量和潜力值得关注。

人工智能辅助诊断

骨科疾病的诊断很大程度上依赖于影像学表现，准确而迅速的诊断可以提高诊疗效果，减轻患者病痛。人工智能可以辅助医生进行多模态影像学诊断。深度学习是人工智能最具代表性的技术之一，它可以从大规模数据中自动学习出抽象的特征和模式而不需要人为干预，可以发现人眼察觉不到的特征，该项技术在当下数据呈几何式增长和计算机算力普遍增强的背景下得到充分发展。深度学习已与骨科领域深度融合，用于各部位常见骨科伤病的检测，并已证明基于算法的诊断准确率可与医生相媲美甚至高于医生。在骨科教学中，辅以人工智能可以帮助初学者缩短学习曲线。然而，目前的相关进展多停留在学术研究阶段，如何在临床实践中验证价值，如何实现成果转化，如何技术普及，都还有漫长的路要走。

机遇与挑战并存

人工智能与人之间的伦理问题一直存在争议，诸如骨科等涉及到患者生命健康、隐私保护和财产安全的医学领域，人工智能的开展仍然面临诸多挑战。医学大数据的获取、医生和患者知识的普及、医院设备和财力的支持、人工智能的安全性等问题，都应经过充分的评估与考量，在充分发挥人工智能优势的同时还要规避风险，健康发展。尽管前路漫漫，广大骨科同仁、工程师及各领域专家应携手前行，积极展开跨领域研究，推动人工智能在我国骨科领域的发展，最终实现骨科医疗水平进步从而使患者受益。

（作者：河北医科大学第三医院 侯志勇 罗羿）

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