近期，上海大学转化医学研究院/上海交通大学医学院附属新华医院骨科苏佳灿教授团队在期刊 Military Medical Research 上发表综述究性文章："Artificial intelligence in orthopedics:fundamentals, current applications, and futureperspectives"。文章展现人工智能在骨科诊疗、药物研发和康复中的显著进展，但受数据稀缺、模型可解释性、复杂流程适应性及伦理监管等限制。未来需多中心数据、可解释模型及真实世界验证，推动 AI 安全有效临床应用。上海交通大学医学院附属新华医院宋健研究生、王光超副主任医师、上海中冶医院王思成主任医师为论文共同第一作者，上海大学转化医学研究院/上海交通大学医学院附属新华医院苏佳灿教授、上海交通大学医学院附属新华医陈晓副主任医师、河北医科大学第三医院张英泽院士为论文共同通讯作者。
研究背景
近年来，人工智能（AI）快速发展，凭借其模拟人类推理和辅助临床决策的能力，在医疗领域展现出显著潜力，有助于提升诊疗质量并减少可预防的医疗错误。随着计算能力提升和数据资源扩展，AI 技术及相关医疗设备逐步获得监管批准并应用于临床。骨科作为技术密集型学科，已开始利用 AI 提高诊断准确性、优化手术决策并改善患者预后。然而，骨科疾病的生物力学复杂性、个体差异显著及临床数据与流程整合困难，仍对 AI 的实际应用构成挑战。尽管如此，AI 在影像分析、手术辅助和个体化治疗等方面前景广阔，亟需系统总结其应用现状与发展方向。
文章亮点
高精度诊断：AI在骨折、髋关节发育不良（DDH）、软组织损伤和骨关节炎等骨科疾病诊断中表现出高精度和一致性，能够辅助医生快速、标准化地识别病变，部分任务可达专家水平。
手术优化与个性化治疗：AI结合机器人辅助手术和预测模型，可优化关节置换、骨折复位及韧带重建等手术方案，提高精度、减少创伤，并支持术前规划和术后风险预测。
药物开发与康复创新：AI推动蛋白质结构预测、药物筛选和药物-蛋白相互作用分析，加速骨科药物研发，同时驱动康复机器人和数字化康复系统，实现个性化功能恢复。
风险预测与个性化预防：AI可预测术后并发症、运动损伤和慢性疾病进展，识别潜在风险因素，为个性化预防、早期干预和康复规划提供数据驱动支持。
发展潜力与挑战：尽管AI在骨科应用迅速发展，但数据质量、模型可解释性、临床适应性和伦理监管仍是限制因素，未来需建立多中心、高质量数据平台并优化可解释模型，推动AI从实验室技术向临床生产力工具转化。
图1：AI发展简史
图2： AI、机器学习（ML）和深度学习（DL）之间的层级关系及常用算法。
图3：AI在诊断骨折中的应用。
AI 模型不仅适用于肢体、肋骨和胸腰椎骨折，还可处理低质量或复杂临床影像，显示出在真实临床环境下的应用价值。
图4：AI诊断DDH。
DDH是儿童常见肌肉骨骼疾病，若未早期诊断和治疗，可导致严重残疾。AI 在 DDH 影像筛查中的应用可显著提高诊断准确性和效率，其诊断性能接近骨科专家，同时处理速度远超人工。AI 还可提升基层筛查可及性，实现人群层面监测。
图5：AI在软组织损伤和骨关节炎（OA）诊断中显示出重要价值。
对于半月板和前交叉韧带（ACL）损伤，基于 CNN、DCNN 及多中心 MRI 数据训练的模型在检测准确性和特异度上已接近或达到放射科医师水平，并可结合多模态信息（如关节镜、步态分析）扩展应用范围。对于 OA，AI 可自动测量关节间隙宽度并进行 Kellgren–Lawrence 分级，实现早期诊断与分级，减少人为干预，提高重复性和可靠性。
图6：AI正在加速药物研发，显著缩短周期、降低成本并提高效率。
AI 已广泛应用于蛋白质三维结构和功能预测（如 AlphaFold、DeepFRI）、药物-蛋白相互作用预测，以及高通量药物筛选平台（如 PandaOmics），在靶点发现和化合物筛选中表现出高准确性和快速响应能力。
图7：手术并非骨科治疗终点，术后康复对于改善功能和预后至关重要。
AI 驱动的智能康复系统，包括上肢康复机器人、下肢外骨骼以及基于大数据和运动分析的远程康复平台，能够支持复杂动作训练、个性化康复方案优化和多维评估。
图8：AI在骨科的全流程应用
在影像处理上，实现自动测量、分割、定位和分类，提高分析效率与精度；在诊断方面，AI可辅助识别骨折、DDH、软组织损伤和骨关节炎等疾病；在治疗环节，AI支持手术机器人、假体设计、康复训练和药物研发，优化手术和康复效果；在个性化医疗方面，AI可评估术后并发症、疾病进展及风险收益，为个性化治疗和临床决策提供数据支持，实现骨科医疗的智能化、精准化与个性化。
总结与展望
人工智能在骨科诊疗、药物研发和康复中进展显著，但受数据稀缺、模型可解释性、复杂流程适应性及伦理监管等限制。未来需多中心数据、可解释模型及真实世界验证，推动 AI 安全有效临床应用。
文章链接
https://link.springer.com/article/10.1186/s40779-025-00633-z#citea
