人工智慧和關節健康
張偉 中國人民解放軍總醫院骨科醫學部
在資訊革命的時代，人工智慧（Artificial Intelligence, AI）和每個人的生產生活密切相關，包括語音識別、面部識別、自動駕駛、線上購買推薦、定向廣告和金融領域等。在醫學領域，AI技術的應用前景同樣廣闊，逐漸改變著傳統醫學行為和康復護理模式。骨科作為一項存在複雜社會互動、原創思維、創新能力和精細運動技能的醫學分支，AI在該領域的應用尚不為廣大人民群眾所熟悉。因此，作為一名骨科醫生，我將從人工智慧應用最多的關節領域，介紹AI在關節疾病方面的應用，讓骨關節炎患者以及健康大眾初步瞭解該領域，使該技術更好地造福人民。
和其他行業一樣，人工智慧在關節領域的應用依然是基於“大資料”的機器學習（Machine Learning, ML）。醫療方面的大資料從何而來呢？每一位患者都會產生一個獨立的大資料，從高解析度醫學成像、電子病歷、基因組測序到眾多診斷性的檢查檢驗手段，這些資料無法用人類處理或標準統計方法進行有效分析。使用ML和深度學習（Deep Learning, DP,一種具備自主能力的ML方式）構建神經網路，分析海量大資料環境，得出相應的結果，提供高質量的醫療服務解決方案。在骨關節炎領域，基於AI已經開發出多種尖端應用程式和裝置，涵蓋關節炎疾病的預測、診斷、治療及康復。
基於影像學資料的識別分析是AI醫學應用最早和最成熟的領域。該技術透過分析海量患者的X線片和其他影像學資料，以識別相關結構和特定特徵，從而建立診斷模式。當呈現一張未知影象時，該演算法可以“判斷”它是否與骨關節炎的已知模型一致，實現骨關節炎的臨床診斷。除此之外，透過掌握和處理連續的影像學資料，醫療衛生系統可以更有效地將患者分診到不同層次的醫療機構和醫護團隊，幫助患者選擇適合個體化疾病進展階段的醫療團隊，如專業的關節外科醫生、或運動醫學外科醫生、或非外科醫師（如物理治療團隊）。這些臨床決策可以使用資料，而不是依賴於非臨床計劃。AI還可以用於術前規劃，一種影像識別器被開發並協助關節外科醫生在關節置換翻修術前的準備工作，該裝置透過讀取術前X光片，識別先前的植入物類別和製造商，避免了手術延誤及其所致的醫療護理成本增加，以及錯誤的術前假體識別所導致的術中缺乏正確有效的裝置準備。基於大資料構建的神經網路模型，AI和ML可在術前預測關節置換術的臨床預後，臨床醫生可以在手術前同患者討論手術成功的可能性。如何進行準確有效的臨床結局預判也是醫患雙方所關心的問題。有研究團隊開發並驗證了一種人工神經網路。該網路是基於近2萬例全膝關節置換術患者建立的，該模型從訓練組迭代地“學習”，直到能夠預測患者的結局。當新入院患者輸入個體因素後，該系統能夠預測其住院時間，住院費用和出院情況。為了提高對術後患者的監護能力，一種遠端監護系統被開發利用，使得患者居家術後康復成為可能。它可以指導患者完成規定的功能訓練專案，居家測量關節活動範圍，透過定期完成功能自評量表對前期鍛鍊成果進行階段性評價。更為重要的是，患者可以對康復計劃進行正面和負面的反饋，使得遠端患者監護系統獲得更多有價值的資料用於深度學習和自我更新完善。
總體而言，這些AI應用程式正在悄然改變現有的醫療模式和護理質量，加快服務的提供，提高服務的價值和效率，改善患者的臨床結局。AI具有自動化冗餘任務的能力，從而替代一些簡單和重複性工作，允許醫生花更多的時間與患者在一起，從而個性化服務於每一名患者。
