作者：孟郑鑫，李海峰

来源：河北省沧州中西医结合医院，解放军总医院骨科医学部

膝关节骨性关节炎（Knee Osteoarthritis, KOA）是由于骨关节软骨逐渐退化和磨损，导致关节炎症、疼痛和僵硬。KOA是最常见的关节炎类型之一，尤其在中老年人中普遍存在。KOA会导致膝关节疼痛，限制了日常活动和运动能力，影响工作和社交生活。长期的疼痛和功能受限会降低患者的生活质量，导致情绪问题，如抑郁和焦虑。KOA的治疗和护理可能带来显著的经济负担，它对社会医疗资源和养老服务提出了更高要求。因此早期诊断和积极治疗对于控制病情、改善生活质量和减少长期并发症至关重要。随着人工智能（Aritificial Intelligence, AI）技术的快速发展，其在KOA大数据分析研究中的应用日益广泛，为疾病的诊断、治疗和管理提供了新的解决方案。本文围绕AI在KOA领域的具体应用展开探讨。

AI技术在KOA的数据收集和处理方面确实发挥着越来越重要的作用，具体表现在以下几方面：（1）AI可以整合来自不同来源的数据，包括电子健康记录（EHRs）、医学影像资料、遗传信息、可穿戴设备收集的健康数据，以及患者自我报告的数据。这种整合为KOA的全面研究提供了多维度的数据支持。（2）AI算法能够自动识别和处理数据中的异常值，进行数据去噪，提高数据的准确性和可用性。（3）对于数据中的缺失值，AI可以利用统计方法或机器学习模型进行预测和填补，确保数据集的完整性。（4）AI还可以执行数据标准化处理，将不同来源和格式的数据转换成统一格式，便于后续分析。（5）通过数据增强技术，AI可以从现有数据中生成新的数据样本，这有助于扩大数据集，提高模型的泛化能力。（6）AI技术能够从原始数据中提取出有助于KOA诊断和分析的特征，如从影像数据中识别关节间隙狭窄和骨赘形成等。（7）AI可以识别数据中的模式和趋势，为KOA的早期识别和预测提供依据。（8）AI可以通过集成学习方法，结合多个模型的预测结果，提高数据的预测准确性。

1、通过AI技术提升影像数据分析能力

在膝关节OA的X线分级工具中，Kellgren-Lawrence（KL）分级系统是最常用的方法，因为它简单实用。然而，使用该系统对膝关节OA进行分级存在一些局限性。例如，KL系统根据OA的两个重要特征，即关节间隙狭窄程度（JSN）和骨赘形成程度进行分级，但每个分级的定义都比较模糊，例如“可能”“可疑”“明确”“中度”和“重度”。因此，KL系统的观察者间和观察者内可靠性较差。通过深度学习模型，AI可以提取影像数据中的高级特征，用于后续的疾病诊断和进展预测，提高评估的可靠性。

Yoon等学者使用一种新型基于深度学习（DL）的软件——MediAI-OA，用于自动提取放射学特征并评估膝关节骨关节炎（OA）的严重程度。研究使用了Osteoarthritis Initiative（OAI）的数据来训练和验证MediAI-OA。该AI模型被开发用于自动量化内侧和外侧胫股关节的关节间隙狭窄（JSN）程度，自动检测膝关节四个区域（内侧股骨远端、外侧股骨远端、内侧胫骨近端和外侧胫骨近端）的骨刺，分类KL分级，并将这三个OA特征的结果一起呈现。模型使用400个测试数据集进行测试，并将结果与真实情况（ground truth）进行比较。研究结果显示MediAI-OA的JSN量化均方根误差（MSE）为0.067，平均骨刺检测准确率为0.84。KL分级的准确率为0.83，AI模型与真实情况之间的Cohen's kappa系数为0.768，显示出良好的一致性。该软件对OA的诊断准确率为0.92。作者认为MediAI-OA表现出令人满意的性能，与经验丰富的骨科外科医生和放射科医生分析膝关节OA性能相当。因此，使用MediAI-OA可以提升影像诊断及数据分析能力，提高评估的可靠性，并减轻放射科医生的负担。

2、通过AI技术提升疾病诊断和分级能力

为了能够实现KOA的早期识别、早期诊断及精准分级，研究人员充分利用现有AI技术构建智能诊断模型，自动识别KOA的早期病变，进行疾病分级。

早期的AI主要是半自动化的分析使用几何方法利用图像处理技术的变体（例如边缘和轮廓检测器、垂直强度分析和光谱聚类）来表征JSN10-12。这些方法无法解释大多数OA特征，例如硬化、囊肿、磨损、软骨钙化和骨赘。研究人员开始转向经典的机器学习和模式识别算法来评估KOA严重程度，以提高评估准确性。他们使用的方法包括（但不限于）：自组织映射 （SOM）、使用表示形态的复合层次算法的加权邻域距离（WND-CHARM），使用灰度共生矩阵（GLCM）、方向梯度直方图（HOG）、多尺度直方图、Zernike矩、前四个矩、Tamura纹理和 Chebyshev统计等特征。总体而言，这种方法无法达到射线照片专家读者的表现。

自2010年代以来，随着深度学习（DL）在各种计算机视觉任务中的兴起，基于CNN建模的第三条工作路线在这些问题范围内占据了研究领域的主导地位。基于CNN的方法包括Siamese CNN, deep ensemble CNN, graph CNN, attention-based end-to-end CNN architectures, improved Faster R-CNN, and densely connected CNN。总体而言，所有使用CNN进行KOA严重程度评估的方法都优于所有以前的方法，并且达到了与人类相当的性能[（为OA严重程度评估的专业射线读片者计算的二次Kappa系数（0.6624, 0.6625, 0.6726）]，这反映了人类和基于CNN的模型在量化KOA严重程度方面都存在难度。这是第一项设计和实施可靠、可解释、参数优化且完全自动化的基于CNN的KOA严重程度评估模型，该模型基于OAI中所有六次临床就诊的X光片。所提出的方法不针对特定疾病，如果在数据处理和构建参数优化的可解释模型时采取类似的谨慎态度，该方法同样适用于对任何其他疾病进行建模。Bany等学者基于这一AI工具进行了深入研究，他们研究者设计了一个包含三个模块的集成模型：（1）用于定位膝关节的尺度不变和保持纵横比的模型。（2）创建多个“超参数优化”的CNN模型实例，并构建一个集成评分系统，根据KL分级评估KOA的严重程度。（3）提供集成模型预测的视觉解释。使用OAI数据集的37996个膝关节进行测试。研究结果显示，与现有方法相比，所提出的模型在性能上提高了13-27%。模型在定位膝关节关节方面达到了95%的准确率，并在KOA严重程度评估方面达到了87%的平均分类准确率。因此作者认为该研究展示了一个可靠、可解释、参数优化的全自动CNN模型。AI技术通过深度学习，特别是卷积神经网络（CNNs），AI可以处理和分析大量的医学影像数据，自动识别KOA的特征，建立大型模型，实现KOA的精确诊断和精准分级。减少不同医生之间在影像解读上的主观差异，AI有助于实现更一致的诊断结果。

AI技术在KOA的个体化治疗和动态调整治疗方案中扮演着越来越重要的角色。

AI可以分析患者的临床数据，包括病史、体检结果、实验室检测和影像学检查结果，以识别可能影响治疗反应的因素。利用机器学习模型，预测患者对不同治疗方案的反应，包括药物治疗、物理治疗和手术干预等。根据患者的具体情况和预测的治疗反应，帮助医生制定个性化的治疗方案，以提高治疗效果。

1、AI辅助下的早期KOA患者的物理及运动治疗

AI技术可以设计个性化的物理治疗计划，包括运动类型、频率和强度，以增强关节功能和减轻疼痛。AI技术在设计个性化的物理治疗计划方面具有巨大潜力，能够为KOA患者提供定制化的治疗方案。AI首先通过分析患者的医疗记录、生理数据和生活方式，进行全面的个人健康状况评估。利用数据分析，AI评估患者的疼痛程度、关节活动范围、肌肉力量和功能限制。根据患者的具体情况，AI推荐适合的运动类型，如有氧运动、力量训练、平衡训练和灵活性练习。AI设计个性化的运动计划，包括运动的类型、顺序、持续时间和休息间隔。AI根据患者的反馈和进展情况，动态调整运动的频率和强度，确保治疗的安全性和有效性。AI技术可以跟踪患者的运动执行情况，监测治疗效果，并根据反馈进行实时调整。利用移动设备和可穿戴技术，AI提供运动提醒、姿势校正和运动执行质量的实时监控。AI提供有关正确运动技巧和预防运动损伤的教育，增强患者的自我管理能力。AI技术不仅在短期内提供治疗支持，还可以长期跟踪患者的健康状况，预防疾病复发。

通过这些应用，AI技术能够为KOA患者提供一个全面、个性化且动态调整的物理治疗计划，旨在提高关节功能、减轻疼痛并改善整体生活质量。随着AI技术的不断发展，其在物理治疗领域的应用将变得更加智能化和精准化。

2、AI辅助下的KOA患者的药物保守治疗

AI辅助下的KOA药物保守治疗方案可以提供更为精准和个性化的治疗方法。AI分析患者的医疗历史、基因信息、生活方式和临床数据，以确定影响疾病进展和治疗反应的关键因素。利用机器学习模型，可以预测患者对不同药物的潜在反应，包括疗效和可能的副作用。根据患者的体重等具体情况和药物反应预测，帮助医生选择最合适的药物种类和剂量。评估不同药物组合的效果，为患者提供联合用药方案，以增强疗效并减少副作用。持续监测患者对药物的反应，并调整剂量以达到最佳疗效和安全性。跟踪患者的用药情况，提醒患者按时服药，提高治疗依从性。实时监测患者用药后的副作用，并及时调整治疗方案。AI辅助的疼痛管理系统可以根据患者的疼痛程度和药物效果，调整镇痛药物的使用。通过长期跟踪患者的病情变化和治疗效果，为药物保守治疗提供持续的优化依据。AI作为临床决策支持工具，提供基于数据的治疗建议，帮助医生做出更准确的决策。提供有关药物使用、副作用预防和健康生活方式的教育，增强患者的自我管理能力。评估不同治疗方案的成本效益，帮助医生和患者选择性价比最高的治疗选项。

通过这些AI技术的应用能够为KOA患者提供一个更为精准、个性化且动态调整的药物保守治疗方案，旨在提高治疗效果、减少副作用并改善患者的生活质量。随着AI技术的不断进步，其在药物保守治疗领域的应用将变得更加广泛和深入。

3、AI辅助下的KOA患者的手术治疗

对于需要手术干预的患者，AI可以辅助医生评估手术的必要性、时机和可能的结果。AI系统可以实时监控患者的治疗进展和身体反应，包括疼痛程度、关节活动度和生活质量等指标。Lee等学者回顾分析了关于人工智能在诊断KOA和预测膝关节置换术（TKA）结果方面的文章。纳入了22篇论文进行综述，研究显示，机器学习模型在自动膝关节X光片分级和预测TKA需求方面表现出了有希望的结果。AI算法能够预测术后结果，包括患者报告的结果测量、患者满意度和短期并发症。尽管AI和ML模型在提高膝关节X光片自动分级、TKA患者选择以及术后结果预测方面表现出潜力，但当前AI算法存在一些弱点，包括缺乏外部验证、临床数据固有偏倚、训练所需的大型数据集以及文献研究中的显著空白。

通过AI技术不仅提高了KOA治疗的个性化和精准度，还提高了治疗过程的灵活性和响应性，最终帮助患者获得更好的治疗效果和生活质量。随着AI技术的不断发展，其在KOA个体化治疗和治疗方案动态调整方面的潜力将得到进一步的挖掘和实现。

早期的KOA患者进行适当的运动和物理治疗对于疾病管理至关重要。然而，大多数患者缺乏指导或坚持锻炼的动力。因此对于OA患者需要一款基于人工智能技术的移动应用软件，可以随时随地的生成个性化的治疗和运动类型推荐，并不断监督教育患者科学运动。

Thiengwittayaporn等学者对一款基于AI技术的爱膝软件进行使用情况分析，该软件对OA患者提供疾病特定教育和结构化运动方案，大大提升了KOA患者的运动准确性和生活质量。该研究了进行了单盲研究，82名患者随机分配到移动应用程序组（M组）和手册组（H组），并控制了年龄、性别、BMI、疼痛发作、疾病等级、教育水平和职业等变量。评估了三组指定膝关节运动（catch-bend-down、stretch-touch-feet和sit-stretch-hold）的执行准确性。通过KOOS和KSS评分，在4周计划前后评估了运动范围、症状、疼痛、体力活动和生活质量的临床结果。研究结果显示M组患者的整体运动准确性（76.2%）显著高于H组（52.5%）。M组在日常生活活动、生活质量、运动和娱乐活动能力方面的改善显著优于H组（p<.01）。两组的运动范围没有差异。患者对体验的满意度在M组高于H组（p=.001）。因此作者认为移动应用程序在提高KOA患者康复的准确性和结果方面优于手册，强烈推荐使用该应用程序作为KOA患者运动和信息的更好选择。

因此开发基于AI的智能助手，为患者提供实时的健康教育、康复指导和健康管理，增强患者的自我管理能力。利用AI技术，建立患者互动平台，促进患者之间的经验分享和互助，提升患者的治疗依从性和满意度。

总之，人工智能在膝关节骨性关节炎的大数据分析研究中发挥了重要作用，不仅提高了疾病诊断和治疗的精准度，还为患者提供了个性化的健康管理方案，最终改善了患者的生活质量。随着技术的不断发展，我们有理由相信AI将在KOA研究和治疗中扮演越来越重要的角色。

1. Yoon JS, Yon CJ, Lee D, Lee JJ, Kang CH, Kang SB, Lee NK, Chang CB. Assessment of a novel deep learning-based software developed for automatic feature extraction and grading of radiographic knee osteoarthritis. BMC Musculoskelet Disord. 2023 Nov 8;24(1):869. doi: 10.1186/s12891-023-06951-4. PMID: 37940935; PMCID: PMC10631128.

2. Bany Muhammad M, Yeasin M. Interpretable and parameter optimized ensemble model for knee osteoarthritis assessment using radiographs. Sci Rep. 2021 Jul 12;11(1):14348. doi: 10.1038/s41598-021-93851-z. PMID: 34253839; PMCID: PMC8275586.

3. Lee LS, Chan PK, Wen C, Fung WC, Cheung A, Chan VWK, Cheung MH, Fu H, Yan CH, Chiu KY. Artificial intelligence in diagnosis of knee osteoarthritis and prediction of arthroplasty outcomes: a review. Arthroplasty. 2022 Mar 5;4(1):16. doi: 10.1186/s42836-022-00118-7. PMID: 35246270; PMCID: PMC8897859.

4. Thiengwittayaporn S, Wattanapreechanon P, Sakon P, Peethong A, Ratisoontorn N, Charoenphandhu N, Charoensiriwath S. Development of a mobile application to improve exercise accuracy and quality of life in knee osteoarthritis patients: a randomized controlled trial. Arch Orthop Trauma Surg. 2023 Feb;143(2):729-738. doi: 10.1007/s00402-021-04149-8. Epub 2021 Aug 28. PMID: 34453570; PMCID: PMC8397851.

孟郑鑫

主治医师，硕士，农工党员

学术任职：河北省中西医结合学会委员，中国老年学和老年医学学会老年骨科分会围术期管理学组委员，沧州市医师协会关节外科分会委员，沧州中医药学会委员，沧州市中医药学会骨伤科专业委员会委员等。

擅长：膝关节半月板损伤、滑膜炎、膝关节交叉韧带及周围韧带损伤、膝关节骨性关节炎等疾病诊断及关节镜微创治疗，膝关节骨性关节的关节置换手术治疗，股骨颈骨折、股骨头坏死、髋关节发育不良、髋关节撞击综合征，髋关节盂唇撕裂等髋周疾病手术治疗。

李海峰

中国人民解放军总医院骨科医学部关节外科副主任医师

致力于人工智能、数字孪生等技术在骨关节领域的研究与应用。临床擅长机器人辅助关节全膝、单髁以及全髋置换，关节畸形、创伤骨折后遗症的截骨矫形。

学术任职：中国老年学与老年医学会老年骨科分会数智骨科学组委员、保膝学组委员，北京市医学会骨科学分会关节外科学组青年委员会委员，北京市医学会骨科学分会骨感染学组委员，北京市医学会解剖学分会关节外科学组秘书等。

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