人工智能在脊柱矯形手術(shù)中的應用及研究進展

李 成, 肖念蘇(綜述), 胡 巍(審校)

人工智能(artificial intelligence,AI)的現(xiàn)代定義是“算法的應用,為機器提供解決傳統(tǒng)上需要人類智能的問題的能力”[1]。AI自動化已經(jīng)在其他許多行業(yè)中得到了利用,如市場營銷、銀行、媒體和制造業(yè)[2]。同時,AI對醫(yī)療保健也產(chǎn)生了巨大影響,其中AI已經(jīng)應用于指導腫瘤治療,如通過照片診斷糖尿病視網(wǎng)膜病變,早期檢測腦卒中以及在其他許多方面中的應用。在骨科中,AI也體現(xiàn)了強大的作用,包括放射學[3]、創(chuàng)傷[4-6]、運動醫(yī)學[7]和關(guān)節(jié)置換術(shù)[8]等。AI在脊柱外科的研究中顯示出良好的應用前景,大量研究已使用AI技術(shù)自動測量Cobb角,從雙平面X線片中創(chuàng)建青少年特發(fā)性脊柱側(cè)彎的三維模型,自動篩選青少年特發(fā)性脊柱側(cè)彎[9]、脊柱側(cè)凸畸形分類[10]、全自動脊柱參數(shù)分析[11]等應用。脊柱矯形手術(shù)是脊柱畸形終末期的治療方式,目的是挽救患者生命、提高生活質(zhì)量,但脊柱矯形手術(shù)的創(chuàng)傷大、風險高、并發(fā)癥多,而且行脊柱矯形手術(shù)的患者中包括很多青少年,如治療不當,可能會造成嚴重后果。AI可以根據(jù)患者情況選擇治療方案以減少手術(shù)并發(fā)癥和改善手術(shù)結(jié)果,也可以分析特定手術(shù)患者的相關(guān)風險因素以預測并發(fā)癥和結(jié)果,還可以設計更智能的置入物。利用AI輔助脊柱矯形手術(shù)可以取得較為滿意的結(jié)果,本文就AI在脊柱矯形手術(shù)中的應用及研究進展進行綜述。

1 AI在脊柱矯形手術(shù)中預測的應用

AI的核心是尋求在計算機中復制AI或自然智能的經(jīng)驗。雖然廣義和自動化智能的目標目前超出了技術(shù)范疇,但現(xiàn)在仍可以使用AI的開發(fā)系統(tǒng)從巨大的數(shù)據(jù)集中重建人類智能、做出決策、提供建議、適應新的數(shù)據(jù)環(huán)境。機器學習是AI的一個分支,它利用計算機算法從數(shù)據(jù)和先前的經(jīng)驗中學習來構(gòu)建智能模型。機器學習算法允許計算機在沒有用戶定義或預先確定的規(guī)則的情況下提取數(shù)據(jù)集中固有的模式,從數(shù)據(jù)中學習關(guān)系,然后做出特定的預測或決定[12]。脊柱外科為利用AI和機器學習的計算能力提供了一個獨特的領(lǐng)域[13]。在過去的幾十年里,人們對脊柱疾病的認知極大提升。除了臨床表現(xiàn)的差異性外,脊柱疾病還涉及各種不同的病因,包括腫瘤、創(chuàng)傷、退行性疾病和脊柱畸形等。隨著脊柱矯形技術(shù)完善和廣泛實施,脊柱外科醫(yī)師對脊柱畸形及畸形矯正手術(shù)的認識較為充分。成人脊柱畸形(adult spinal deformity,ASD)是脊柱手術(shù)中一個獨特的領(lǐng)域,它可以很好地利用機器學習和發(fā)揮AI的巨大潛力。AI識別新見解及幫助臨床醫(yī)師確定不同的手術(shù)方案或預后因素。它通過分析患者的獨立資料,可以更好地預測患者術(shù)后結(jié)果,也可以幫助臨床醫(yī)師根據(jù)患者個體的需求和目標定制治療計劃。ASD患者不同的癥狀,可能會出現(xiàn)不同程度的疼痛或殘疾,畸形的程度與癥狀的嚴重程度相關(guān)[14]。側(cè)凸矯形手術(shù)可以顯著改善患者的生活質(zhì)量,但個體對手術(shù)的耐受反應仍存在一個不可預測性的組成部分[15]。此外,矯形手術(shù)通常具有侵入性,有時需要截骨以達到理想的矯正,發(fā)生主要并發(fā)癥的風險性相對較高[16-17]。綜合ASD臨床表現(xiàn)的差異性和脊柱外科醫(yī)師提供的大量手術(shù)技術(shù)數(shù)據(jù),AI提供的治療算法可能相對復雜,有較多可能性。由于脊柱側(cè)彎矯形手術(shù)的并發(fā)癥多、創(chuàng)傷性大,ASD手術(shù)可以受益于AI預測模型,專門針對患者的個人健康情況,為其提供額外的幫助和風險分層。AI通過學習歷史數(shù)據(jù)后,可供臨床醫(yī)師使用預測模型結(jié)合患者的具體情況進行前瞻性的部署?；颊咴诠蚕硇畔⑦^程中,可根據(jù)自己的目標和需求定制治療計劃。大多數(shù)ASD的預測分析都與術(shù)后預后的評估有關(guān),一些早期的研究探索了手術(shù)期預測預后模型的可行性。Durand等[18]在超過1 000例ASD患者隊列中使用“決策樹”和“隨機森林模型”預測術(shù)中和術(shù)后輸血需求,曲線下面積(area under the curve,AUC)分別為0.79和0.85。預測輸血需求的影響變量包括手術(shù)時間、手術(shù)難度、紅細胞壓積、患者體重及年齡。Safaee等[19]在653例患者中使用了廣義線性回歸模型,能夠在2 d內(nèi)估算ASD患者的住院時間,準確率為75.4%,主要預測因子是分期手術(shù)、術(shù)前C7矢狀縱軸和融合水平的數(shù)量。Scheer等[20]利用“決策樹”和引導方法預測術(shù)后6周的主要并發(fā)癥(AUC為0.89),能夠預測早期并發(fā)癥風險或ASD患者的住院時間,可以幫助制定出院計劃和工作流程,甚至能夠在術(shù)前階段識別手術(shù)高風險的患者?；谙惹安渴痤A測模型的成功,Scheer等[21]又在510例ASD患者中使用基于機器學習的模型來預測近端交界區(qū)內(nèi)固定失敗和近端交界性后凸(proximal junctional kyphosis,PJK)的比率。研究使用類似的“決策樹”和自舉方法,最終模型達到了86%的準確率(AUC為0.89),并證明了最高的預測因素是年齡、下固定椎和術(shù)前C7矢狀縱軸。Passias等[22]用一種更獨特的方法預測胸腰椎A(chǔ)SD手術(shù)后的頸椎排列異常,并開發(fā)了一個AUC為0.89的模型,顯示基線C2-T3Cobb角,Smith-Peterson截骨術(shù)數(shù)量的增加可以高度預測頸椎代償差。Pellisé等[23]在研究中建立了來自1 612例ASD患者的超過100個輸入特征的“隨機森林模型”,以評估發(fā)生主要并發(fā)癥、再手術(shù)及再入院3種主要結(jié)局的風險(AUC為0.67～0.92)。這項研究的新穎之處在于,它為每個結(jié)局開發(fā)了2個預測模型:一個模型只包含術(shù)前變量,另一個模型包含圍手術(shù)期信息。脊柱外科醫(yī)師已經(jīng)在預測分析方面取得了進展,但仍無法發(fā)揮機器學習和AI技術(shù)的巨大力量,以及AI如何被廣泛使用,以增強治療和護理脊柱畸形患者的能力。隨著對生物標志物認識的增加,獲得更多額外的信息,包括對人的生物識別和生物物理健康概況的各個方面的使用,AI對ASD的幫助更大。

2 AI在脊柱矯形手術(shù)中術(shù)前規(guī)劃的應用

脊柱矯形手術(shù)的手術(shù)難度大,手術(shù)的成功率顯得尤為重要。AI集成各種技術(shù)可以極大地提高外科手術(shù)的安全性、一致性、可靠性及有效性。術(shù)前深入規(guī)劃手術(shù)入路和干預措施是微創(chuàng)技術(shù)和高難度手術(shù)的重要基礎(chǔ)。20世紀90年代中期,神經(jīng)外科引入了術(shù)前三維規(guī)劃,使得到達手術(shù)目標的通路更短。在虛擬環(huán)境中對成像數(shù)據(jù)的三維重建能夠加快對患者個體解剖結(jié)構(gòu)的理解,以及幫助年輕外科醫(yī)師進行解剖學學習。目前,國外較流行的脊柱側(cè)凸術(shù)前規(guī)劃軟件——Surgimap軟件,導入患者的影像學數(shù)據(jù)后可以輔助測量Cobb角等影像學參數(shù),還可以自動識別椎體節(jié)段,無須手動標定,極大地幫助醫(yī)師提高閱片效率。后路長節(jié)段內(nèi)固定融合手術(shù)是脊柱畸形的有效治療方法,目的是通過釘棒的彎曲和椎體的旋轉(zhuǎn)移位來重建冠狀面和矢狀面排列,以保持脊柱的穩(wěn)定性。但是融合可能會增加頭端節(jié)段椎體的應力,并最終加速鄰近椎間盤的退變。Kosterhon等[24]構(gòu)建規(guī)劃程序以優(yōu)化近端連接角(proximal joint angle,PJA),防止每個脊柱側(cè)彎患者術(shù)后PJK,整合了生物力學和機器學習來支持手術(shù)決策。對于新個體,基于學習模型可以同時預測PJK和最優(yōu)PJA的風險。在一些側(cè)凸患者中,需要截骨矯形,確定截骨的范圍和大小是矯形手術(shù)的難點。Hetherington等[25]設計了一套脊柱水平識別(spine level identification,SLIDE)系統(tǒng),能較好地對脊柱進行掃描與重建,為術(shù)式的選擇、截骨的范圍等提供了可循的證據(jù)。

3 AI在脊柱矯形手術(shù)中的應用

脊柱手術(shù)在過去的幾十年里有許多技術(shù)創(chuàng)新,如手術(shù)技術(shù)、置入物、生物制劑、計算機輔助導航及手術(shù)機器人等方面都取得了進步。脊柱側(cè)彎矯形手術(shù)在脊柱外科手術(shù)中難度較大。側(cè)彎手術(shù)創(chuàng)傷大、手術(shù)時間久、術(shù)后并發(fā)癥也較多。由于脊柱毗鄰許多重要的血管和神經(jīng),在矯形手術(shù)中不僅要求醫(yī)師有良好的螺釘置入能力,而且還要考慮脊柱整體的生物力學功能。隨著實時圖像引導和導航能力的提升,處理患者相關(guān)數(shù)據(jù)和重建成交互式三維脊柱“地圖”的計算能力增強,外科手術(shù)機器人技術(shù)的應用得到了推廣。外科手術(shù)機器人和導航在改善現(xiàn)代脊柱手術(shù)方面具有巨大的潛力,一些研究在應用外科手術(shù)機器人和導航來提高椎弓根螺釘準確性方面取得了成功[26]。鑒于這些特點,脊柱矯形手術(shù)中使用術(shù)中導航和機器人輔助系統(tǒng)較為理想。

3.1機器人輔助系統(tǒng) 脊柱矯形手術(shù)中機器人主要是在螺釘置入的過程中使用,螺釘?shù)陌踩萌胧浅C形手術(shù)成功的前提。機器人可以配準跟蹤術(shù)者手部動作,消除不自覺震顫,也可以輔助手術(shù)程序中的精細化操作,減少操作不當或失誤帶來的醫(yī)源性損傷[27]。脊柱側(cè)凸往往是三維,而且凹槽椎弓根往往較凸側(cè)更細,在胸椎椎管容積較小的前提下,行凹側(cè)置釘時容錯率更低,在機器人的輔助下行螺釘置入則更加精準,安全性較高。機器人輔助手術(shù)已被其他外科亞?？剖褂枚嗄辍＿@些機器人有各種各樣的設計,有不同程度的“輔助”,可以分為三大類:(1)監(jiān)控系統(tǒng),機器被編程與預定的動作,由機器人自主監(jiān)督;(2)遠程手術(shù)系統(tǒng),如達芬奇機器人,讓外科醫(yī)師從遠程指揮站完全控制機器的運動;(3)共享控制模型,一種共同自主的形式,允許外科醫(yī)師和機器人同時控制運動[28]。目前關(guān)于機器人輔助脊柱手術(shù)設備研究較多,有研究利用了機器人輔助技術(shù)的準確性,在機器人的輔助下操作與術(shù)前模板相比,實際置入物位置的平均偏差為1 mm或更少[29]。Roser等[30]發(fā)現(xiàn)使用脊柱輔助機器人的腰骶椎弓根內(nèi)固定的準確率為99%,而使用透視引導的準確率為98%。Kantelhardt等[31]同樣報道了使用脊柱輔助機器人和常規(guī)透視的準確率分別為95%和92%。在現(xiàn)有的外科手術(shù)機器人的新應用中,Medtech設計的ROSA機器人增加了一個機械臂,機械臂與患者的移動是一致的,攝像機實時跟蹤監(jiān)測,經(jīng)皮放置幾個跟蹤針,以參考附著在機器人上的跟蹤球。在ROSA機器人應用脊柱手術(shù)中,Lonjon等[32]在初步研究中報道了椎弓根螺釘內(nèi)固定的準確率為97.3%,而徒手打釘?shù)臏蚀_率為92.0%,結(jié)果仍需要更多的數(shù)據(jù)來驗證。達芬奇機器人在2000年被美國食品藥品監(jiān)督管理局(Food and Drug Administration,FDA)批準用于普通腹腔鏡手術(shù),可縮短住院時間,恢復更快,術(shù)后疼痛減少和切口更小[33]。但達芬奇機器人并沒有被FDA批準用于實際的脊柱內(nèi)固定,需要更多的探索來驗證其使用。

3.2三維成像和術(shù)中導航 基于CT的3D導航在脊柱手術(shù)中的應用已經(jīng)被廣泛研究,并進行了多個臨床試驗。大多數(shù)研究評估了利用該技術(shù)置入椎弓根螺釘?shù)臏蚀_性和安全性。即使有大量文獻證明了導航下椎弓根螺釘置入的安全性和可靠性,但仍然有不少文獻結(jié)論不確定。這可能與徒手椎弓根螺釘內(nèi)固定的成功率和安全性有關(guān),也與不同計算機輔助導航平臺的技術(shù)限制有關(guān),這可能會使結(jié)果的差異性顯著增加。為此,想要運用計算機輔助導航技術(shù)的醫(yī)療機構(gòu)不僅要求相關(guān)設施的配備齊全,還要求醫(yī)師和手術(shù)室醫(yī)務人員掌握對系統(tǒng)的操作。脊柱手術(shù)機器人通過適當?shù)臋C械臂定位來規(guī)劃螺釘軌跡的能力是基于利用脊柱成像數(shù)據(jù)的計算機輔助導航。影像學數(shù)據(jù)的采集既可以通過術(shù)前透視記錄的CT,也可以通過術(shù)中CT實現(xiàn)。目前可用的術(shù)中3D脊柱成像設備均可提供足夠的成像數(shù)據(jù),且與其他設備交叉兼容[34]。因此,即使制造商不同、數(shù)據(jù)傳輸和成像配準系統(tǒng)不完全配對,但利用AI的術(shù)中三維成像和導航技術(shù)可以使得螺釘置入更加安全。

4 結(jié)語

AI技術(shù)的發(fā)展可以更好地服務于脊柱外科醫(yī)師,現(xiàn)階段脊柱矯形手術(shù)在AI技術(shù)的幫助下,不僅使螺釘置入的安全性大大提高,而且可以縮短脊柱外科醫(yī)師暴露射線的時間。AI技術(shù)的總體目標是提高外科醫(yī)師的能力,以提供一致、可預測和安全的手術(shù),從而產(chǎn)生可靠和最佳的手術(shù)結(jié)果。AI技術(shù)包括一系列廣泛的工具,關(guān)鍵組件包括手術(shù)計劃軟件、先進的計算機輔助導航、術(shù)中三維成像和機器人設備。隨著技術(shù)不斷進步,計算機科學工具將為臨床醫(yī)師提供新的見解和數(shù)據(jù),通過機器學習和AI應用于臨床實踐獲得的信息可與患者共享,使更多患者受益。