人工智能在前交叉韧带（ACL）重建中的应用：从个性化规划到精准执行——对余浩淼医生等人发表的文章《基于人工智能的CT-MRI图像融合与分割技术在ACL重建术前自动规划中的应用与发展》的评论

《JBJS Case Connector》：Artificial Intelligence in ACL Reconstruction: From Personalized Planning to Precise Execution: Commentary on an article by Haomiao Yu, MD, et al.: “AI-Driven CT-MRI Image Fusion and Segmentation for Automatic Preoperative Planning of ACL Reconstruction. Development and Application”

人工智能辅助前交叉韧带重建手术，通过CT-MRI图像融合与自动分割生成个性化隧道坐标，结合三维膝关节活动模拟评估移植物等长性，显著提升几何精度。研究指出动态模型需与实际影像验证，屈曲范围限制及术后生物力学评估待完善，未来方向为智能术中导航与机器人协同闭环系统。

　　

人工智能（AI），包括深度学习（DL），通过实现自动图像分割、3D重建、多模态数据融合和预测建模，迅速推动了医学成像技术的发展¹。在骨科领域，计算机视觉和机器人系统通过实时配准和引导将这些技术应用于手术室，有助于标准化复杂的手术过程²。 Yu等人研究了前交叉韧带重建（ACLR）中的一个核心挑战：尽管总体失败率较低，通常在3%到11%之间³，但在高风险运动员中这一比例可能显著升高（高达约34%⁴⁵），技术错误——尤其是股骨隧道位置不当——仍然是导致手术失败的最常见原因，占大型研究案例中失败案例的约50%⁴。 他们的研究展示了这一技术进步的成果，提出了一个雄心勃勃的框架，该框架整合了来自计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）的图像，并通过自动化分割生成针对每位患者的特定隧道坐标，以用于ACLR手术。他们的系统结合了深度学习模型架构和3D动态膝关节屈曲模拟，以评估移植组织的等效性并确定最佳的股骨和胫骨隧道位置。 这项研究的主要成就在于证明了个性化的术前规划——考虑到每位患者的独特骨骼和软组织解剖结构以及移植组织的等效性——能够可靠地提高手术的几何精度。CT-MRI图像融合技术能够同时捕捉骨骼轮廓和韧带位置，而自动化分割则消除了多模态成像中的一个主要时间障碍。这些进步使得ACLR手术真正实现了数据驱动的个性化定制。 该研究的规划工作流程技术上非常复杂且执行严谨，但仍有一些方面需要进一步改进和验证。模拟的膝关节运动数据并未直接与动态参考数据（如荧光镜检查或屈曲MRI研究）进行对比；在未来的工作中整合这些数据来源可以为模型预测的运动提供有价值的验证。所选的0°至120°的屈曲范围能够捕捉到大部分功能性运动，但忽略了膝关节的过度伸展和深度屈曲状态，在这些状态下股骨与胫骨的相对移动以及移植组织的长度变化最为明显。扩大这一范围将有助于更全面地理解整个运动过程中的组织行为。 从临床角度来看，通过3D打印模型进行术中隧道位置对齐有效地证明了这种技术的可行性，但这一过程仍部分依赖于操作者的判断。术后评估主要集中在隧道几何结构上，而非生物力学或功能结果。通过术后动态成像或多中心研究来评估膝关节稳定性、患者恢复运动能力以及移植组织的存活情况，对于验证几何精度的临床效果至关重要。 最后，作者提出的“理想”隧道位置定义——基于解剖学边界和最小的移植组织长度变化——在概念上是合理的，但仍需要前瞻性验证来确认这一框架是否能够有效降低再断裂风险并最大化移植组织的性能。总体而言，这些考虑为这一基于AI的平台向全面的功能验证和无缝临床应用迈进提供了清晰的路径。 下一个自然的步骤是将AI规划的隧道目标直接投影到关节镜视野中——例如，通过结合实时图像配准的映射技术。这种增强现实叠加功能可以指导钻孔操作，将工作流程从“打印后匹配”转变为“看到即行动”。随着计算需求的降低和实时配准技术的成熟，基于AI的规划与机器人辅助或增强现实技术的结合将变得越来越可行——这一趋势将因专用AI硬件的发展而加速。这样的结合可以实现从多模态成像到引导钻孔的闭环系统，同时保持外科医生的监督控制。 总之，Yu等人的研究有力地证明了基于AI的多模态术前规划能够实现ACLR手术的个性化定制，并显著提高手术的几何精度。然而，动力学模型仍需进一步验证，手术执行过程仍主要依赖人工操作，功能结果也尚未得到充分验证。未来的发展方向将是智能术中引导——将AI生成的规划与实时增强现实可视化或机器人辅助执行相结合。当个性化规划和引导执行相结合时，ACLR手术或许终于能够实现几十年来机械夹具和导航系统所承诺但尚未完全实现的精确度和一致性。