综述：重复冲刺训练的应用

《Strength & Conditioning Journal》：The Application of Repeated-Sprint Training

人工智能技术在脊柱外科中的应用进展与挑战，涵盖自然语言处理与计算机视觉的技术突破，手术机器人及影像诊断的实践案例，以及数据隐私、模型可解释性等核心挑战。

　　人工智能（AI）技术近年来取得了显著进展，尤其是在计算机视觉和自然语言处理（NLP）等领域，取得了突破性成果。大型语言模型（LLMs）的出现，进一步提升了AI在文本理解和生成方面的能力，加速了其在多个领域的应用。AI生成内容的快速增长也引起了全球范围的关注，例如ChatGPT（美国OpenAI公司）和DeepSeek-V3（中国DeepSeek公司）等模型因其卓越的性能而备受瞩目。然而，AI在脊柱外科的应用仍处于起步阶段。尽管一些医院已开始在影像分析和手术辅助系统中部署深度学习模型，但大多数脊柱外科医生在日常工作中尚未广泛采用这些工具。因此，开发具有高精度、强可解释性和高可信度的AI模型和工具，仍然是脊柱外科AI研究的核心目标之一。本文旨在总结近年来AI在脊柱外科领域的进展，探讨当前面临的挑战、转变以及未来的发展机遇，以提升临床医生、临床研究人员、AI科学家及患者对AI在脊柱护理中作用的理解。同时，我们希望通过促进跨学科合作与创新，推动AI在改善脊柱护理方面的潜力得到更全面的认识。

人工智能作为计算机科学的一个重要分支，致力于研究和开发能够执行需要人类智能的任务的智能机器，例如感知、识别和决策。过去几年，AI技术在医学和生命科学领域取得了持续突破，推动了基础与临床医学研究进入新的阶段。在医学影像领域，计算机视觉技术的发展为AI在脊柱外科的应用奠定了基础。医学影像在脊柱疾病的诊断和评估中扮演着关键角色，因此为AI提供了广泛的应用场景。与此同时，脊柱外科对影像数据的依赖程度较高，这表明AI驱动的技术进步有望成为脊柱外科下一个重要的创新方向。

AI在医学影像诊断方面的应用是其与脊柱外科融合的最早阶段之一。基本的方法是利用深度学习模型提取影像特征，然后通过高性能分类器对这些特征进行分类，从而完成诊断流程。对于影像特征较为明显的疾病，例如脊柱侧弯、脊柱狭窄症和骨质疏松症，深度学习模型已经实现了较高的诊断准确率。然而，对于一些影像特征不明显的疾病，例如脊柱压缩性骨折和脊髓损伤，AI技术的应用仍然面临挑战。此外，AI在预测脊柱疾病预后方面的潜力也逐渐显现，通过分类算法可以对疾病的发展趋势进行预测，从而为临床决策提供支持。

随着算法技术的不断进步，AI在影像识别和分割方面的精度也得到了显著提升。例如，椎体分割和检测是当前研究的重点之一，主要用于基于分割结果进行脊柱参数的测量。然而，由于椎体结构的不规则性和形态学上的相似性，分割算法的开发仍然面临一定困难。目前，一些研究团队已经开发出高效的椎体分割系统，能够准确地测量脊柱的矢状面参数，并可视化结果，为制定精准的治疗方案提供依据。类似的技术也已被应用于椎间盘分割，有助于诊断和评估退行性椎间盘疾病。此外，基于分割算法的术中无辐射自动配准技术，为脊柱手术导航提供了重要支持。这些技术的不断演进也为后续的AI应用提供了宝贵的数据基础。

在影像生成方面，AI同样展现出巨大的潜力。生成式AI的应用，如SpineGAN，能够合成新的影像数据，从而创建更大、更丰富的数据集。这不仅有助于提升算法的泛化能力，还能在一定程度上保护患者隐私。例如，通过生成式AI技术，可以将二维X光影像转化为三维CT影像，从而增强X光的诊断能力，同时减少CT扫描带来的辐射暴露。这种技术在儿童脊柱疾病的应用尤为重要，因为儿童需要频繁进行影像检查。利用光学设备结合基于深度学习的影像生成技术，可以有效降低儿童患者的辐射风险。此外，基于深度学习的无辐射超声技术也已被应用于椎体形态检测和脊柱参数的自动测量，为无创诊断提供了新的思路。

AI在脊柱外科的应用不仅限于影像领域，还延伸至手术流程的多个阶段。在术前阶段，AI可以通过在线咨询、病史采集、影像测量、手术适应症筛选和并发症预测等方式，为医生提供支持。例如，一些AI模型已经被用于脊柱侧弯的诊断和分型，能够准确地量化椎体滑脱的程度，并为医生提供直观的可视化结果。这些模型的广泛应用，不仅提高了诊断效率，也减少了医生在重复性任务上的负担。在术中阶段，AI技术可以辅助手术导航、自动手术规划、手术培训以及执行特定手术操作。例如，手术机器人结合控制理论、AI图像处理和高精度信号识别技术，能够实现对椎板的精准切割，降低手术风险，提高手术的精确性和安全性。

在术后阶段，AI的应用主要集中在康复评估和治疗方案的优化。通过实时运动分析，AI可以监测患者的康复进展，为术后康复提供科学依据。此外，AI还能帮助医生制定个性化的康复计划，提高康复效率。在手术培训方面，AI技术能够模拟复杂的手术场景，为外科医生提供高质量的训练资源，从而提升其临床技能和手术经验。AI模型在风险预测方面也展现出巨大潜力，能够基于患者的术前特征预测术后并发症、临床结果和康复效果，为医生提供更全面的决策支持。

尽管AI在脊柱外科的应用前景广阔，但当前仍面临诸多挑战。首先，AI模型的“黑箱”特性使其在临床应用中缺乏透明度，这在一定程度上影响了医生对其结果的信任。其次，AI在脊柱外科中的应用仍然受限于数据质量和训练方法的多样性。如果模型训练数据存在偏差或不完整，其预测结果可能具有较高的不确定性，进而影响临床决策的准确性。此外，医疗数据通常包含敏感的个人健康信息，如何在利用数据的同时保护患者隐私，是AI在医疗领域应用的重要课题。为此，研究者们已经开始探索联邦学习和数据匿名化等技术，以减少数据泄露的风险。

另一个重要挑战是脊柱外科的高度专业性。许多脊柱疾病的分类系统和评分标准具有较强的主观性，导致不同医疗机构甚至同一机构内的医生在数据标注时存在不一致。这种不一致性严重制约了AI模型的泛化能力和外部验证效果。因此，未来AI模型的开发需要依赖于多中心、多模态的高质量数据，并在真实临床环境中进行验证。此外，脊柱外科的高专业性也使得高质量标注数据的获取变得困难，因为需要专家进行人工标注。这一过程不仅耗时耗力，还增加了成本，使得针对特定脊柱疾病开发AI模型的工作变得复杂。

面对这些挑战，AI在脊柱外科的发展仍然充满机遇。随着AI技术的不断成熟，其在医疗领域的应用将更加广泛和深入。未来，AI有望在手术流程优化、手术机器人智能化、无创诊断技术以及个性化治疗方案等方面取得突破。例如，通过多模态AI模型，可以将医学文本和影像数据相结合，实现更精准的诊断和治疗建议。此外，AI在手术机器人领域的应用也在不断拓展，从目前的椎板切除术到更复杂的脊柱手术，AI技术的应用将进一步提高手术的安全性和效率。

值得注意的是，AI的发展不仅仅是技术层面的突破，更涉及伦理和监管问题。当前，AI在医疗领域的应用尚未形成完善的法规体系，如何确保AI技术的安全性和可靠性，是未来必须解决的问题。此外，AI在临床决策中的作用可能会改变医生的角色，进而影响医患关系。因此，需要在AI应用的透明度、可解释性和责任归属等方面建立更加完善的规范，以确保AI技术在医疗领域的可持续发展。

总的来说，AI在脊柱外科的应用已经初见成效，但仍处于探索阶段。随着AI技术的不断进步，其在脊柱疾病诊断、手术辅助、康复评估和医疗教育等方面的作用将更加突出。然而，要实现AI在脊柱外科的全面应用，仍需克服数据质量、模型可解释性、伦理监管和跨学科协作等多重挑战。未来，随着更多高质量数据的积累、算法的优化以及跨学科合作的深入，AI有望在脊柱外科领域发挥更大的作用，为患者提供更安全、高效的医疗服务。