7月21日，在国家骨科与运动康复临床医学研究中心的支持下，解放军总医院骨科医学部陈继营教授、张洪教授、柴伟副教授、张国强副教授团队开展了在人工智能膝关节手术解决方案辅助下的全膝关节置换手术。

人工智能全膝关节置换手术三维规划系统（AI KNEE）是解放军总医院骨科医学部牵头，联合中日友好医院、贵州省人民医院、陆军军医大学第二附属医院、北京大学人工智能创新中心等机构，凝聚众多临床专家的使用经验与智慧，深度学习技术基于人工智能研发而成。

本次手术患者为一名63岁女性，罹患膝关节重度骨关节炎十余年，关节周围有大量骨赘增生，解剖结构较为复杂。为使患者获得最佳的手术效果，该手术团队术前进行了多次讨论，最终采纳并使用了人工智能个性化手术解决方案。

术中，术者参考手术方案中标明的膝关节内翻角、股骨外翻角、股骨外旋角、截骨厚度等关键参考指标，精准实现术前计划。在该手术方案的帮助下，手术操作全程耗时仅45分钟，所用假体型号、角度与术前计划完全一致，膝关节内外侧间隙、屈伸间隙平衡，髌骨轨迹及关节活动度良好，术后复查X线片，示假体位置良好，下肢力线恢复至中立位。

随着老龄化社会的到来，膝关节骨关节炎的发病率在老年人群体中急速上升。世界卫生组织相关数据显示，目前全世界骨关节病患者已超过4亿人，我国骨关节炎患者超过1亿。2019年我国人工关节置换量已突破80万台，成为仅次于美国的第二大关节置换市场，且手术量预计将以每年20%左右的速度递增。

传统的全膝关节置换术及其依赖术中所见及骨科医生的临床经验，医生常需于术中反复比对以寻找最适假体大小，同时由于患者个体差异大、病情复杂等问题，导致全膝关节置换术后患者满意度偏低。

人工智能全膝关节置换手术三维规划系统使用患者术前CT扫描数据，运用像素级分割网络及基于循环神经网络的边缘平滑技术对骨骼骨块进行精准分割。采用力学运动模拟技术以及包含注意力机制的神经网络，精确对骨骼关键解剖点位进行识别，识别精度接近毫米级且具有较高的鲁棒性。在假体放置方面，该系统将监督学习和基于强化学习的无监督学习相结合，依据假体设计理念及患者股骨及胫骨的解剖结构特点，准确、快速、个性化的放置膝关节假体，计算最适角度、个性化制定患者术前手术方案，以最大限度恢复患者股骨旋转及下肢力线，提高患者术后满意度。

国家骨科与运动康复临床医学研究中心主任、解放军总医院骨科医学部主任唐佩福教授指出，本次手术的成功开展标志着人工智能技术在人工膝关节置换领域开启了崭新的篇章，有望全面提升关节置换手术的精准度，进一步推进手术的标准化与规范化。解放军总医院骨科医学部陈继营教授表示，人工智能技术在骨科领域的蓬勃发展不断为关节科医生解决了临床工作中所遇到的问题。相比于机器人手术系统，AI KNEE在临床推广与应用中，准入门槛更低，成本更低，特别对基层医院的应用以及年轻医生的培养有很大的优势。骨科医学部柴伟副教授表示，医学部将不断打磨并完善这一创新技术，逐步推进创新技术从理论创新到技术落地，共同努力推动项目的顺利开展，期待在未来建立骨科人工智能的中国标准，引领世界骨科技术的不断革新。