关节置换术是治疗各类终末期关节疾病的重要方法，被誉为20世纪最成功的外科手术之一。据不完全统计，我国髋膝关节置换的手术量已由2011年的22万台上升到2019年的95万台，并以每年超过19%的速度增长，为数百万患者减轻了病痛^［1］。目前，随着科技的大幅进步和患者要求的不断提高，各类新型人工假体、手术方式及辅助工具应运而生。在过去的一个世纪里，关节植入物的设计和开发主要集中在减少机械磨损和加强植入物的固定，这些已经取得了令人瞩目的成就，现代假体的材料及设计提供了更加耐用的解决方案。但随着居民生活水平提高、寿命延长以及关节置换更加年轻化的趋势，如何改善植入物生存率仍是目前研究的热点和难点。

作为一门新兴的交叉学科，数字骨科被誉为骨科领域的第三次技术浪潮^［2］。它结合了计算机信息、图像处理、医学物理、医学教育及临床和科研需要，囊括了骨科解剖学、手术学、人工智能（AI）、信息存储、远程信息交互等^［3］。而关节置换技术的最新发展越来越多地集中在希望通过模仿更自然的人体运动学和优化植入物定位的策略来改善患者的长期预后，这也给数字骨科技术在关节外科领域的应用提供了前所未有的机遇和挑战。目前各类新型数字骨科技术的应用如火如荼，如虚拟现实技术、导航辅助系统、个性化截骨技术（patient-specific instrumentation，PSI）、机器人辅助手术等。上述技术的应用可以科学地评估手术适应证，拟定最佳手术方案，最大限度地减少手术创伤，尽早恢复肢体功能，现将部分前沿技术予以述评。

虚拟现实（virtual reality，VR）技术的本质就是通过三维重建和人机交互，将手术台上医师对患者的诊疗行为数字化，并映射到虚拟桌面上^［4］。数十年前，Sohn和Robbins^［5］就建议尽早采用VR作为外科医生的培训工具。基于计算机的技术技能培训具有解决与学习手术相关的教育、经济、道德和患者安全问题的潜力，增强现实（augmented reality，AR）则被定义为“一个系统”，在这个系统中，现实世界被计算机生成的虚拟感官印象所强化，给人以较为真实的环境沉浸感。这些虚拟印象可以是视觉刺激（如全息图），以及其他任何感官信息。骨科手术需要大量的数字和几何信息，如畸形的角度^［6］、各类解剖关系、器械和植入物的轨迹方向^［7］。AR可为其提供一种有价值的解决方案，改善手术过程中的信息获取、处理和传递。当前的AR方法主要是视觉方法，通过使用监视器^［8］或头戴式显示器（HMD）来实现^［9］。

在VR/AR技术的帮助下，手术医生可在术前对手术入路、假体安放位置、软组织松解程度等操作要点进行详细规划，并可模拟手术训练，从而提高手术成功率、改善术后满意度。在关节置换术中，根据患者的解剖结构准确植入假体部件是影响功能恢复和假体使用寿命的主要因素。有文献报告AR辅助比传统手工全髋关节置换术（total hip arthroplasty，THA）^{［10, 11］}和全膝关节置换术（total knee arthroplasty，TKA）^［12］的假体安放更加准确。Ogawa等^［13］将46例THA患者随机分配使用AR导航系统或传统器械进行臼杯放置，但结果显示髋臼前倾准确性和术后效果均无明显差异。综上，VR/AR技术正在逐渐兴起，已逐步由概念验证、可行性推断进展到各类的临床应用，但仍需进一步探索来评估其临床参考价值。

除了计算机导航外，计算机辅助手术还包括PSI和机器人辅助手术，均旨在提高手术准确性和可重复性。

1.计算机导航：计算机导航是计算机辅助手术领域的一部分。外科手术的计算机辅助导航始于20世纪80年代。尽管现代计算机技术更加复杂和先进，但其基本原理仍是帮助外科医生以更高的技术精度完成手术。传统上，髋关节导航系统是辅助性而非规划性的，其工作流程是根据外科医生注册的手术标记点，在术中向外科医生提供臼杯位置和肢体长度的反馈。膝关节导航能够可视化膝关节三维运动学、关节稳定性和植入物对线之间的复杂交互作用，在膝关节置换术中，导航还可对屈伸活动范围内的软组织平衡进行动态评估。多项研究证明，计算机导航可明显改善假体定位的准确度并减少假体安放异常的发生率^{［14, 15］}。针对重度关节外畸形或关节内固定术后的患者，导航无需髓内定位^［16］。尽管手术精确性有所提高，但是导航辅助的关节置换术并没带来更好的临床结果^［17］。目前的随机对照试验均存在样本量少、随访时间短且技术异质性大等局限性，这也可能是荟萃分析未能分析出预后差异的原因^［18］。此外，导航还可用于培训和研究。一方面，导航为经验不足的外科医生在截骨、松解和假体定位等方面提供了参考，提高传统手术技术的准确性；另一方面，其可以实时反馈，使外科医生对错误的来源有新的了解^［19］。通过记录术中关节运动学数据，导航还可帮助医生进一步理解关节的生物力学。

2.PSI技术：PSI是针对特定患者设计的个性化手术器械，通常使用术前CT或MRI图像数据设计出3D打印定制化截骨导板或模具。与传统工具相比，PSI辅助THA术后的臼杯角度和肢体长度异常值更少^［20］。然而，PSI辅助TKA术却未能观察到明显的优越性^{［21, 22］}。此外在经济效益方面，PSI有可能缩短手术时间，且在一些医院具有一定的成本效益^{［23, 24, 25, 26］}。一些厂家的PSI工具为一次性仪器包，不产生消毒费用，也提高了其便捷性和易用性。总的来说，在TKA中，PSI在工具管理和经济上有一定的优势，但在假体位置和手术效果方面，PSI尚未被证明优于导航^［27］。

3.机器人辅助手术：从ROBODOC机器人辅助THA手术系统到目前广泛使用的MAKO机器人手术系统，机器人辅助的TKA和THA在过去几年里迅猛发展，是目前关节外科领域最热门的领域之一。机器人辅助关节置换术主要是为了减少由人为误差引起的假体安放偏差，从而使关节运动学尽可能完全恢复，减少不稳定或撞击，并改善患者预后。

MAKO和ROBODOC/TCAT对THA术中髋臼定位以及下肢长度差异判断的准确性有所帮助^{［28, 29, 30］}。一项多中心研究显示，机器人辅助的THA中，95%的臼杯可放置在术前计划角度的5°以内^［28］。另一项对近2 000例THA的回顾研究表明，机器人辅助与传统技术相比，髋臼假体在Lewinnek和Callanan安全区内的比例更高^［31］。此外，机器人辅助THA可更大程度地保留髋臼骨量，若偏心或过度磨锉则均可能导致软组织撞击、无菌性松动和髋关节旋转中心的改变。尽管一些研究显示，机器人THA可改善预后，但大多数研究显示其与传统THA的临床预后相当。Bargar等^［32］对机器人辅助THA与传统技术进行了比较，在术后14年时疼痛和西安大略和麦克马斯特大学骨关节炎指数评分（WOMAC）得到了改善。但两组的美国加州大学（UCLA）评分、Harris Hip评分和疼痛视觉模拟评分（VAS）相似。而且，步态分析以及骨盆和髋关节运动学改变在传统工具和机器人THA之间仍无差别^［33］。

现有文献中有大量证据支持使用机器人辅助TKA来改善假体安放及对位对线。MAKO机器人辅助TKA已显示出具有较少的与中位机械轴线相差3°的离群点^{［34, 35, 36］}。此外，最近的一项匹配队列研究表明，与传统TKA相比，MAKO辅助TKA更准确地恢复了后髁偏距和髌骨高度^［37］。除了影像学参数外，机器人TKA的其他优势还有待确定，大多数研究显示机器人和传统TKA的临床结果相当^{［38, 39, 40］}。在一项前瞻性队列研究中，Kayani等^［41］证明了机器人TKA术后早期功能结果得到改善，住院时间缩短。

值得瞩目的是，机器人辅助手术在膝关节单髁置换术（UKA）中取得了较大的成功，与传统技术相比，其放射学和临床结果一直在改善^{［42, 43, 44］}。Bell等^［45］在一项对62例机器人UKA与58例人工UKA的前瞻性随机对照研究中使用了术后CT扫描，显示机器人UKA的股骨和胫骨假体定位的准确性有所提高。Kayani等^［46］对146例患者进行了前瞻性队列研究，结果显示机器人UKA与减轻术后疼痛、减少阿片类镇痛剂消耗、减少住院物理治疗及减少平均出院时间有关。Blyth等^［47］发现，与传统UKA相比，机器人UKA在术后早期（<8周）的疼痛减少55.4%。此外，机器人UKA对有高需求的患者的影响可能更大。Gilmour等^［48］对其大型对照研究进行了亚组分析，在35例最活跃的人群中，机器人UKA在2年内对美国膝关节协会评分（KSS）、牛津膝关节评分和关节遗忘评分有更大的改善。

关节外科手术机器人国内研发虽然起步稍晚，但近年来进步明显，已进行或完成临床试验的系统包括“骨圣元化”机器人系统［骨圣元化机器人（深圳）有限公司］、“天玑”骨科手术机器人系统（北京天智航医疗科技股份有限公司）、“鸿鹄”机器人系统（苏州微创畅行机器人有限公司）、“键嘉”机器人系统（杭州键嘉机器人有限公司）及“和华瑞博”机器人系统（北京和华瑞博科技有限公司）等。根据目前各家报告的初步结果，国产机器人的精准性、稳定性和安全性等不劣于进口机器人系统。

约翰·麦卡锡（John McCarthy）提出AI的概念已有50多年的历史，机器学习（machine learning，ML）是AI的一个分支，可从经验中学习并自动改进算法^［49］。随着现代化社会中各类大数据的出现，依靠机器来分析已经成为一种必然趋势^［50］。尤其是人工关节置换术，由于其选择性强、患者数量大、支付模式多，非常适合AI技术的实施。

Karnuta等^［51］描述了一种基于X线片诊断骨关节炎（OA）的技术，通过计算机分析图像中的像素来识别相关结构，提取OA特征，并使用预先编程的数学算法和测量方法，将所有相关的信息划分为一个模式。一旦创建了这种模式，算法即可将其与已知的OA模型相匹配，以便在遇到未知图像时做出决策，即诊断OA。此外，Eskinazi和Fregly^［52］开发了一个胫股关节的人工神经网络模型，以评估软骨-软骨、植入物-植入物、人-矫形器和脚-地面相互作用的应力，以便进一步了解膝关节的生物力学特性。Kotti等^［53］收集了人体关节运动学数据并创建一个ML算法，该算法能够通过步态分析来诊断OA。

在美国，随着国家关节登记系统的发展，数据库基线资料可用来预测关节置换术后患者住院费用和住院时间等。Navarro等^［54］分析了14万例患者的手术信息，开发了基于Naïve Bayesian算法的评估模型，可在术前用该模型评估患者各项因素，并预测患者进行TKA手术的风险和成本，进一步将患者分为中度、重度或极度风险，其医疗费用分别增加了3%、10%和15%。同样，Ramkumar等^［55］将Naïve Bayesian算法应用于THA患者中，其结果显示在成本和住院时间方面也有很好的预测能力。Navarro和Ramkumar的研究代表了基于价值的支付模式首次应用，根据患者术前基线数据计算出不同风险层级的个性化患者支付模式，这可能是未来医疗保险支付模式的改革方向。

尽管各类数字骨科技术正在呈指数级发展，但也存在着一些局限性。首先，新技术应用所带来的经济负担增加和手术时间延长，以及尚未完全阐明的新技术学习曲线等。此外，目前尚缺乏各类新技术的多中心、大规模的临床应用研究，数字骨科所带来的优势尚未能量化，还需要进一步研究和评估。另外还需注意的是，必须警惕新技术背后的狂热和炒作，这极有可能会过分夸大其本身的实际作用。因此，未来还需要对各类数字骨科技术进行细致的研究、先进的管理和适当的验证，以期获得最优的效果。

展望未来，关节外科的发展方向是手术微创化、精准化和个性化。作为新时代的关节外科医生，要想达到这个目标就必须借助新理念、新技术和新工具的帮助。面对前所未有的机遇和挑战，必须加强对数字骨科最新进展的学习，并加以深入思考，积极开展各类跨学科合作，全面提升自己的业务水平，为患者提供全方位、全周期的医疗服务。