作者：李海峰，柴伟
天生式人工智能（Generative AI）是一种能够自主天生文本、图像、音频等内容的人工智能技能。天生式人工智能的发展进程是一个不断迭代和创新的过程。1972年，IBM沃森实验室建立人类第一个措辞模型，并在1993年升级至第二代。2010年，Google公司的Jeff Dean等人实现了第一个真正实用的深度学习系统——Google大脑，并用它构建出第三代措辞模型。2018年，OpenAI公司发布了GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列模型，这些模型在自然措辞理解和天生方面取得了巨大成功。2020年，GPT-3的发布进一步推动了天生式人工智能在自然措辞处理领域的运用，它能够天生连贯、有逻辑的文本，并在多种措辞任务上表现出色。随着机器算力的提升和算法的优化，天生式人工智能逐渐取得了打破性进展。2023年，ChatGPT-4一经发布，就急速展示出其在理解、天生和处理图像、文本、音频等多种数据类型方面的潜力[1、2]，并被迅速引入到艺术创作、设计、教诲、医疗等多个领域[3]。过去一年多，天生式人工智能也开始运用到骨外科领域的各个方面，并逐渐成为研究热点。本文考试测验对天生式人工智能，尤其是GPT-4，在骨科教诲、临床决策支持、患者沟通辅导、疾病诊疗等方面的运用现状做一总结，并磋商了其面临的寻衅和未来可能的发展方向。
1、天生式AI在骨科教诲方面的运用
天生式AI在骨科教诲中的运用正逐渐改变医学生和骨科年夜夫的学习办法，进一步提高了教诲的质量和效率。天生式AI可以帮助制作传授教化材料，如创建虚拟病例、仿照真实的临床情景，帮忙医学生和住院医师提高临床思维和决策能力，医学生可以通过处理这些虚拟病例来练习临床决策、诊断和治疗操持的制订。医学生也可以在这些仿照环境中进行手术操作的练习，提高手术技能而无需真正的患者参与。天生式AI也可以帮助学生和年夜夫提高写作和考试的效率，乃至在骨科住院医师的培训中可以作为一个互动的学习工具。
Lum研究ChatGPT在应对骨科演习年夜夫考试（Orthopaedic In-TrainingExamination, OITE）问题时的表现。为了避免偏差，有193个（48%问题）被打消在外，别的基于文本的212个问题由ChatGPT与不同级别骨科住院医师作答，结果创造ChatGPT可以准确回答47%的问题，而且，随着问题繁芜性的增加，ChatGPT也表现更好。作者认为，ChatGPT的表现与骨科住院医师相称，ChatGPT可以作为一个用于赞助骨科学习教诲的额外工具[4]。
Kung等利用ChatGPT 3.5和GPT-4版本对2020、2021和2022年的OITE问题（不包含图像的问题）进行了测试，没有利用任何提示。研究结果显示，ChatGPT3.5精确回答了360个问题中的196个（54.3%），相称于住院医师第一年（PGY-1）的水平。ChatGPT 3.5在回答问题时引用了可验证的来源，这些来源包括期刊文章、书本或网站，均匀期刊影响因子为5.4。而GPT-4精确回答了265个问题（73.6%），相称于住院医师第五年（PGY-5）的均匀水平，并且超过了美国骨科委员会第一部分考试的及格分数67%。GPT-4在回答问题时引用了可验证的来源，均匀期刊影响因子为5.2。作者认为，ChatGPT在标准化考试中的表现超过了均匀PGY-1水平，而GPT-4的表现超过了均匀PGY-5水平，进步显著。由此，可以借助天生式AI设计标准化的测试和评估，确保其公道性和同等性。乃至，可以利用AI剖析学生的学习进度和理解程度，天生个性化的学习操持和资源，AI可以根据学生的反馈和测试结果，调度传授教化内容和难度，确保每个学生都能在适宜自己的节奏下学习。还可以剖析学生的考试结果，供应个性化的反馈和改进建议[5]。
2、天生式AI在骨科临床决策支持方面的运用
骨科疾病包括广泛的病理类型，包括骨折、枢纽关头疾病、脊柱畸形和运动损伤等，其诊断治疗决策常常面临着繁芜寻衅。天生式AI有潜力作为一个临床决策支持工具，实时为年夜夫供应决策支持，帮助年夜夫在繁芜的临床情形下做出更准确的判断。例如，天生式AI可以通过快速剖析患者症状、病史和影像学检讨结果等干系信息，识别骨折、畸形、骨病等病变，并在诊断、鉴别诊断以及治疗选择等方面帮助临床年夜夫进行决策，也可以建议进行诊断性测试或适当的成像办法以进行进一步评估。天生式AI也可以利用机器学习算法，根据患者的特定情形（如年事、性别、康健状况和生活办法）来制订个性化治疗方案。这可以提高治疗的有效性，并减少不必要的干预。
其余，诸多骨科疾病的治疗建议常日基于循证指南和临床履历。天生式AI可以通过帮忙临床年夜夫进行文献搜索、总结研究文章和识别关键创造，并根据患者及其病情的详细特色供应更新的治疗建议来进行优化。这一过程有助于优化治疗方案，促进遵照循证明践，并减少临床决策的变异性。天生式AI还可以通过剖析患者的电子康健记录（EHR）来供应临床决策支持。例如，通过总结患者的主诉病史、实验室化验结果和影像学检讨报告，AI可以赞助年夜夫快速获取关键信息，从而提高诊疗效率。很多骨科疾病的治疗涉及手术和非手术治疗的决策。天生式AI通过剖析大量的临床数据和文献，能够为年夜夫供应基于证据的手术或非手术治疗建议。例如，天生式AI能够根据患者的详细情形，评估不同治疗方案的效果和风险，赞助年夜夫制订个性化的治疗操持。
Rajjoub等评估天生式AI对2011年北美脊柱协会（NASS）临床指南提出的关于退行性腰椎管狭窄（LSS）诊断治疗等临床问题的决策回应。作者利用ChatGPT来回答NASS临床指南中关于LSS的14个问题，并将其天生的决策结果与指南供应的建议进行比较。同时回顾关于腰椎脊柱狭窄诊断和治疗的40篇文献进行证明或回嘴，覆盖2012年1月至2023年4月。结果创造，ChatGPT的回应与当前关于LSS的文献创造相，ChatGPT不仅可以准确地回答问题，还为LSS的诊断和治疗方案供应证据，这与目前现有的文献证据同等。作者认为，可以将ChatGPT运用到脊柱外科年夜夫的临床决策事情中，ChatGPT作为支持LSS诊断和治疗决策过程的一种手段，具有很大潜力[6]。
Jayakumar等评估人工智能赞助决策工具对患者决策质量、患者体验、功能结果等效果，纳入因膝枢纽关头骨枢纽关头炎考虑TKA手术的患者129例，配到接管决策赞助工具的干预组或仅接管教诲材料的对照组。干预组利用的决策赞助工具包括三个模块：教诲、偏好评估和个性化结果预测。结果显示，干预组在决策质量、协作决策制订、满意度和4至6个月后的功能结果方面表现更好。干预组和对照组在咨询韶光、TKR率或治疗同等性方面没有显著差异。这项随机临床试验表明，利用人工智能赞助的决策赞助工具可以显著提高考虑TKR手术的膝枢纽关头骨枢纽关头炎患者的决策质量、满意度和身体限定，而不显著影响咨询韶光、TKR手术率或治疗同等性[7]。
3、天生式AI在骨科患者沟通方面的运用
天生式人工智能（AI）在骨科患者沟通方面正取得进展，为提高患者教诲、增强沟通效率和优化患者体验供应了新的可能性。天生式AI可以供应个性化的患者教诲材料，阐明繁芜的医疗条件、治疗选项和手术过程。通过自然措辞处理（NLP）技能，天生式AI能够理解患者的问题并供应清晰准确的回答。天生式AI也可以作为年夜夫和患者之间的沟通桥梁，帮助阐明医疗术语和观点，确保患者充分理解他们的病情和治疗方案。这对付那些英语不是母语或有认知障碍的患者尤其有益。天生式AI谈天机器人也可以供应情绪支持，帮助患者应对诊断和治疗过程中的压力和焦虑。它们可以供应应对策略、生理康健资源或仅仅是一个谛听者。天生式AI也可以供应个性化的术后照顾护士和康复辅导，帮助患者理解规复过程中的预期和潜在寻衅。天生式AI还可以跟踪患者术后康复进度，并在必要时提醒他们进行复查或调度治疗操持。通过移动运用程序和在线平台，患者可以实时与AI互换，得到即时反馈和建议。这种即时性有助于患者更好地参与自己的康健管理，并在有疑问时得到快速解答。天生式AI可以支持多种措辞和文化背景的患者，确保环球患者都能得到高质量的沟通体验。这对付骨科年夜夫来说尤其主要，由于他们可能须要与来自不同地区和措辞背景的患者沟通。
Mika等研究天生式AI是否能够准确回答关于全髋枢纽关头置换术的常见问题。研究者向ChatGPT提出了关于THA的十个常见问题，并对其进行了评估。将每个回答都通过基于证据的方法进行了准确性剖析，并根据回答的质量进行了评级。研究结果创造，ChatGPT给出的回答中，只有1个被评为“不满意”，2个无需更正，大多数须要最小（4个中的10个）或适度（3个中的10个）进一步澄清。只管几个回答须要细微澄清，但ChatGPT的回答总体上是公道和基于证据的，纵然是对付有争议的话题，也是如此。作者认为，天生式AI能够准确回答患者在THA术条件出的问题，其余，这些回答不仅基于临床证据，而且能以大多数患者能够理解的办法呈现信息，更为“民平易近”。天生式AI未来可能成为患者教诲和理解的宝贵临床工具[8]。
4、天生式AI在骨科临床疾病诊疗方面的运用
天生式人工智能（AI）在骨科临床疾病诊疗的多个层面上展现出其潜力和上风，包括a疾病赞助诊断，通过剖析医学影像资料，如X光片、CT扫描和MRI图像，来赞助诊断骨折、骨枢纽关头炎、肿瘤等骨科疾病。天生式AI通过相应算法能够识别和量化病变特色，供应更精确的丈量和剖析，从而赞助年夜夫做出更准确的诊断。b手术方案和仿照，AI技能可以帮助年夜夫方案繁芜的手术过程，通过仿照手术步骤来优化手术方案。这种方案技能可以提高手术的成功率，减少手术中的意外和并发症。
4.1 骨科图像识别与剖析
AI在骨科影像学中的运用紧张集中在图像识别和剖析上。AI可以帮助识别骨折、骨肿瘤、枢纽关头疾病等病变，提高诊断的准确性和效率。（1）自动化图像识别剖析：AI算法能够自动识别和剖析X光、CT、MRI等医学影像，快速检测和标记非常区域，如骨折、骨枢纽关头炎、肿瘤等病变。（2）骨折检测与分类：AI技能在骨折检测方面表现出色，能够准确识别不同类型的骨折，如大略骨折、繁芜骨折或开放性骨折，并赞助年夜夫评估骨折的严重程度和治疗方案。（3）骨枢纽关头炎评估：AI可以量化骨枢纽关头炎的严重程度，通过剖析枢纽关头间隙、骨质毁坏和软骨厚度等参数，帮助年夜夫评估疾病进展和治疗效果。（4）骨肿瘤识别：AI在骨肿瘤的识别和分类中也显示出潜力，能够区分良性和恶性肿瘤，乃至预测肿瘤的生物学行为，为临床治疗供应主要信息。（5）多模态图像领悟：AI技能能够整合不同来源和类型的医学影像，如将CT和MRI图像领悟，供应更全面的骨骼和软组织信息，增强诊断的准确性。
Guermazi等评估AI赞助技能在放射影像上检测骨折的可行性。纳入480名患者的影像学检讨结果，由不同年夜夫在有AI技能赞助和没有AI技能赞助情形下，进行骨折诊断。结果创造，没有AI赞助时诊断敏感性为64.8%（3732 of 5760 ）。利用AI赞助时，敏感性为95.6%（5504of 5760 ）。AI赞助技能使得每次读片韶光缩短了6.3秒。作者认为，AI赞助技能提高了放射科年夜夫和非放射科年夜夫检测骨折的敏感性，而且不会延长读片韶光[9]。
4.2 手术方案与仿照
天生式AI可以用于手术前的方案和仿照，通过剖析患者的影像数据来预测手术过程和结果。这有助于年夜夫制订更精确的手术方案，并提前识别可能的并发症。（1）个性化手术方案：AI技能能够根据患者的详细解剖构造和病情数据，天生个性化的手术方案。通过剖析CT扫描、MRI等影像资料，AI可以帮助年夜夫设计手术方案，确定手术切口的位置、角度和大小，以及植入物的尺寸和放置位置。也可以帮忙术后评估，监测植入物的位置和固定情形，确保手术效果。（2）手术仿照：利用AI进行手术仿照可以提前预测手术过程中可能碰着的问题和寻衅，让年夜夫在实际手术前有机会练习和优化手术步骤。这种仿照对付繁芜或罕见的手术尤为主要。（3）手术导航系统：AI技能正在被集成得手术导航系统中，供应实时的、基于图像的辅导，帮助年夜夫在手术过程中更精确地定位和操作。这种系统可以减少手术中的不愿定性，提高手术的精确度和安全性。（4）机器人赞助手术：AI与机器人技能的结合正在改变骨科手术的面貌。机器人赞助手术系统可以在AI的辅导下实行繁芜的手术任务，提高手术的稳定性和重复性。（5）风险评估：AI可以通过剖析患者的临床数据和影像资料来评估手术风险，包括可能的并发症、术后规复韶光和失落败率。这有助于年夜夫与患者进行更充分的沟通，并制订相应的风险管理策略。（6）术后规复预测：AI模型可以预测患者的术后规复进程和结果，包括疼痛管理、功能规复和生活质量改进。这些信息对付制订个性化的康复操持和调度治疗策略至关主要。
Velasquez等评估人工智能在全枢纽关头置换术前方案中基于三维（3D）模板运用状态。作者纳入九项研究，包括基于CT或MRI的AI模板。结果提示，基于AI技能的3D模板系统减少了手术方案韶光，并提高了假体大小/位置的准确性。作者认为，基于AI技能的3D模板系统有潜力改进枢纽关头置换术前方案。这项技能供应了更准确和个性化的术前方案，有可能改进患者的功能结果[10]。
总之，天生式AI在骨科领域的运用前景是多方面的，具有潜在的变革性影响。天生式AI可以通过剖析大量的医学影像数据来赞助年夜夫进行更精确的诊断。天生式AI也能够根据患者的详细情形和历史数据，供应个性化的治疗建议，从而优化治疗方案。在医疗教诲和培训中，天生式AI可以创建仿照的临床情景，帮助年夜夫和医学生在虚拟环境中进行实践，提高手术技巧和临床决策能力。天生式AI可以作为患者与年夜夫之间的沟通桥梁，供应更加清晰和易于理解的医疗信息，增强患者教诲和参与度。天生式AI技能可以帮助年夜夫在手术提高行详细的方案和仿照，提高手术的成功率和安全性。天生式AI可以用于患者的术后监测和康复辅导，通过剖析患者的规复数据，供应个性化的康复操持和预警潜在的并发症。天生式AI的运用可以促进骨科与其他医学领域的互助，通过整合多学科数据和知识，推动综合治疗方案的发展。
综上所述，天生式AI在骨科领域的运用前景是广阔的，有望极大地提升医疗做事的质量和效率。然而，随着技能的发展，也须要关注和解决伴随而来的一些寻衅和限定，确保技能的负任务和安全利用。首先，天生式AI的准确性和可靠性须要进一步监管，其供应的建议必须经由临床验证，以确保其准确性和适用于临床实际情形。其余，也须要担保医患数据隐私和安全性，在利用临床数据进行天生式AI决策时，必须确保遵守数据保护法规和掩护患者隐私。天生式AI在医疗决策中的利用也可能引发了关于任务、透明度和患者自主权的伦理和法律问题，须要进一步研究。AI不能完备取代人类年夜夫的同理心和直觉，因此在履行AI沟通工具时，应将其视为增强而非替代传统患者沟通的方法。天生式AI也可能传播缺点或有偏见的信息，这可能对疾病诊疗产生负面影响，也可能造成医学教诲中学生过度依赖技能可能导致批驳性思维和临床决策能力低落等风险[11]。
作者简介
柴伟
中国公民解放军总医院骨科医学部枢纽关头外科主任，主任医师、教授
学术任职：International Hip Society会员，中国医师协会骨科医师分会枢纽关头外科事情委员会委员及青年组组长，中华医学会骨科学分会青年委员会枢纽关头外科学组委员，中国老年保健协会骨枢纽关头分会副会长，北京医学会骨科学分会青年委员会副主任委员及枢纽关头外科学组组长。
李海峰
中国公民解放军总医院骨科医学部枢纽关头外科副主任医师
致力于成人肩肘膝踝枢纽关头重修手术的根本研究与临床治疗。善于膝枢纽关头周围截骨、微创单髁置换、全膝置换、导航或机器人等数智化技能赞助保膝等系列阶梯化全流程治疗，膝枢纽关头先天畸形、创伤骨折后遗症的截骨矫形，膝枢纽关头骨肿瘤切除术后枢纽关头重修，机器人赞助膝枢纽关头部分及全膝置换等。
担当北京市医学会骨科学分会枢纽关头外科学组青年委员会委员、骨传染学组委员等。获军队科技进步二等奖1项，三等奖2项，国家专利16项，揭橥论文60余篇。
参考文献1 Lee P, Bubeck S, Petro J. Benefits, limits,and risks of GPT-4 as an AI Chatbot formedicine. New Engl. J. Med.2023，388, 1233–1239. doi: 10.1056/NEJMsr2214184
2 Sanderson, K. GPT-4 is here: what scientiststhink. Nature ，2023，615, 773. doi:10.1038/d41586-023-00816-5
3 Kaul V, Enslin S, Gross SA. History ofartificial intelligence in medicine. Gastrointest Endosc. (2020) 92:807–12. doi:10.1016/j.gie.2020.06.04
4 Lum ZC.Can artifcial intelligence pass theAmerican board of orthopaedic surgery examination? Orthopaedic residents versusChatGPT. Clin Orthop Relat Res,2023.481:1623–1630
5 Kung JE, Marshall C, Gauthier C,at al.Evaluating ChatGPT Performanceon the Orthopaedic In-Training Examination..JB JS Open Access. 2023 Sep8;8(3):e23.00056.
6 Rajjoub R, Arroyave JS, Zaidat B, at al.ChatGPT and its Role in the Decision-Making for the Diagnosis and Treatment of Lumbar Spinal Stenosis: A Comparative Analysis and Narrative Review..Global Spine J. 2024Apr;14(3):998-1017.
7 Prakash Jayakumar.Meredith G,Moore、Kenneth A,etal.Comparison of an Artificial Intelligence–EnabledPatient Decision Aid vs Educational Material on Decision Quality, SharedDecision-Making, Patient Experience, and Functional Outcomes in Adults WithKnee Osteoarthritis: A Randomized Clinical Trial.JAMA Network Open.2021;4(2):e2037107. doi:10.1001/jamanetworkopen.2020.37107
8 Aleksander P. Mika、J. Ryan Martin、Stephen M.et al.AssessingChatGPT Responses to Common Patient Questions Regarding Total Hip Arthroplasty.JBone Joint Surg Am.2023 Oct 4;105(19):1519-1526. doi:10.2106/JBJS.23.00209. Epub2023 Jul 17.
9 Ali Guermazi、Chadi Tannoury、AndrewJ. et al.Improving Radiographic Fracture Recognition Performance and EfficiencyUsing Artificial IntelligenceRadiology. 2022 Mar;302(3):627-636. doi:10.1148/radiol.210937. Epub 2021 Dec 21.
10 Ausberto Velasquez Garcia、Lainey G. Bukowiec、at el . Wyles.Artificial intelligence–basedthree‑dimensionaltemplating for total joint arthroplasty planning: a scoping review.IntOrthop. 2024 Apr;48(4):997-1010.doi: 10.1007/s00264-024-06088-6. Epub2024 Jan 15.
11 Madhan Jeyaraman, Shanmuga Priya K, Naveen Jeyaraman,et al.ChatGPT in MedicalEducation and Research: A Boon or a Bane?Cureus. 2023 Aug 29;15(8):e44316
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