作者：孟郑鑫，李海峰
在当代医学领域，人工枢纽关头置换术已成为治疗骨枢纽关头疾病的一种有效手段，但随之而来的并发症，尤其是枢纽关头置换术后假体周围传染（Periprosthetic Joint Infection, PJI）给患者带来了巨大的痛楚和经济包袱。PJI的诊断、预防和治疗一贯是医学界面临的重大寻衅。随着人工智能（AI）技能的飞速发展，其在医疗康健领域的运用日益广泛。在PJI的诊断和治疗中，AI同样展现出巨大的潜力：通过剖析大量数据集，AI能够识别PJI风险成分，并为患者供应个性化的治疗方案；AI也能够根据患者的临床和病理数据，供应PJI的诊断支持，提高诊断的准确性和效率等。本文将磋商AI如何助力PJI的早期诊断、预防策略的制订以及个性化治疗方案的优化，旨在为患者供应更精准、更有效的医疗做事，同时减轻医疗系统的包袱。
AI在PJI风险预测中的运用
人工智能技能，以其强大的数据处理能力和模式识别能力，为PJI风险预测供应了新的视角。AI模型可以整合患者的多维度数据进行PJI风险预测，包括：人口统计学特色（如年事、BMI等）、实验室检讨结果、影像学资料、既往病史以及手术干系成分等。通过对这些繁芜数据的剖析，AI可以创造人类难以识别的PJI风险模式，筛选风险成分，预测患者发生PJI的概率。与传统评分系统比较，AI模型乃至可以供应更加个性化的风险评估。例如，如果AI模型预测某个患者有较高的PJI风险，医疗团队可能会采纳额外的预防方法，如利用抗生素涂层的假体或调度术前抗生素治疗方案。同样，AI还可以在术后持续监测患者状况，及时创造潜在的传染迹象，并促进早期干预，实现动态风险监测。
Arshad等运用AI算法构建模型来预测THR后一年内的PJI发生情形，共纳入3349例患者进行前瞻性剖析，选择15个预测变量进行剖析。结果创造，总体预测准确率打算为93.1%（95% CI 88.8-97.4）。敏感性和特异性分别为87.4%（95% CI 81.2-93.6）和94.1%（95% CI 86.5-100.0）。该算法模型的阳性和阴性预测值分别为44%和99.5%。
Kremers等选用大型三级医院的电子康健记录（EHR）中的大规模数据，开拓PJI风险预测AI模型。数据集包括22350例THA手术，个中283例（1.3%）在术后1年内发生PJI。研究履行了四种不同的模型（经典Lasso、疏松Lasso、梯度提升模型（GBM）和神经网络），并利用交叉验证来打算模型性能指标。利用Cox模型构造的疏松Lasso模型在区分PJI风险方面表现最佳，同等性指数达到0.793。可见，大规模EHR数据和机器学习模型在预测THA患者发生PJI方面供应更高的准确性。基于EHR的临床数据元素有潜力改进THA患者的PJI风险预测。
Albano等研究AI是否可以根据术前MRI特色区分出拟翻修的全髋枢纽关头置换术是否存在化脓性传染可能。作者纳入173例患者术前骨盆MRI影像资料，个中117例用于演习、验证、内部测试，56例用于外部测试，结果创造，第一组中，AI预测THA传染敏感性达到92%、特异性为62%，AUC为81%。在外部测试组中，敏感性达到92%、特异性为79%，AUC为89%。作者认为，利用AI算法读取MRI影像特色在预测THA术后传染方面是一个很有希望的方法。
Yeo等利用五种机器学习算法建立AI模型，用于预测TKA术后浅表手术部位传染和PJI的风险。并通过识别、校准和决策曲线剖析进行模型评估。该研究纳入10021例初次TKA患者。均匀随访韶光约为3年。结果创造，404例（4.0%）TKA患者发生传染，个中223例浅表传染和181例深部传染。该神经网络模型在判别（AUC为0.84，Brier得分为0.054）、校准和决策曲线剖析等方面都具有良好性能。所怀孕分中，夏尔森合并症评分、肥胖（BMI>30kg/m2）、吸烟和糖尿病等具有预测风险。
Klemt等回顾由1432例无菌翻修的TKA患者的数据库，个中208例因PJI再次翻修手术（14.5%）。采取三种机器学习算法（人工神经网络、支持向量机、k最近邻）来预测这一结果，并通过判别、校准和决策曲线剖析来评估这些模型，个中神经网络模型在判别（AUC=0.78）、校准和决策曲线剖析方面表现最佳。研究创造，利用机器学习作为预测无菌翻修的TKA术后发生PJI具有出色的性能。经由验证的机器学习模型可以帮助外科年夜夫对患者进行特定风险分层，可以帮忙接管无菌翻修TKA的患者进行术前咨询和临床决策。
AI模型在PJI风险预测方面的表现优于传统方法，可以显著提高预测的准确性。总的来说，人工智能在PJI风险预测中展现出了巨大的潜力。它可以整合多维度数据，供应个性化和动态的风险评估，帮助年夜夫更早、更准确地识别高风险患者。
AI在PJI诊断中的运用
AI在PJI的诊断中发挥着越来越主要的浸染。AI算法模型能够综合剖析患者的临床和病理数据，包括实验室检测结果、手术报告和病史，为PJI供应更全面的诊断支持。例如，AI可以剖析血液中的生物标志物水平，与影像学特色相结合，以提高PJI的诊断准确性和效率。通过深度学习与打算机图像识别等方法，AI可以剖析X光片、ECT、MRI或CT扫描图像，识别出可能指示传染的模式和特色，如组织水肿、非常旗子暗记增强或其他炎症迹象。AI算法能够处理和剖析病理切片图像，识别炎症细胞、组织损伤和传染性病原体，赞助病理年夜夫进行更快速、更同等的诊断。
Tao等采取卷积神经网络模型识别枢纽关头周围软组织病理图像来赞助诊断PJI。作者利用ResNet模型对PJI患者的病理切片进行高倍镜下剖析，个中461张阳性图像和461张阴性图像作为演习集，57张阳性图像和31张阴性图像作为内部验证集，115张阳性图像和115张阴性图像作为外部测试集。内部验证集的结果显示阳性准确率为96.49%，阴性准确率为87.09%，均匀准确率为93.22%。外部测试结果的准确率为97.39%阳性，93.04%阴性，均匀准确率为93.33%。该AI算法的AUC为0.8136。作者认为，ResNet模型深度学习算法能够精确识别枢纽关头周围软组织的高倍镜图像，能更全面地评估PJI的病理特色来提高病理诊断的准确性。卷积网络深度学习在识别PJI图像的传染区域方面具有高通量、良好的重复性和高准确性的上风。
Kuo等以支持向量机作为元分类器，开拓机器学习算法来赞助诊断PJI。该研究纳入323名患者，运用if-then规则和决策图来直不雅观显示AI模型的决策路径。并将其与2018年国际共识会议ICM评分系统比较。结果表明，机器学习在各种指标上的预测性能优于ICM评分系统，包括准确率、精密度、召回率、F1分数、Matthews干系系数和AUC值，该模型的AUC为0.988，优于AUC为0.958的国际共识会议（ICM）标准。该模型的准确率为96.4%。而且，ML能够识别ICM中缺失落的个性化主要特色，并为个体诊断供应可阐明的决策支持。作者认为，与目前广泛利用的ICM评分标准比较，ML模型可以作为ICM的赞助系统，用于诊断PJI。
总之，AI在PJI诊断中展现出巨大潜力，可以提高诊断的准确性、效率和及时性。随着技能的不断进步和临床运用的深入，AI有望成为提高PJI诊断水平的主要工具。
AI在PJI治疗中的运用
一旦TJA术后疑惑或者诊断PJI，利用抗生素治疗就十分必要且主要，但其利用策略不尽相同。人工智能在这一方面，展现了多种运用潜力。（1）抗生素选择与优化：AI技能可以帮助年夜夫选择最得当的抗生素组合和治疗方案，以应对不同的病原菌。AI模型能够确定治疗细菌传染的最佳药物组合和韶光表，从而限定抗生素耐药性的产生。例如，克利夫兰诊所的研究职员开拓的AI模型可以预测细菌对一种抗生素的耐药性如何影响其对另一种抗生素的敏感性，从而优化抗生素轮换策略。（2）抗生素耐药性预测：AI可以供应更快的抗生素耐药性预测方法，帮助年夜夫迅速确定哪些抗生素对特定病原体仍旧有效。这种快速诊断能力有助于及时调度治疗方案，避免不必要的抗生素利用，减少耐药性的发生。（3）个性化治疗方案：AI可以剖析大量患者数据，建立预测模型，为每位患者制订个性化的抗生素治疗方案。通过机器学习算法，AI能够更准确地预测不同治疗方案的效果，从而优化治疗策略。（4）抗生素利用监测：AI驱动的远程监测系统可以实时跟踪患者的规复情形，及时创造潜在的并发症。这有助于年夜夫调度抗生素治疗方案，确保治疗的有效性和安全性。
Davis等采取机器学习算法来预测金黄色葡萄球菌对甲氧西林的耐药状态。从数据库中共网络606个细菌基因组。利用DNA k-mer计数来代表细菌基因组中的抗菌素耐药性区域，然后用来演习算法。结果表明，该算法的AUC为0.991，准确率为99.5%。
Khaledi等选择414份铜绿假单胞菌样本的基因组序列和转录数据，采取支持向量机等算法来预测铜绿假单胞菌对四种常用抗假单胞菌抗生素的敏感性。结果显示，该模型的灵敏度较高，预测值为0.8-0.9或大于0.9，对铜绿假单胞菌的预测准确率为93.9%。
总的来说，AI不仅提高了诊断和治疗的精确性，还加速了新型抗生素的研发，优化了抗生素的利用策略，从而有效应对抗生素耐药性问题。AI也可以作为临床决策支持系统的一部分，供应关于抗生素选择和治疗方案的建议，帮助年夜夫做出更加明智的治疗决策。
AI在PJI预后评估中的运用
AI算法可以预测PJI治疗的成功率，帮助年夜夫制订更精确的治疗操持。AI模型可以剖析患者的临床数据、手术细节、传染特色和治疗相应，预测治疗成功的可能性。这有助于年夜夫和患者对治疗方案做出更加明智的选择。通过对患者数据的深入剖析，AI能够识别不同风险层级的患者群体，从而为高风险患者供应更密切的监测和更积极的治疗干预。PJI的复发是一个重大问题。AI可以预测患者接管治疗后复发的风险，帮助年夜夫制订长期的跟踪和管理操持。AI能够综合考虑多种影响预后的成分，包括患者的生理状况、生理状态、社会支持和经济状况，供应更全面的预后评估。基于AI的预后评估，年夜夫可以为患者定制更加个性化的治疗操持，以提高治疗效果和患者的生活质量。
Shohat等采取机器学习算法识别剖断急性PJI患者行经典保留假体清创手术（DAIR）的预后结果。作者纳入2005年1月至2017年12月间接管DAIR手术治疗的1174例PJI患者，个中405名（34.5%）治疗失落败。作者建立一个随机森林剖析模型，利用患者的人口统计学、医学合并症、微生物学、手术结果和实验室结果预测DAIR失落败。结果创造，与失落败最干系的十个变量按主要性排序为：CRP水平、血培养阳性、首次置换指征非骨枢纽关头炎、未改换假体组件、利用免疫抑制药物、晚期急性（血源性）传染、MRSA传染、局部皮肤传染、多微生物传染和年事较大的患者。机器学习算法在预测DAIR失落败方面具有良好的辨别力，AUC为0.74。
Klemt等采取机器学习算法剖断因TKA术后PJI履行翻修再次复发失落败情形。研究纳入连续618例因PJI行TKA翻修术患者，术后终极有165例确诊PJI再次复发。该模型的AUC值为0.84，Brier评分为0.053（靠近零，表明概率预测的准确性很高），校准截距为0.06（表明风险预测略有低估）。与PJI翻修术后再次复发最显著干系的成分包括冲洗和清创术，是否改换假体组件、既往超过4次开放手术、转移性疾病、药物滥用、HIV/AIDS、肠球菌属的存在和肥胖。机器学习模型在复发判别方面取得了精良的性能（AUC范围为0.81-0.84），并可以量化复发性PJI风险，具有优化患者预后方面的潜力。
AI进行PJI预后预测有以下优点：首先，预测治疗失落败风险有助于临床年夜夫和患者早期做出术前治疗决策，更好地分配资源，高风险患者保留翻修手术，低风险患者保留翻修手术。其次，由于涉及更多的患者特异性变量，个体化预测可能比传统指南导致更多的患者特异性辅导。其余，AI模型许可术前优化患者的病情，从而通过纠正术前可修正的危险成分来降落失落败率。末了，风险预测可以为处方供应早期准备，延长住院韶光，并为高危患者可能涌现的治疗失落败制订后续的治疗操持。
总结
可见，AI不仅可以快速处理大量医疗数据，精确识别繁芜的模式和关系，更好地预测PJ风险，这可以使得患者和年夜夫较早的权衡潜在风险与获益，从而有助于术前干预决策。AI也可以综合剖析患者的临床和病理数据，包括实验室检测结果、手术报告和病史，提高PJI诊断的准确性。并可以为PJI治疗，尤其是抗生素的利用，供应优化方案、预测耐药性以及个性化治疗选择等等。
当然，AI在PJI运用方面并不完善，未来还须要开展更多大规模、多中央的前瞻性研究，以验证和改进AI用于PJI的模型，建立标准化的数据网络和处理流程。也须要开拓可阐明的AI技能，提高PJI模型透明度，也须要开拓能够整合PJI多模态数据的AI算法，建立干系的伦理和法律框架，规范AI在枢纽关头外科PJI领域的运用。
总之，AI技能在医疗领域的运用正迅速改变着疾病预防和治疗的办法。在人工枢纽关头置换术后PJI的预测、诊断、治疗中，AI供应了一个强有力的工具，有助于提高PJI的诊治效果。随着技能的不断发展，我们期待AI在PJI领域带来更多的创新和打破。
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作者简介李海峰
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
致力于人工智能、数字孪生等技能在骨枢纽关头领域的研究与运用。临床善于机器人赞助枢纽关头全膝、单髁以及全髋置换，枢纽关头畸形、创伤骨折后遗症的截骨矫形。
学术任职：中国老年学与老年医学会老年骨科分会数智骨科学组委员、保膝学组委员，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，北京市医学会骨科学分会骨传染学组委员，北京市医学会解剖学分会枢纽关头外科学组秘书等。
孟郑鑫
主治医师，硕士，农工党员
善于膝枢纽关头半月板损伤、滑膜炎、膝枢纽关头交叉韧带及周围韧带损伤、膝枢纽关头骨性枢纽关头炎等疾病诊断及枢纽关头镜微创治疗，膝枢纽关头骨性枢纽关头的枢纽关头置换手术治疗，股骨颈骨折、股骨头坏去世、髋枢纽关头发育不良、髋枢纽关头撞击综合征，髋枢纽关头盂唇撕裂等髋周疾病手术治疗。
学术任职：河北省中西医结合学会委员，中国老年学和老年医学学会老年骨科分会围术期管理学组委员，沧州市医师协会枢纽关头外科分会委员，沧州中医药学会委员，沧州市中医药学会骨伤科专业委员会委员等。
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