骨科AI与手术导航让关节置换术后体验“forgottenjoint”｜午餐会智慧医疗（下）

一场手术，就像一场医生和患者的“闯关游戏”，尤其是精密的骨科关节手术，我们都希望能够让最富有经验的医生操刀，达成 “无感”的术后*效果。但是现实中，骨科人工关节置换手术难度大、风险高，医生的临床决策和术中执行会直接影响手术结果，因此该类关节置换手术基本上只能在大型三甲医院开展。为承受起“生命之重”，通过人工智能、3D打印和手术导航技术，结合*临床专家经验，能够完成精确的术前规划和个体化定制手术方案，帮助医生显著缩短手术时间，达成更理想的术后康复效果，消除骨科患者对于关节置换术后并发症的担忧。

围绕智慧医疗领域，在本期未来午餐会栏目中，我们邀请到长木谷董事长兼CEO张逸凌博士，共同探索在骨科领域进行手术辅助的科技奥秘，以及如何借助技术的力量实现医疗下沉，让天下没有难做的手术。

以下根据未来午餐会直播对话整理：

一台*的骨科手术，医生和患者需要闯几道关？

Eva：大型外科手术以前主要是靠医生的手感来完成，需要经过哪些重重“考验”？患者又需要经过怎么样的看诊过程？

张逸凌：长木谷聚焦骨科关节置换人工智能与手术导航解决方案。随着人口老龄化增加，关节病患者在中国成为了一个非常大的人群。中国关节疾病患者大约有2亿，作为关节疾病患者的*治疗手段，2019年中国约有90-100万患者会接受人工关节置换手术，而且这类手术每年有20-25%的高增长率。

目前，在这类手术中，医生术前大多还是参照二维的X光片，以及个人的经验来还原和预测患者的三维骨骼结构，并在有经验医生的脑海里进行手术规划，直到在手术台上把关节打开，才有机会去测量患病关节实际的情况，往往术中需要花费非常多的时间尝试不同大小的人工关节和组配关系，而且每家人工关节厂商的假体型号与参数都不一样。医生在手术中的临床决策和操作执行会直接影响手术效果，手术难度大、风险高，基本上只能在大型三甲医院开展。

普通老百姓都希望去大医院找大专家做这种手术，不希望在基层医院做。基层医生如果临床经验不是很丰富，术后并发症就会非常多。最常见的就是两条腿一长一短，患者基本上不能站直，还可能会出现跛行、疼痛，甚至脱位等手术失败的情况。

但是专家级的临床资源非常欠缺，优质的医生资源都集中在大城市的大医院，患者想要看到大专家可能要等好几周甚至几个月。

Eva：由此看来，创新技术不仅是能解决一个医疗问题，也是帮助解决社会上的一些现象级问题。长木谷手术导航解决的是什么样的问题？

张逸凌：医疗科技企业通过创新技术，实际上解决的是社会性问题。

从医生的角度来看，首先他们的培养周期非常长。

在中国一个好的医学生想毕业从事骨科和关节领域的工作，基本需要五年本科、三年硕士、三年博士，再加上三到五年的规培，通过住院医师的轮转与专科的培养，到副高的时候大多已经40岁以上了。关节属于骨科领域非常精细的学科，这样的医生培养周期只会更长。

第二，医生即使培养成功了，在大医院的工作负荷也是非常重的，一天门诊可能会有200-300个病人需要诊治。

第三是大医院床位也非常紧张，像北京301、协和、积水潭、中日友好这样的大三甲医院，骨科床位都是非常少的，排队的患者却是成千上万。所以我们的优质医疗资源真的是非常稀缺。

从患者的角度来说，大家都希望追求好的治疗效果，如果手术做得不精准，术后并发症会为患者带来更大的负担。在骨科关节领域，实现把手术做完之后，达到最理想的“forgottenjoint”效果，就是忘记自己换过了人工关节，感觉不到了。但想要达到这个效果，就取决于临床医生的手术规划与操作了。

其中，一方面是医生的术前规划，是按照一个标准，还是个体化定制手术方案；另一方面就是医生实际操作的精准性，是个体化定制精准截骨，还是按照一个标准截骨。这样来看，患者手术的效果都会有非常大的差异。我们希望将人工关节置换手术精准化，标准化，个体化，这是我们做人工智能和手术导航的初衷。

智能规划与导航，能否“百发百中”？

Eva：目前，智能规划与导航在骨科手术中的应用达到了什么水平？

张逸凌：在手术前期规划等领域来看，人工关节置换手术的前期规划系统已经在不断发展，从*代基于胶片模板的手工测量，第二代欧美目前普遍使用的、基于数字化模板的二维规划（如OrthoView、SmartJoint、AIVIEW系统），发展到了第三代基于CT进行三维重建，通过立体定向实现更精准的手术规划。

但现在基本上中国的医院还在*代方法阶段，据了解应该不超过20家中国医院在用第二代方案。而第三代技术很前沿，需要非常强的工程师团队，对图像进行数字化建模，个体化为患者进行设计，但这样的团队不仅需要工科的工程背景，更需要骨科关节的医学背景，即精通工程建模，又精通关节手术，这样专业的医工结合团队十分稀缺，比起每年超过100万需要做手术的患者，这样的优秀团队全中国不超过10个。加上现在中国三甲医院骨科床位非常紧张，床位周转率很高，这项技术并不适合中国国情，很难在临床大规模推广，人力、时间与资金成本都非常高。

我们团队在美国哈佛大学医学院读博士后时看到了这个趋势，联合了斯坦福大学的AI团队，利用人工智能+3D打印+手术导航技术，并结合大数据与临床医生专家经验，把原来2-3周的专业规划时间缩短到3-5分钟。目前，AIJoint项目已经在国家骨科临床与运动康复临床医学研究中心正式启动，在中国100多家大型三甲医院开展多中心合作，包括北京301医院，北京协和医院，北京积水潭医院、中日友好医院等，未来有机会在中国大面积推广。我相信这项技术不仅是在中国，在全世界也能广泛地推广。希望我们能联合中国的专家共同研发出中国智造，世界*的产品，与欧美的国际巨头企业同场竞技。

Eva：长木谷的解决方案有什么特别之处？其中人工智能发挥了怎样的作用？

张逸凌：长木谷的解决方案包括两大块，人工智能三维手术计划系统和手术导航系统。基于人工智能的手术计划系统就像一个超级大脑，可以学习专家经验，辅助医生思考、制定手术设计；支持个体化定制的手术导航系统就像是一个机器手。机器脑加机器手，共同帮助医生在术中按照手术计划的方案精准实施。

我们产品线主要包括 AI系统、3D打印系统和手术导航系统。

人工智能首先承担图像处理的作用，将二维的骨科图像转成三维，1000多张图片叠加在一起成为三维的图像，只需要30-60秒，精准度可达到97%以上。

其次AI会辅助解剖点识别，人工智能可以自动识别、计算关节的空间解剖结构、大小，帮助判断应该使用怎样的假体。

第三，就是通过数据的机器学习。通过收集专家反馈的案例数据，让机器学习这些专家经验，随着数据量的积累，这些机器会越来越聪明、越来越精准，学到这些专家的理念、想法与经验，就可以在未来给年轻医生、基层医生提供手术建议和指导。

Eva：是不是未来更多医院、医生的经验被记录与积累，将会让机器学习更加完善？

张逸凌：是的。我们最近半年合作的三甲医院数量已经超过了100家。随着专家数量越来越多，不同专家的不同经验我们都会积累下来，而且也有不同地区的不同案例。机器学习越精准，对基层医生或年轻医生能起到更好的指导作用。总体而言，AIJOINT人工智能系统对临床帮助的精准度已经达到93.5%，是国际*的水平了。

在术前如果人工智能已经帮医生设计好了，术中就不需要再考虑上千种排列组合，直接参考设计方案去执行，术中需要调整的次数减少，手术时间能得到有效缩短，这样直接带来的是手术出血减少，风险降低。

另外，如果术前设计很精准，医生就不再需要做术中透视，对医生和患者都能减少辐射影响。

对患者来说，手术更精准，就能够更快康复，临床疗效好，住院时间减少，整体费用也会降低。

简单来说，有了人工智能与手术导航的帮助，骨科手术时间能得到有效缩短，手术执行更精准，愈后效果也会更好。

人工智能让专家“走出”三甲医院

Eva：智慧医疗确实与每个人的健康息息相关。现代医疗加上人工智能可以让关节手术的前期规划更精准，术中准确率得到提升，愈后效果也更好。每个个体健康的提升，都会对整个社会的医患矛盾解决起到很好的作用。同时，这项技术可以帮助基层医生在自己的医院开展更多高难度手术。所以其实很多社会大问题，都可以通过科技在某个具体领域的发展去解决，促进对人的关怀和生活质量的提升。

张逸凌：长木谷希望通过创新技术，真真正正实现优质医疗的下沉。

我们国家一直希望分级诊疗，但对于这种大手术，如果真的把患者分到基层，医生如果不具备手术能力，其实对双方都是负担，也会让患者不信任基层医疗系统。

长木谷希望通过更智能的方法，把优秀医生的经验复制出来，将众多*专家几十年的经验汇聚起来，复制成一套人工智能与手术导航系统，就可以无限复用到基层，让基层医生具备做这些高难度手术的能力，把手术做得更精准，可以媲美专家医生。未来更多普通老百姓就能在当地做到精准的手术，用更少的花费得到更好的医疗服务。通过这项技术能有效优化手术的全流程，进一步降低整体的费用，让更多的患者能及时进入手术治疗阶段，获得更好的康复效果，这对于国家来说是真真正正实现了优质医疗的下沉。