深度解析：人工智能在运动医学领域中的全面应用

作者：李海峰，李威

来源：解放军总医院骨科医学部

摘要：探索AI在运动医学中的深度应用：精准、个性、智能

人工智能（AI）的应用正迅速改变着运动医学领域疾病的诊断、治疗和康复方式。随着AI技术的不断进步，基于机器学习和深度学习的算法在分析复杂的医疗数据方面展现出了强大的能力。这些技术不仅能够自动处理和解读大量的影像和临床数据，还可以提供个性化的治疗建议和康复计划，从而提高了医疗效率和精确度。

在运动医学中，AI的应用涵盖了从运动损伤的早期检测、个性化治疗方案的制定，到术后康复过程的监控和调整。通过整合运动数据、影像分析和生物力学模型，AI能够帮助运动员和患者实现更科学的训练和康复，减少损伤风险，提高运动表现。同时，AI驱动的远程医疗和虚拟现实技术也正在为运动医学的教学和培训带来革新。通过这些前沿应用，AI不仅提升了医疗服务的质量，还推动了运动医学向个性化、精准化和智能化的方向发展。本文将深入探讨AI在运动医学中的具体应用和最新进展，展示其在现代医疗中的巨大潜力和未来发展方向。

一、人工智能在运动损伤预防中的应用

AI在运动损伤预防中的应用正在逐渐成为关注焦点。AI技术结合运动科学、生物力学和医学知识，通过分析运动员的训练数据、生理指标以及运动行为，来预测潜在的损伤风险，可以帮助运动员、教练员和医疗团队更好地理解和预防运动损伤，从而提高运动员的表现和健康水平，并为运动员提供个性化的训练和康复建议。

1、人工智能能够有效识别运动损伤的风险因素

AI在识别运动损伤风险因素方面发挥着越来越重要的作用。通过分析大量的运动数据和运动员的生理信息，AI能够预测和识别可能导致运动损伤的各种风险因素。包括（1）运动模式分析：AI可以分析运动员的运动视频，识别出不规范或高风险的运动技巧和模式。（2）生理数据监测：通过监测运动员的心率、血压、肌肉活动等生理数据，AI能够发现异常模式，这些模式可能与运动损伤有关。（3）运动负荷评估：AI能够评估运动员的训练负荷和恢复状态，预防过度训练和随之而来的损伤风险。（4）历史损伤数据分析：通过学习运动员过去的损伤历史，AI可以预测未来损伤的可能性和类型。（5）多维度数据融合：结合运动员的生物力学数据、运动习惯、环境因素等多维度信息，AI能够提供更全面的损伤风险评估。

Jauhiainen等[1]利用三维运动分析和物理数据，对314 名年轻篮球和冰球运动员进行了跟踪，使用机器学习方法（包括随机森林和逻辑回归模型）以数据驱动的方式检测运动损伤风险因素，结果发现性别、体重指数、腿部柔韧性等因素与膝盖和踝关节损伤有关。Lövdal等[2]XGBoost 模型对74名高水平中长跑运动员的数据集进行伤害预测评估,发现基于机器学习的方法预测相当大一部分伤害，特别是当模型基于受伤前几天的训练负荷数据时。

2、人工智能能够有效用于运动损伤预防

机器学习算法可以识别出运动员的运动模式和技术缺陷，提示教练和运动员进行调整以避免损伤。穿戴式设备和传感器可以实时监测运动员的运动数据，如步态、姿势、关节角度等。AI分析这些数据，提供即时反馈，帮助运动员纠正动作，减少损伤风险。此外，AI和ML技术也被用于开发智能训练机器人，这些机器人能够根据运动员的动作进行实时分析，以预防特定类型的损伤。例如，智能羽毛球训练机器人利用隐藏马尔可夫模型（HMM）对运动员的动作进行识别和分析，从而提高训练效果并减少损伤风险。同样，智能篮球训练机器人通过改进的Q学习算法优化路径规划，有效避免了训练中的碰撞，从而降低了损伤风险。

二、人工智能在运动损伤患者咨询中的应用

人工智能在回复运动损伤患者咨询问题时，可以提供信息支持、解答疑问、指导康复和心理支持等方面。人工智能可以为患者提供关于肩、膝等关节损伤的基本知识，包括损伤的类型、症状、诊断方法和治疗选项等。通过这种方式，患者可以更好地了解自己的病情和可选的治疗方案。患者在治疗和康复过程中可能会有很多具体的问题，人工智能可以提供个性化的解答，帮助患者理解医疗建议和治疗过程。人工智能也可以为患者提供康复建议，包括适合的锻炼方法、康复注意事项和如何预防再损伤等。通过这些建议，患者可以更好地进行康复训练，促进膝关节功能的恢复。鱼洞损伤和治疗过程可能会给患者带来心理压力和焦虑，人工智能可以提供情感支持，帮助患者应对情绪上的挑战，鼓励积极的态度。

Kaarre等[3]使用ChatGPT来回复与前交叉韧带（ACL）手术相关的20个问题来研究大型语言模型（LLM）在运动医学中的潜在用途。结果显示，ChatGPT表现出相当的准确性，患者和医生的平均正确性得分分别为1.69和1.66（从0不正确，1部分正确到2正确）。20个问题中有3个（15.0%）被四位骨科运动医学外科医生评估员中的任何一个认为不正确。此外，患者和医生的总体完整性分别为1.51和1.64，而患者和医生的总体适应性分别为1.75和1.73。 总体而言，ChatGPT在大约65%的ACL 手术相关病例中成功产生了正确的反应。可以，LLMs有可能成为获取骨关节知识的补充工具。

三、人工智能在运动医学常见疾病中的应用

1、AI在半月板损伤中的应用

人工智能，特别是深度学习技术，在半月板损伤的诊断与治疗中展现出了巨大的潜力。通过自动分割、损伤程度分类以及云边协同等技术，可以显著提高诊断的效率和准确性，为患者提供更快速、更精准的诊断服务。具体应用包括：（1）图像识别与分类：AI算法，尤其是卷积神经网络（CNN），能够自动识别MRI图像中的半月板损伤的特征，如撕裂、退化和炎症，并对其进行分类。（2）损伤检测：深度学习模型已被开发用于检测半月板是否有撕裂，以及撕裂的位置、方向和严重程度。（3）提高诊断效率：AI辅助诊断系统可以结合患者的临床数据（如病史、症状）和影像数据，提供综合的诊断建议。通过智能算法，系统可以快速筛查大量患者的影像，标记可疑病变区域，并提供诊断报告，减轻医生的工作负担，减少人为错误，加快图像判读和报告生成，提高诊断效率和准确性。（4）术前规划与术后评估：在手术规划方面，AI技术可以通过三维重建和模拟手术过程，帮助医生制定最佳手术方案，减少手术风险和并发症。术后，AI可以通过对比术前和术后的影像，评估手术效果和患者的康复进展等。（5）个性化治疗建议：AI能够根据损伤的类型和严重程度提供个性化的治疗建议。

Hung等[4]选择584例患者的膝关节MRI影像数据，采用基于Darknet-53的YOLOv4模型自动检测半月板撕裂情况检测，并将该模型的表现与三位不同经验水平的放射科医生进行比较。结果发现，在内部测试、内部验证和外部验证数据集上，使用该模型检测半月板撕裂的总体准确率分别为95.4%、95.8%和78.8%。甚至一名放射科医生在检测半月板撕裂方面的表现明显低于该模型。

Zhao等[5]总结截至2022年12月的数据库中关于识别半月板撕裂和半月板撕裂位置的人工智能预测模型的文献。最终共纳入11篇文章，共涉及13467名患者和57551张图像。结果认为，AI模型在识别是否存在半月板撕裂比定位半月板撕裂特定区域的准确性更高（AUC，0.939 vs 0.905）。判定半月板撕裂的合并敏感性和特异性分别为0.87和0.89，定位撕裂的合并敏感性和特异性分别为0.88和0.84。作者认为，人工智能预测模型在半月板撕裂的诊断方面取得了良好的表现，但在定位方面尚有欠缺。

2、AI在交叉损伤中的应用

人工智能正以其卓越的数据处理能力和图像识别技术，为交叉韧带损伤的诊断带来革命性的变革。AI的应用不仅加快了诊断过程，还显著提升了诊断的准确性和效率，为患者提供了更加精准的治疗决策。（1）损伤及其程度识别：AI算法可以分析MRI或CT扫描图像，识别交叉韧带的损伤情况，包括完全撕裂、部分撕裂或韧带的异常形态。并区分不同类型的损伤，如撕裂、挫伤或拉伤。（2）提高诊断速度、减少误诊：AI可以快速处理大量的影像数据，缩短诊断时间，使患者能够更快地得到治疗。通过深度学习，AI能够提高交叉韧带损伤诊断的准确性，减少人为因素导致的误诊。（3）辅助临床决策：AI技术可以提供损伤严重程度的评估，辅助医生做出更准确的临床决策。也可以根据损伤的具体情况，为患者提供个性化的治疗建议，包括手术和非手术治疗选项。（4）手术规划：对于需要手术治疗的患者，人工智能可以根据患者的影像数据，辅助医生进行手术规划，提高手术的精确度和安全性。（5）康复监测：AI技术可以用于监测患者的康复进程，评估治疗效果，提供给医生及时的反馈和建议，并及时调整康复计划。

Yang等[6]选择 862例术前MRI扫描反映ACL状态的患者影像，采用由用于分割ACL组织的模型ACL-DNet和韧带状态分类识别器模型ACL-SNet组成的全自动AI方法评估。结果发现该分类模型的灵敏度为97%，特异性为97%。ACL-SNet模型的AUC为99%，总体诊断准确率较高。作者认为，该深度学习算法模型达到专家级诊断精度，它允许医生更好地识别ACL状态，并可能有助于优化用于ACL重建的不同技术。

Wang等[7]采用22767个MRI的训练数据集开发一种检测ACL断裂的深度学习模型，并用4086个MRI的外部验证数据集来进行验证，并评估其对临床医生诊断准确性和效率的影响。结果显示，该模型的AUC为0.987，灵敏度和特异性为95.1%。可见，人工智能辅助不仅显著提高了诊断的准确率（超过96%），同时也显著缩短了诊断时间。作者认为，该深度学习模型展示了ACL断裂的专家级诊断性能，可作为帮助不同专业和经验水平的临床医生做出准确诊断的有效工具。

Cheng等[8]比较利用MRI影像组学检测ACL撕裂的各种机器学习算法的诊断能力。作者纳入526名患者，包括178名前交叉韧带撕裂患者和348名前交叉韧带正常患者。创建五个机器学习分类器，包括逻辑回归（LR）、支持向量机（SVM）、K-最近邻（KNN）、光梯度增强机（LightGBM）和多层感知器（MLP）。结果显示，在基于 SVM的多序列影像组学表现优于所有其他组学，AUC值分别为0.973和0.927，灵敏度为0.933和0.857，特异性为0.930和0.829。作者认为，基于机器学习的多序列MRI影像组学模型在诊断ACL撕裂方面表现出卓越的性能。为膝关节损伤的诊断和治疗提供了至关重要的意见，为临床从业者提供了准确客观的补充诊断工具。

3、AI在肩袖损伤诊断中的应用

­­­肩袖损伤是肩关节最常见的问题之一，早期诊断对于适当和及时的治疗至关重要。传统的诊断方法包括临床检查和影像学检查（如MRI、超声等）。然而，这些方法存在一些局限性，如诊断时间长、准确性依赖于医生的经验等。基于深度学习的人工智能最近已在肩袖损伤诊断中的应用，能显著提高诊断效率和准确性。（1）影像识别与分析。利用深度学习模型（如卷积神经网络，CNN）分析肩袖损伤的影像（如MRI和超声），可以自动识别并标注损伤区域。相比传统方法，AI能够处理大量数据并提供快速而准确的诊断结果。也可以通过AI技术可以提高影像质量，增强细节，帮助医生更清晰地看到肩袖的结构和损伤部位。（2）数据整合与预测：AI可以结合患者的电子健康记录，综合分析病史、症状和影像学数据，提供个性化的诊断和治疗建议。也可以通过分析大量患者数据，AI能够预测肩袖损伤的发生风险和术后恢复情况，为预防和康复提供数据支持。

Iio 等[9]使用2803张肩部前后位X光片来开发深度学习算法。X线片分别标记为完整或低级别部分厚度肩袖撕裂和高级别部分或全层肩袖撕裂。肩袖撕裂的诊断是根据关节镜检查结果确定的。结果显示， AUC、灵敏度、NPV和LR-分别为0.82、84/92（91.3%）、102/110（92.7%）和0.16。全层肩袖撕裂的敏感性、NPV和LR-分别为69/73（94.5%）、102/106（96.2%）和0.10，而部分厚度肩袖撕裂的诊断性能较低，为15/19（78.9%），NPV为102/106（96.2%），LR-为0.39。作者认为，该算法对全层肩袖撕裂具有很高的诊断性能。基于肩部X线摄影的深度学习算法通过设置适当的临界值来帮助筛查肩袖撕裂。

关节镜肩袖修复术（ARCR）术后肩袖再撕裂仍然是一个主要问题。机器学习（ML） 是一种人工智能技术，与传统统计方法相比，它允许更灵活的预测模型，并已应用于预测临床结果。Shinohara 等[10]回顾分析353例肩袖完全撕裂手术治疗的患者，在最初撕裂修复后，通过磁共振成像诊断肩袖再撕裂。在现有数据上训练五种不同的AI 模型（逻辑回归、随机森林、AdaBoost、CatBoost、LightGBM）用来评估预测。结果显示， 各模型中LightGBM得分最高。模型预测的重要因素是年龄、残端分类和撕裂大小。作者认为， 机器学习分类器模型高精度预测ARCR后的再撕裂，AI模型显示，影响再撕裂的最重要特征是年龄和影像学检查结果，包括残端分类。

人工智能不仅可以帮助诊断肩袖损伤，也可以通过术前因素来确定危险因素，评估 RCT 的可修复性，可用于个性化治疗计划和结果预测[11]，在患者管理的术前和术后决策中提供帮助。

四、AI在运动医学患者康复中的应用

AI可以根据患者的手术类型、病史、身体状况和康复进展，制定个性化的康复计划。这些计划可以包括具体的锻炼内容、强度和频率，从而最大化康复效果。例如，通过输入患者的基本信息和手术详情，AI可以生成个性化的康复计划，包括每日锻炼项目和康复目标。AI可以通过可穿戴设备和传感器实时监测患者的运动状态和康复进展。这些设备可以记录心率、步数、运动范围等数据，并通过AI分析提供反馈，帮助患者调整康复计划。例如，智能手环或运动追踪器可以监测患者的运动数据，AI分析这些数据后，提供实时反馈，指导患者调整锻炼强度和方式。AI驱动的虚拟理疗师可以通过语音或文本与患者互动，指导他们进行康复锻炼。这些虚拟理疗师可以根据患者的反馈和表现，调整康复计划，提供个性化指导。通过摄像头和AI技术，虚拟教练可以实时观察患者的运动姿势，提供纠正和指导，确保康复锻炼的正确性和效果。AI可以帮助医生和物理治疗师远程监控患者的康复进展，提供在线咨询和指导。通过AI分析康复数据，医生可以及时调整治疗方案，提高康复效果。患者可以通过平台上传康复数据，医生和治疗师可以通过AI分析结果，提供在线指导和调整康复计划。AI可以提供心理支持，帮助患者克服康复过程中的心理障碍和焦虑。同时，通过游戏化和奖励机制，AI可以提高患者的康复动机，鼓励他们坚持锻炼。例如，Kaia Health公司开发的AI驱动的应用程序，通过视频和传感器指导患者进行康复锻炼，并提供实时反馈和调整。患者可以借助远程物理治疗平台Phizio，利用AI分析患者的运动数据，为治疗师提供详细报告和康复建议。通过这些方式，AI在运动医学患者手术后康复中的应用显著提高了康复效果和患者的满意度，推动了康复医学的发展。未来，随着AI技术的不断进步，其在康复医学中的应用将更加广泛和深入。

人工智能在运动医学领域的应用为患者和医疗专业人员带来了许多便利和改进。AI技术，尤其是机器学习（ML）和深度学习（DL），通过其强大的数据处理能力和图像识别技术，显著提升了运动损伤的诊断准确性和治疗效率。在前交叉韧带等膝关节损伤的诊断中，AI算法能够分析MRI图像，提供损伤的精确评估，辅助医生制定个性化治疗方案。此外，AI在预测运动损伤风险、优化康复计划和提高手术精度方面也展现出巨大潜力。通过个性化康复计划的制定，监测和反馈系统的建立，虚拟理疗师的应用，远程康复管理的实现，预测康复进程的提供，心理支持与动机增强的实现，以及自动化记录和报告生成的功能，AI技术为康复过程增添了智能化和个性化的特点。这不仅提高了康复效果和患者的满意度，也减轻了医疗人员的工作压力，提高了医疗服务的效率和质量。尽管存在成本、伦理和数据隐私等方面的挑战，随着技术的不断进步和成熟，预计AI将在运动医学领域发挥更加重要的作用，为运动员和患者提供更高质量的医疗服务。

作者简介

李海峰，中国人民解放军总医院骨科医学部关节外科副主任医师

致力于人工智能、数字孪生等技术在骨关节领域的研究与应用。临床擅长机器人辅助关节全膝、单髁以及全髋置换，关节畸形、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关节外科学组青年委员会委员，北京市医学会骨科学分会骨感染学组委员，北京市医学会解剖学分会关节外科学组秘书等。

李威，中国人民解放军总医院骨科医学部运动医学科副主任医师

擅长肩、膝关节镜微创治疗，如肩袖损伤、肩峰撞击症、肩关节不稳、冻结肩、膝半月板损伤、膝前后交叉韧带损伤、髌骨不稳定、膝骨关节炎等关节镜下的微创治疗。

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