来源：河北省沧州中西医结合医院，解放军总医院骨科医学部

作者：孟郑鑫，李海峰

在现代医学领域，人工关节置换术已成为治疗骨关节疾病的一种有效手段，但随之而来的并发症，尤其是关节置换术后假体周围感染（Periprosthetic Joint Infection, PJI）给患者带来了巨大的痛苦和经济负担。PJI的诊断、预防和治疗一直是医学界面临的重大挑战。随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在医疗健康领域的应用日益广泛。在PJI的诊断和治疗中，AI同样展现出巨大的潜力：通过分析大量数据集，AI能够识别PJI风险因素，并为患者提供个性化的治疗方案；AI也能够根据患者的临床和病理数据，提供PJI的诊断支持，提高诊断的准确性和效率等。本文将探讨AI如何助力PJI的早期诊断、预防策略的制定以及个性化治疗方案的优化，旨在为患者提供更精准、更有效的医疗服务，同时减轻医疗系统的负担。

人工智能技术，以其强大的数据处理能力和模式识别能力，为PJI风险预测提供了新的视角。AI模型可以整合患者的多维度数据进行PJI风险预测，包括：人口统计学特征（如年龄、BMI等）、实验室检查结果、影像学资料、既往病史以及手术相关因素等。通过对这些复杂数据的分析，AI可以发现人类难以识别的PJI风险模式，筛选风险因素，预测患者发生PJI的概率。与传统评分系统相比，AI模型甚至可以提供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，医疗团队可能会采取额外的预防措施，如使用抗生素涂层的假体或调整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，及时发现潜在的感染迹象，并促进早期干预，实现动态风险监测。

Arshad等应用AI算法构建模型来预测THR后一年内的PJI发生情况，共纳入3349例患者进行前瞻性分析，选择15个预测变量进行分析。结果发现，总体预测准确率计算为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健康记录（EHR）中的大规模数据，开发PJI风险预测AI模型。数据集包括22350例THA手术，其中283例（1.3%）在术后1年内发生PJI。研究实施了四种不同的模型（经典Lasso、松散Lasso、梯度提升模型（GBM）和神经网络），并使用交叉验证来计算模型性能指标。使用Cox模型结构的松散Lasso模型在区分PJI风险方面表现最佳，一致性指数达到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方面提供更高的准确性。基于EHR的临床数据元素有潜力改善THA患者的PJI风险预测。

Albano等研究AI是否可以根据术前MRI特征区分出拟翻修的全髋关节置换术是否存在化脓性感染可能。作者纳入173例患者术前骨盆MRI影像资料，其中117例用于训练、验证、内部测试，56例用于外部测试，结果发现，第一组中，AI预测THA感染敏感性达到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，使用AI算法读取MRI影像特征在预测THA术后感染方面是一个很有希望的方法。

Yeo等使用五种机器学习算法建立AI模型，用于预测TKA术后浅表手术部位感染和PJI的风险。并通过识别、校准和决策曲线分析进行模型评估。该研究纳入10021例初次TKA患者。平均随访时间约为3年。结果发现，404例（4.0%）TKA患者发生感染，其中223例浅表感染和181例深部感染。该神经网络模型在判别（AUC为0.84，Brier得分为0.054）、校准和决策曲线分析等方面都具有良好性能。所有因素中，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，其中208例因PJI再次翻修手术（14.5%）。采用三种机器学习算法（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、校准和决策曲线分析来评估这些模型，其中神经网络模型在判别（AUC=0.78）、校准和决策曲线分析方面表现最佳。研究发现，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。经过验证的机器学习模型可以帮助外科医生对患者进行特定风险分层，可以协助接受无菌翻修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，提供个性化和动态的风险评估，帮助医生更早、更准确地识别高风险患者。

AI在PJI的诊断中发挥着越来越重要的作用。AI算法模型能够综合分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提供更全面的诊断支持。例如，AI可以分析血液中的生物标志物水平，与影像学特征相结合，以提高PJI的诊断准确性和效率。通过深度学习与计算机图像识别等方法，AI可以分析X光片、ECT、MRI或CT扫描图像，识别出可能指示感染的模式和特征，如组织水肿、异常信号增强或其他炎症迹象。AI算法能够处理和分析病理切片图像，识别炎症细胞、组织损伤和感染性病原体，辅助病理医生进行更快速、更一致的诊断。

Tao等采用卷积神经网络模型识别关节周围软组织病理图像来辅助诊断PJI。作者使用ResNet模型对PJI患者的病理切片进行高倍镜下分析，其中461张阳性图像和461张阴性图像作为训练集，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%，平均准确率为93.22%。外部测试结果的准确率为97.39%阳性，93.04%阴性，平均准确率为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关节周围软组织的高倍镜图像，能更全面地评估PJI的病理特征来提高病理诊断的准确性。卷积网络深度学习在识别PJI图像的感染区域方面具有高通量、良好的重复性和高准确性的优势。

Kuo等以支持向量机作为元分类器，开发机器学习算法来辅助诊断PJI。该研究纳入323名患者，应用if-then规则和决策图来直观显示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相关系数和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中缺失的个性化重要特征，并为个体诊断提供可解释的决策支持。作者认为，与目前广泛使用的ICM评分标准相比，ML模型可以作为ICM的辅助系统，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。随着技术的不断进步和临床应用的深入，AI有望成为提高PJI诊断水平的重要工具。

一旦TJA术后怀疑或者诊断PJI，使用抗生素治疗就十分必要且重要，但其使用策略不尽相同。人工智能在这一方面，展现了多种应用潜力。（1）抗生素选择与优化：AI技术可以帮助医生选择最合适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感染的最佳药物组合和时间表，从而限制抗生素耐药性的产生。例如，克利夫兰诊所的研究人员开发的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可以提供更快的抗生素耐药性预测方法，帮助医生迅速确定哪些抗生素对特定病原体仍然有效。这种快速诊断能力有助于及时调整治疗方案，避免不必要的抗生素使用，减少耐药性的发生。（3）个性化治疗方案：AI可以分析大量患者数据，建立预测模型，为每位患者制定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）抗生素使用监测：AI驱动的远程监测系统可以实时跟踪患者的恢复情况，及时发现潜在的并发症。这有助于医生调整抗生素治疗方案，确保治疗的有效性和安全性。

Davis等采用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。从数据库中共收集606个细菌基因组。使用DNA k-mer计数来代表细菌基因组中的抗菌素耐药性区域，然后用来训练算法。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，采用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，优化了抗生素的使用策略，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，提供关于抗生素选择和治疗方案的建议，帮助医生做出更加明智的治疗决策。

AI算法可以预测PJI治疗的成功率，帮助医生制定更精确的治疗计划。AI模型可以分析患者的临床数据、手术细节、感染特征和治疗响应，预测治疗成功的可能性。这有助于医生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分析，AI能够识别不同风险层级的患者群体，从而为高风险患者提供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可以预测患者接受治疗后复发的风险，帮助医生制定长期的跟踪和管理计划。AI能够综合考虑多种影响预后的因素，包括患者的生理状况、心理状态、社会支持和经济状况，提供更全面的预后评估。基于AI的预后评估，医生可以为患者定制更加个性化的治疗计划，以提高治疗效果和患者的生活质量。

Shohat等采用机器学习算法识别判定急性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月间接受DAIR手术治疗的1174例PJI患者，其中405名（34.5%）治疗失败。作者建立一个随机森林分析模型，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失败。结果发现，与失败最相关的十个变量按重要性排序为：CRP水平、血培养阳性、首次置换指征非骨关节炎、未更换假体组件、使用免疫抑制药物、晚期急性（血源性）感染、MRSA感染、局部皮肤感染、多微生物感染和年龄较大的患者。机器学习算法在预测DAIR失败方面具有良好的辨别力，AUC为0.74。

Klemt等采用机器学习算法判定因TKA术后PJI实施翻修再次复发失败情况。研究纳入连续618例因PJI行TKA翻修术患者，术后最终有165例确诊PJI再次复发。该模型的AUC值为0.84，Brier评分为0.053（接近零，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着相关的因素包括冲洗和清创术，是否更换假体组件、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优异的性能（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，预测治疗失败风险有助于临床医生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指导。另外，AI模型允许术前优化患者的病情，从而通过纠正术前可修改的危险因素来降低失败率。最后，风险预测可以为处方提供早期准备，延长住院时间，并为高危患者可能出现的治疗失败制定后续的治疗计划。

可见，AI不仅可以快速处理大量医疗数据，精确识别复杂的模式和关系，更好地预测PJ风险，这可以使得患者和医生较早的权衡潜在风险与获益，从而有助于术前干预决策。AI也可以综合分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，尤其是抗生素的使用，提供优化方案、预测耐药性以及个性化治疗选择等等。

当然，AI在PJI应用方面并不完善，未来还需要开展更多大规模、多中心的前瞻性研究，以验证和改进AI用于PJI的模型，建立标准化的数据收集和处理流程。也需要开发可解释的AI技术，提高PJI模型透明度，也需要开发能够整合PJI多模态数据的AI算法，建立相关的伦理和法律框架，规范AI在关节外科PJI领域的应用。

总之，AI技术在医疗领域的应用正迅速改变着疾病预防和治疗的方式。在人工关节置换术后PJI的预测、诊断、治疗中，AI提供了一个强有力的工具，有助于提高PJI的诊治效果。随着技术的不断发展，我们期待AI在PJI领域带来更多的创新和突破。

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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。

孟郑鑫

主治医师，硕士，农工党员

擅长膝关节半月板损伤、滑膜炎、膝关节交叉韧带及周围韧带损伤、膝关节骨性关节炎等疾病诊断及关节镜微创治疗，膝关节骨性关节的关节置换手术治疗，股骨颈骨折、股骨头坏死、髋关节发育不良、髋关节撞击综合征，髋关节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，沧州市医师协会关节外科分会委员，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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