Искусственный интеллект предсказывает успех операций на бедре: E-HEALTH-COM

Насколько хорошо пациенты с остеоартритом тазобедренного сустава смогут снова ходить после операции, можно предсказать с помощью искусственного интеллекта: исследователи из Технологического института Карлсруэ (KIT) разработали модель искусственного интеллекта для изучения последовательностей движений. Анализ биомеханики походки также позволяет индивидуально адаптировать реабилитацию. В будущем, возможно, подход, разработанный для тазобедренного сустава, можно будет перенести и на другие суставы. Об этом исследователи сообщили в журнале Arthritis Research & Therapy. (ДОИ: 10.1186/с13075-025-03709-2)

В 2024 году около 200 000 человек в Германии получат искусственные тазобедренные суставы. Это делает эту операцию одной из самых распространенных ортопедических процедур в немецких больницах. В большинстве случаев это происходит из-за артроза тазобедренного сустава, т.е. изнашивания хрящевой поверхности впадины бедра и головки бедренной кости. Однако пострадавшие пациенты по-разному реагируют на полную замену тазобедренного сустава с точки зрения мобильности и отсутствия боли.

Лучшее понимание этих различий является целью проекта сотрудничества «Улучшение результатов хирургического лечения артроза тазобедренного сустава на основе биомеханических и биохимических данных», финансируемого Немецким исследовательским фондом (DFG) в Клинике травматологической хирургии и ортопедии Университетского медицинского центра Франкфурта и в Институте спорта и спортивных наук (IfSS) при KIT.

Исследователи из KIT разработали модель искусственного интеллекта, основанную на данных биомеханики походки людей с остеоартритом тазобедренного сустава до и после операции, для изучения последовательности движений. Медицинский центр Франкфуртского университета собрал данные, обработал их и предоставил KIT для анализа на основе искусственного интеллекта.

Высокосложные биомеханические данные, которые можно использовать в различных приложениях

«Биомеханические данные, описывающие движения биологических систем с использованием методов механики, анатомии и физиологии, очень сложны», — говорит доктор Бернд Дж. Стеттер, руководитель исследовательской группы по здоровью и технологиям опорно-двигательного аппарата в KIT IfSS и автор исследования. «Благодаря нашей модели искусственного интеллекта мы делаем данные пригодными для использования в приложениях. Это шаг к персонализированной медицине». Как объясняет Стеттер, модель обучена и рассчитана на использование искусственного тазобедренного сустава. Вполне возможно, что в будущем он может быть перенесен на другие суставы и заболевания. Такая модель искусственного интеллекта может помочь врачам в принятии решений и дать пострадавшим пациентам реалистичные ожидания. Кроме того, реабилитация после операции может быть адаптирована индивидуально.

Выявлены различные закономерности изменений походки

В ходе исследования ученые проанализировали биомеханику походки 109 пациентов с односторонним артрозом тазобедренного сустава до использования тотального эндопротеза тазобедренного сустава. После операции они повторно обследовали 63 человека из этой группы. Кроме того, контрольной группой служили 56 здоровых людей. Трехмерные углы суставов и нагрузки на суставы были определены для всех участников с использованием скелетно-мышечного моделирования. Анализ на основе искусственного интеллекта показал, что людей с остеоартритом тазобедренного сустава можно разделить на три группы с разными характерами изменений походки. Определенные биомеханические параметры походки, такие как углы и нагрузки в тазобедренном суставе, оказались особенно информативными для определения принадлежности человека к группе. Эти три группы также различались по возрасту, росту и весу, скорости ходьбы и тяжести остеоартрита.

Три группы по-разному отреагировали на операцию: у одних пациентов биомеханика походки улучшилась в большей степени благодаря установке искусственного тазобедренного сустава, у других — в меньшей. Это означает, что некоторые люди после этого смогли ходить почти нормально, в то время как у других продолжали демонстрироваться явные отклонения от контрольной группы. «Наша модель позволяет предсказать, кому будет особенно полезна операция, а кому впоследствии понадобится дополнительная интенсивная терапия», — говорит Стеттер. «Поскольку алгоритмы объяснимы и обеспечивают прозрачность, мы ожидаем, что модель будет иметь высокий уровень признания в клинической области».

Оригинальная публикация:

Бернд Дж. Стеттер, Йонас Дюлли, Феликс Штиф, Яна Холдер, Ханна Штайнгребе, Фрэнк Зауке, Стефан Селл, Стефан ван Дронгелен и Торстен Штайн: Объяснимое машинное обучение для принятия ортопедических решений: прогнозирование функциональных результатов полной замены тазобедренного сустава на основе биомеханики походки. Исследования и терапия артрита, 2025 г. DOI: 10.1186/с13075-025-03709-2

Что: КИТ