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2025年2月12日，亞歷山大醫(yī)院（Alexandra Hospital, AH）骨科手術團隊成功獲得由世界知識產(chǎn)權組織（WIPO）管理的《專利合作條約》（Patent Cooperation Treaty, PCT）國際專利。該專利保護了其機器人全膝關節(jié)置換（robotic total knee replacement, rTKR）算法的獨特性、專有性、新穎性及專有權。

自2024年8月起，該團隊已在150多個成員國提交專利申請，以尋求專利保護。截至目前，經(jīng)過獨立專利機構的嚴格審查和廣泛數(shù)據(jù)檢索，尚未發(fā)現(xiàn)其他類似的概念或技術。

值得一提的是，新加坡的專利申請已于2023年10月提前提交，并確認該算法作為一種旨在提升機器人全膝關節(jié)置換術（rTKR）精確性和效率的計算算法，具有獨一無二的創(chuàng)新性。

研發(fā)背景

全膝關節(jié)置換術（Total Knee Replacement, TKR）是骨科領域最為常見的手術之一，尤其適用于因骨關節(jié)炎等退行性疾病導致嚴重膝關節(jié)疼痛的患者。

據(jù)統(tǒng)計，此類手術的普及率已顯著上升，從1999年每10萬名65歲及以上人群中的187例，增長至2019年的499例，增幅達2.7倍。在過去五年中，機器人輔助TKR手術因其在提升手術精度和改善患者預后方面的潛力而備受青睞。

然而，該技術仍面臨一些挑戰(zhàn)：如何實現(xiàn)既能充分考慮患者獨特的骨骼和韌帶解剖結構，又能滿足外科醫(yī)生手術目標的最佳植入物定位。植入物的精準定位對于術后膝關節(jié)的生物力學功能、患者的舒適度以及手術的整體成功至關重要。

技術痛點

目前，機器人輔助全膝關節(jié)置換術（rTKR）的外科醫(yī)生需在術中手動規(guī)劃并調(diào)整股骨和脛骨植入物的位置。這一過程極為復雜，因其需要在至少8個運動軸/自由度上對2個植入物進行三維空間考量。

由于每個自由度之間相互影響，為每位患者確定最理想的植入物位置具有較高難度。外科醫(yī)生可能需要評估數(shù)千種可能性，甚至需多次重復骨鋸切割和軟組織松解，或采用可能影響手術精度的簡化規(guī)劃方案。

此外，手術室的時間限制進一步加劇了決策的復雜性，通常限制了外科醫(yī)生可探索的解決方案數(shù)量。因此，手動規(guī)劃不僅耗時較長，還可能導致手術結果出現(xiàn)顯著差異。

算法介紹

該算法由亞歷山大醫(yī)院（Alexandra Hospital, AH）和國立大學醫(yī)院（National University Hospital, NUH）骨科手術顧問醫(yī)生Glen Liau Zi Qiang博士，與Matthew Ng Song Peng博士以及Ryan Loke Wai Keong先生共同開發(fā)。后兩位在參與該項目時還是醫(yī)學生。

技術特點

新開發(fā)的人工智能算法通過簡化和自動化rTKR（機器人輔助全膝關節(jié)置換）工作流程中的植入物定位，解決了目前面臨的挑戰(zhàn)。

更加準確：算法能夠?qū)⒅踩胛锏挠媱澏ㄎ痪瓤刂圃?plusmn;0.5毫米以內(nèi)。不僅考慮了患者獨特的骨骼結構（解剖學特征），還可以根據(jù)外科醫(yī)生的手術理念進行個性化調(diào)整。

更加高效：算法在極短的時間內(nèi)（0.1秒）完成計算，能夠快速生成并排序數(shù)千種解決方案，使醫(yī)生能夠迅速獲得最優(yōu)的手術方案。

縮短手術時間：由于算法將術中規(guī)劃的過程自動化，減少了醫(yī)生在手術中花費的時間，不僅可以縮短手術的整體時長，還可能減少患者的麻醉時間和手術風險。

降低術后并發(fā)癥的風險：如植入物松動、磨損和不穩(wěn)定等問題，減少翻修手術的需求。這不僅有助于延長植入物的使用壽命和功能穩(wěn)定性，還能在長期內(nèi)實現(xiàn)醫(yī)療成本的節(jié)約。

自2023年以來，已有超過150名患者成功接受了這一創(chuàng)新技術治療。

臨床表現(xiàn)

該算法已被證實能夠顯著提升全膝關節(jié)置換（TKR）植入物規(guī)劃的精準性，同時有效縮短手術時間，從而可能減少術中失血并縮短麻醉時長。

一項在2021年至2023年間開展的涉及67名機器人輔助全膝關節(jié)置換（rTKR）患者的前瞻性研究，驗證了該算法的有效性。研究數(shù)據(jù)如下：

精準性：使用該算法的rTKR手術中，92%的病例達到了外科醫(yī)生設定的目標間隙，誤差控制在±1.5毫米以內(nèi)，而手動規(guī)劃組的這一比例僅為52%。

時間效率：AI輔助組在不到0.1秒的時間內(nèi)實現(xiàn)了最佳的間隙平衡，而手動規(guī)劃組則需要15分鐘，其中包括重復進行骨鋸切割和軟組織松解。

一致性：該算法的表現(xiàn)不受患者年齡、性別、身高或膝關節(jié)退化程度等變量的影響。

手術效率：采用該算法的手術完成時間比依賴手動規(guī)劃的手術縮短了約48%。

目前，進一步的長期研究正在進行中，旨在評估這一創(chuàng)新技術如何通過降低植入物位置不理想的發(fā)生率、減少不必要的手術時間、失血量以及感染率，進而提升患者的治療效果和安全性。