[目的]探讨人工智能(artificial intelligence,AI)在全髋关节置换术(total hip arthroplasty,THA)术前假体测量的准确性。[方法]选取2021年6月—2021年12月收治的24例髋关节残疾患者,按照随机数字表法分为AI组(12例)及常规组(12例)进行...
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[目的]探讨人工智能(artificial intelligence,AI)在全髋关节置换术(total hip arthroplasty,THA)术前假体测量的准确性。[方法]选取2021年6月—2021年12月收治的24例髋关节残疾患者,按照随机数字表法分为AI组(12例)及常规组(12例)进行假体型号预测,分析AI三维规划的准确性及可行性。[结果]两组手术时间、总失血量、术后住院天数以及住院总费用的差异均无统计学意义(P>0.05)。AI组在髋臼杯一致性[(±0/±1/±2),(91.7%/8.3%/0%)vs(33.3%/41.7%/25.0%),P=0.013]和股骨假体型号一致性的准确度[(±0/±1/±2),(83.3%/8.3%/8.3%)vs(41.7%/33.3%/25.0%),P=0.017]显著高于常规组。随访时间平均(15.2±5.7)个月,与术前相比,末次随访时两组VAS评分均显著降低(P<0.05),髋伸曲ROM和Harris评分显著增加(P<0.05)。相应时间点,两组VAS评分、髋伸曲ROM和Harris评分的差异均无统计学意义(P>0.05)。[结论]AI三维规划较胶片模板测量在THA术前假体型号的选择具有更精准的预测价值。
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