התפתחותם של מודלים ספציפיים לחולה שינתה את האופן שבו מנתחים אורתופדיים ניגשים לאומנות הברך, עוברים מהתייחסויות אנטומיות כלליות כלפי כלים חיזוייים בודדים.מסגרות חישוביות אלה מאפשרות למרפאות לדמות התערבויות כירורגיות לפני הכניסה לחדר הניתוח, להתאים את מיקום השתל ואת הטכניקה כירורגית לכל אחד משיטות האנטומיה והרקמות הייחודיות של המטופל.

הנוף הקליני של ברך Arthroplasty

ארטרופסטוי הברך נשאר אחד ההליכים הכירורגיים הנפוצים ביותר שבוצעו ברחבי העולם, עם יותר מ -700,000 החלפת ברך ראשונה שבוצעו מדי שנה בארצות הברית לבדה.האינדיקציה העיקרית היא אוסטאוארטיסית בשלב זה שלא הגיבה לניהול שמרני. בעוד ההליך הוא בדרך כלל מוצלח, מיעוט משמעותי של חולים ודימום; טמפרטורות גבוהות נע בין 15% ל -25%; כאב מתמשך, או מגבלות קשות, לאחר ניתוח חום, או לקוי של חוליות, לעתים קרובות, או לקויות, או לקויות, לאחר ניתוח גופני.

המנתחים הכירו זמן רב כי לא שתי ברכיים זהים.ריאציות במורולוגיה העצם, עובי טרחוס, מתח ligament ודפוסי טעינה דינמיים כל השפעה על האופן שבו מפרק אסתטי יבצע לאחר השתלה. סטנדרטי ניתוח ומערכות sizing למערכות נועדו להתאים טווח של אנטומיות, אבל הם לא יכולים ללכוד את הספקטרום המלא של וריאציות אינדיבידואליות.זה מונעת עניין במודלים חישוביים שיכול לשלב באמת סימולציה של נתונים על ידי תוכנית כירורגית עם מטרה אישית.

מדוע כל הגישה נופלת

ארכיוני הברך מסתמכת על מדריכי היערכות מכניים בלתי פעילים, אשר מתייחסים ציוני דרך בוני כגון ציר התעלה התורני או הרמה הטיבית. בעוד מדריכים אלה מספקים מטרות היערכות מחדש, הם אינם מהווים חשבון עבור ציר הטרום של המטופל הבודד אינו משתנה עם סלקציה של הרחם שלהם, איכות העצם, או טרום-existing deformity. לדוגמה, עם המטופל עם עיוות משמעותי עלול להיות מסוגל להיות משוחרר או לא מתאים לחיתוך אוטומטי.

הגבלה נוספת היא ששיטות תכנון מסורתיות אינן יכולות לחזות טווח לאחר הניתוח של תנועה או משככי ברך עם דיוק. הערכות אינטראקטיביות הן סובייקטיביות ומבוססות על התפיסה הטקטית של המנתח של מתח הרצועות והמאזן המשותף. שני חולים עם היערכות טרום-אקטיבית זהה עשויים לטעון תוצאות פוסט-אקטיביות שונות מאוד בגלל הבדלים ברקמות רכות, כוח שרירים, או בקרת נוירו-חול.

אנטומיה של מודל של מטופל-המוני

מודל ספציפי לחולה עבור אמנות הברך הוא ייצוג חישובי הכולל את הגיאומטריה העצם של המטופל, משטחים טרחוס, החזקות גירוד, ולפעמים שבילי שרירים ונכסים חומריים.בני מודל כזה כרוך צינור רב-שלב, שכל שלב דורש תשומת לב זהירה דיוק ורלוונטיות קלינית.

ניהול ורכישות נתונים

הבסיס של כל מודל ספציפי לחולה הוא הדמיה רפואית ברזולוציה גבוהה. סריקות Computed tomography (CT) לספק ניגוד העצם מעולה והם תקן להגדרת גיאומטריה העצם קורטי ו trabecular. הדמיה מגנטית (MRI) הוא מעולה עבור רקמות חזותיות כגון cartilage articular, Menisciate ligaments, cciate ligaology, ואת ה-caraative עשוי להיות שימוש בפרוטוקול CTic.

שיקום ושיקום 3D

ברגע שנתוני ההדמיה נרכשים, השלב הבא הוא פלח & mdash; התהליך של זיהוי ולייבל כל מבנה אנטומי בנפח התמונה. קטע ידני על ידי רדיולוג מאומן או טכנאי הוא זמן רב-הזמן, אבל יכול להניב דיוק גבוה. Semi-automated ואוטומטי לחלוטין אלגוריתמים המבוססים על רשתות עצביות עמוקות שנוצרו על ידי משולבת במהירות, הפחתת פערים משעות מאוחרות, תוך שמירה על דיוק של 3 דקות של חומרת-עלמות.

נכסים חומריים

עצמות ורקמות רכות אינן קשיחות; הן מתפרעות תחת עומס. לייצר סימולציות מציאותיות, המודל חייב לכלול תכונות חומריות המשקפות את איכות הרקמות של המטופל.תכונות חומריות של העצם ניתן להעריך מיחידות CT Hounsfield באמצעות מערכות יחסים של צפיפות-מודולריות הנגזרות ממחקרים קדמיים. Ligament ותכונות נוטה יותר קשה להקצות מודלים לא פולשניים.

המונחים: Simulation

עם הגיאומטריה והחומרים המוגדרים, המודל טעון לתוך אלמנט סופי או דינמיקה רב-גוף פותר.הסימולציה יכולה לשכפל את ההליך הניתוחי עצמו (למשל, חתכים עצם, מיקום השתל, ניקוי מלט) ואת הפונקציה שלאחר הניתוח (למשל, סימולציה, עלייה, עלייה, עלייה, עלייה בסולם העליון של עלייה, ריצוף).

מודל להחלטת קלינית

הערך האמיתי של מודלים ספציפיים לחולה אינו במודל עצמו, אלא בתובנות שניתן לבצע פעולה זה מספק לתכנון כירורגי וייעוץ סבלני. המנתחים יכולים להשתמש בסימולציות אלה כדי לענות על שאלות קליניות ספציפיות לפני הכניסה לחדר הניתוח.

תכנון מראש ובחירת Implant

אחת האפליקציות הישירות ביותר היא בחירת גודל השתל אופטימלי ומיקום.לדוגמה, המודל יכול לדמות כיצד מרכיב בגודל 4 עוברי עם שילוב מגובש מול גודל 5 עם רכיב בגודל של ניתוח cruciate-retaining.הסימולציה צופה כיחול עוברי חום, סיבוב מהיר, מעקב עבור כל שילוב.

טווח החיזוי של תנועה ואלמנט

מודלים ספציפיים לחולה יכולים לצפות בטווח שלאחר הניתוח סביר של תנועה, חשבונאות עבור גורמים כגון פוד מכווץ פוד הקדמי, מדרון tibial, ו patellofeal kinematics. a החולה עם נוקשות, גמישה-knee gait יכול להיות מופחתת סגסוגת גמישה כי לא ניתן לתקן לחלוטין על ידי בחירה לבד.

מניעת סיכונים ועומס

מעבר לתכנון, מודלים יכולים לחדד סיכון לחולים בודדים.עבור חולים עם העצם osteoporotic, הסימולציה יכולה לחזות האם עיצוב השתל הנוכחי עשוי לגרום ללחץ מגן או לשבר הרדמה.עבור חולים עם עיוותים קבועים חמורים, המודל יכול לבדוק אם חתכים סטנדרטיים העצם יובילו לאיזון רקמות מספיק רך או אם יש צורך בגרסאות נוספות.

עדויות ויציאה

ראיות קליניות התומכות במודל ספציפי לחולה עבור arthroplasty הברך הוא מצטבר, למרות שהשדה עדיין מתפתח.כמה מחקרים סטרומנטיביים של קבוצות רטרוספקטיביות השוו חולים אשר הניתוח תוכנן עם מודל ספציפי לחולה נגד אלה שקיבלו מכשיר סטנדרטי.מחקרים אלה מדווחים בדרך כלל שיפורים בגוון הכלילי, עם פחות מפורשים המוגדרים כסטיות גדולות יותר מ 3 מעלות מהציר כמה מחקרים פוטנציאליים הראו גם מנתחים פחות פעילים וקבועים תוך התאמות, כאשר הם כבר פחות התאמות אופטימליות, כאשר הם כבר פחות.

תוצאות מטופלים-reported כגון ציון הברך אוקספורד ואת הברך ואת אוסטאוארת דלקת פרקים (KOOS) נוטים לתמוך בקבוצה מונחה מודל במחקרים מסוימים, למרות ההבדלים אינם תמיד משמעותיים סטטיסטית. A 2022 meta-analysis של 12 ניסויים מבוקרים אקראיים מצאו כי כלי ספציפי לחולה שיפור דיוק והפחתה של אובדן דם, אך לא הגיע למשמעות סטטיסטית עבור ציונים אחד בשנה אחת, כלומר, יש צורך ב- 10 מחקרים קלים יותר, כדי לקבוע את רמות זמן קצר יותר, לאחר מכן, לאחר מכן, לאחר מכן, לאחר מכן, ירידה של 15 שנים, 000, 000 מוקדם יותר, 000, 000, 000, 000 מוקדם יותר, 000 מוקדם יותר, 000, 000 מוקדם יותר, 000 מוקדם יותר, 000 מוקדם יותר, 000 פעמים, 000, 000 מוקדם יותר, 000 מוקדם יותר, 000 מוקדם יותר, 000 מוקדם יותר, 000 מוקדם יותר, 000 מוקדם יותר, 000 מוקדם יותר, 000, 000 מוקדם יותר, 000 מוקדם יותר, 000 פעמים, 000 מוקדם יותר, 000 מוקדם יותר, 000 מוקדם יותר, 000, 000 בדיקות מבוקרת, 000 מוקדם יותר, 000 מוקדם יותר, 000, 000 בדיקות מבוקרת, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000, 000 בדיקות מבוקרת, 000, 000, 000, 000

למרות המגבלות הללו, המסלול ברור.כפי שטכניקות דוגמנות הופכות ליותר סטנדרטיות ואימות מחקרים להתרחב, מודלים ספציפיים לחולה עוברים ממכשירים מחקר ועד לנספחים קליניים.מרכזים שאימצו את הדו"ח המודלים הללו, שהם משפרים את האמון הניתוחי ומקלים קבלת החלטות משותפת עם מטופלים, שיכולים לדמיין את האנטומיה שלהם ואת התוכנית הניתוחית המוצעת במהלך התייעצות לפני הניתוח.

גדרות לאימוץ

יש לטפל בכמה מכשולים לפני הדוגמנות הספציפיות של המטופל הופכת לשגרה ב-Birney arthroplasty.מחסומים אלה משתרעים על תחומים טכניים, תפעוליים וכלכליים.

היפוצים הטכניים

יציבות נותרה דאגה עיקרית.מודל הוא רק טוב כמו הנתונים שהוא בנוי מ. Variability בפרוטוקולים הדמיה, שגיאות פלח, וחוסר ודאות במסכות רכוש חומריות כל propagate דרך צינור הסימולציה. שגיאות קטנות במקומות מצורפים לרצועה יכולות לייצר שינויים גדולים ב kinematics משותפים, יתר על כן, העלות חישובית של ניתוח סופי גבוה-נאמנות יכול להיות אסרטיבי לשימוש שגרתית על ידי שעות למידה מופחתות על ידי מודלים של זמן, בהתאם לדגימות מתמטיים, על ידי שינוי מוקדם יותר.

אינטגרציה

תוך הטמעת צינור מודלים רב-שלבי לתוך תרגול קליני עסוק מציב אתגרים לוגיסטיים. המנתחים והצוותים שלהם חייבים לרכוש הדמיה נוספת, לתאם עם אנשי הנדסה או רדיולוגיה, ופרש פלטות מורכבות.רוב זרמי העבודה הנוכחיים דורשים תוכנה ייעודית ומפעילים מאו הכשרה, אשר מוסיף זמן ומורכבות לתהליך טרום-ניתוחי.

עלויות והערכה

ההדמיה הנוספת, רישיונות תוכנה, וזמן העבודה להגדיל את העלות של כל מקרה. במערכות בריאות רבות, אין קוד החזר ספציפי עבור מודלים ספציפיים לחולה, ולכן העלות חייבת להיספג על ידי בית החולים או לעבור לחולה. אימוץ מוקדם הצדיק את ההוצאות על ידי הטלת חיסכון פוטנציאלי מזמני ניתוח מופחתים, פחות סיבוכים, ושיעורי השקעה נמוכים יותר.

Horizon: AI, אוטומציה ומודלים בזמן אמת

ההתקדמות האחרונה בבינה מלאכותית מאיצה את הפיתוח של מודלים ספציפיים לחולה.טכניקות למידה עמוקה עבור פלח תמונות כבר השיגו דיוק כמעט אנושי ויכולה לעבד MRI שלם בברך בתוך דקה.

מודלים בזמן אמת הוא גבול אחר.במקום להסתמך על סימולציות טרום-אקטיביות בלבד, החוקרים עובדים על מודלים תוך-פעולה שעדכונים ככל שהניתוח מתקדם.לדוגמה, מערכת מעקב מנווטת יכולה להאכיל את המיקום הנוכחי של מדריכי חיתוך זמניים ו tibial לתוך מודל, אשר לאחר מכן צופה את היישור והמאזן הרצועות המתקבל בזמן אמת.

מגמה נוספת היא שילוב של נתוני חיישן לביש במודלים ספציפיים לחולה.גייט ניתוח נתונים מחיישנים אינרטיים או מבודדים מאוישים יכול לספק תבניות טעינה המודיעות את תנאי הגבול של המודל. במקום להניח עומסים הגאה הגנרית, המודל יכול להיות מונע על ידי מכניקת ההליכה בפועל של המטופל, מה שהופך את הסימולציה אישית יותר ורלוונטית קלינית.

מסקנה

מודלים ספציפיים לחולה לחיזוי תוצאות של אמנות הברך מייצגים צעד משמעותי לקראת טיפול אוטופודי באמת אינדיבידואלי.על ידי שילוב הדמיה, ביומכניקה, וסימולציה, מודלים אלה מאפשרים המנתחים לתכנן הליכים עם רמה של דיוק שעבר קודם לכן לא ניתן להשגה, בעוד אתגרים הקשורים דיוק, זרימת עבודה, ועלות להישאר, התקדמות מהירה ב- AI, אוטומציה, ורגישויות בזמן אמתיות הוא להרחיב את המודלים המשתנים האלה, כמו גם כדי להפחית את המשתנים של מחסומים סטנדרטיים של טיפול יעיל של תחליפיים של תחליפיים.