综述：肩关节置换术中的数字健康与智能技术：新兴工具与临床意义

《Orthopedic Research and Reviews》：Digital Health and Smart Technologies in Shoulder Arthroplasty: Emerging Tools and Clinical Implications

　　

目的 肩关节置换术在外科技术、植入物设计和适应证方面已显著发展。在整个患者护理路径中进行仔细协调对于优化结局仍然至关重要。同时，数字健康、可穿戴技术、智能植入物和术中创新在骨科领域的快速发展正在被探索，其在肩关节置换术中的应用也正逐渐兴起。目的 本叙述性综述综合了与肩关节置换术相关的数字技术的现有证据，特别关注现有数据的强度和来源。患者与方法 对近期文献进行了结构化综述，包括肩关节置换术中的原始研究以及从髋关节和膝关节置换术中推断的相关证据。研究领域包括基于CT的三维（3D）规划、导航、患者特异性器械（PSI）、机器人技术、增强/混合现实（AR/MR）、移动健康（mHealth）平台、可穿戴设备、远程康复、传感器启用植入物和人工智能（AI）。结果 在肩关节置换术中，数字规划工具、导航系统和患者特异性器械在选定的研究中已证明可改善植入物定位准确性；然而，将这些技术与优越的长期临床结局相关联的证据仍然有限。机器人系统和增强现实应用处于早期研究阶段。术后数字健康工具，包括远程康复和可穿戴监测，在髋关节和膝关节置换术中显示出与常规护理非劣效的功能结局，而在肩关节人群中仅有初步和试点数据。传感器启用植入物和基于AI的预测模型代表新兴研究领域，但外部验证、工作流整合和成本效益分析仍然不足。结论 肩关节置换术中的数字和智能健康技术正在发展且大多处于研究阶段。尽管早期发现和来自其他关节置换领域的推断证据表明在规划准确性、患者参与和结局监测方面具有潜在益处，但针对肩关节的稳健临床验证有限。在推荐广泛临床应用之前，需要进一步的前瞻性研究。本叙述性综述综合了该领域的新兴证据，目前这些证据以可行性研究、技术报告和早期临床研究为主，而针对肩关节置换术的高水平结局数据有限。

**背景**
肩关节置换术在手术技术和植入物设计方面取得了显著进展，改善了结局并扩大了治疗适应证。然而，术后结局仍是长期成功的关键决定因素，影响功能恢复、疼痛管理和植入物寿命。近年来，数字健康技术和智能设备的快速创新改变了骨科康复的格局，尤其在肩部和膝关节手术后，提供了更个性化、数据驱动的护理方法。移动健康（mHealth）应用程序、可穿戴设备、远程监测系统和传感器启用植入物正逐渐融入骨科护理路径。mHealth应用程序已在髋关节和膝关节置换术中得到广泛评估，提供患者教育、康复指导、疼痛监测和安全通信。研究表明，这些平台可实现与传统面对面物理治疗相当的结局。此外，可穿戴传感器和远程医疗系统能够对患者活动和恢复进行持续、客观的监测，远程康复项目在反向肩关节置换术后显示出较高的患者参与度和满意度。除面向患者的工具外，术中创新如机器人技术、增强现实（AR）和人工智能（AI）正在提高手术精确性、增强可重复性，并为智能、互联的手术生态系统奠定基础。新兴的传感器启用植入物更进一步，在临床症状出现前提供肩关节植入物性能、关节负荷和潜在并发症的实时数据。本叙述性综述聚焦于肩关节置换术中的新兴数字和智能技术，主要基于过去十年内发表在主要医学数据库（包括PubMed和Embase）中的文献，并辅以相关技术和试点报告。鉴于该领域尚处于早期成熟阶段，现有证据大部分由可行性研究、试点试验和技术报告构成，针对肩关节置换术的随机研究或长期结局数据相对较少。例如，近期对肩部手术新兴技术的分析显示，许多研究侧重于技术可行性、替代终点（如植入物定位准确性）或小规模患者队列，外部验证有限。因此，本叙述性综述旨在综合肩关节置换术中的当前概念和新兴技术，特别关注其临床适用性、证据水平和局限性。具体而言，本综述旨在解决以下问题：（1）目前哪些数字和智能技术被应用于肩关节置换术的围手术期路径？（2）支持其使用的当前临床证据水平如何？（3）为更广泛的临床实施，需要解决的关键挑战和差距是什么？

**方法**
本叙述性综述总结了肩关节置换术中数字和智能技术的现有证据。使用主要医学数据库（包括PubMed和Embase）进行文献检索，涵盖2013年1月至2026年的出版物。检索词包括“shoulder arthroplasty”、“digital health”、“telemedicine”、“wearable sensors”、“artificial intelligence”、“robotics”和“augmented reality”的组合。考虑相关的同行评审文章，包括临床研究、系统综述和选定的技术报告。优先考虑聚焦肩关节置换术的研究；然而，在肩关节特异性数据有限的情况下，纳入来自髋关节和膝关节置换术或相关骨科领域的相关证据以提供背景。鉴于本综述的叙述性质，未进行正式的系统性选择过程或质量评分。文章根据与主题的相关性和对当前理解的贡献进行选择。纳入的研究根据研究设计（如随机试验、观察性研究、技术或可行性报告）进行定性分类，以方便解释证据水平。鉴于文献的异质性，在综合过程中强调区分替代终点（如技术准确性）和临床有意义结局（如疼痛、功能、植入物存活率）。鉴于本综述的叙述性质，未进行正式的定量综合或荟萃分析。因此，未进行独立的统计分析。对纳入的文献进行定性评估和综合，以概述当前概念、证据水平和新兴趋势。

**术前数字辅助**
**数字整合与三维（3D）规划**
术前数字工具已成为肩关节置换术不可或缺的一部分，涵盖规划、术中使用和术后评估。基于CT的三维（3D）重建可视为虚拟规划盂倾角、版本、植入物尺寸和对线（尤其是基板）的标准实践。另一个方面是规划骨性聚乙烯或金属楔形垫片，甚至定制三维（3D）打印用于钻孔模板或针对盂变形或骨缺损的植入物。例如，近期研究展示了使用基于CT的三维（3D）规划平台结合患者特异性器械（PSI）来优化盂组件定位，并改善规划与实现植入物对线之间的一致性。此外，结合统计形状建模和人工智能（AI）辅助分割的自动规划工具已被证明可提高可重复性并减少术前规划中操作者依赖性变异。这些方法使外科医生能够模拟不同的植入物配置、评估骨量，并在复杂畸形或骨缺损病例中术前优化固定策略。与传统的二维（2D）成像相比，三维（3D）重建提供了对盂形态、畸形和磨损模式更准确的理解。Iannotti等人描述的穹顶模型在这方面具有基础性作用，能够相对于肩胛骨平面更好地评估盂版本、倾角和骨量。这有助于缓解已知的二维（2D）成像局限性，后者可能具有误导性，并影响植入物选择、组件定位以及解剖和运动学考量。在严重骨缺损病例中，三维（3D）规划还支持使用增强或患者特异性植入物，尽管其作用仍存在争议且因外科医生偏好而异。

**技术的挑战与实施障碍**
使用数字围手术期解决方案的大多数挑战包括成本，包括设备和许可费用。其他方面包括必要的工作流程调整，以及相应的物流和应用学习曲线。头戴式增强现实（AR）解决方案还会影响佩戴舒适度，并可能存在与导航相比的传输延迟。许多数字应用仍需要明确的成本效益证据和获益证据。关于硬临床终点的证据在某些情况下仍然有限，或集中于可行性和尸体研究。在人工智能（AI）应用中，例如使用AI抄写员进行术中自动语音识别以记录手术和护理文档，以及指导物流以重新订购已使用的材料。来自术前三维（3D）规划、术中导航或机器人技术的海量数据，结合AI支持的图像和运动分析以及相应的登记系统，将进一步形成持续结局学习和数字孪生支持的患者特定模拟的基础。虽然多项研究表明导航或患者特异性器械可改善植入物定位的准确性和可重复性，但这些结局代表的是替代技术终点。当前证据仍然有限，关于改善的对线准确性是否能转化为更好的疼痛缓解、功能结局、并发症减少或长期植入物存活率，尚不清楚。人工智能（AI）在肩部手术中的当前和新兴作用日益显现，其临床实践影响在增加。当前应用包括用于诊断肩袖撕裂和其他病理的自动成像分析、手术规划工具、并发症风险预测模型以及跟踪患者结局的系统。当前研究主要关注技术指标（如分类或目标检测），而非临床结局。这些发现强调，尽管AI有潜力增强术中决策和精确性，但其融入手术实践仍然有限，凸显了对标准化框架、临床验证以及安全性和有效性仔细评估的需求。重要的是，许多报告的改进涉及技术准确性或过程指标，不应被解释为在没有前瞻性验证的情况下直接改善临床结局的证据。

**术中创新**
**导航、增强现实（AR）与机器人技术**
术中辅助和机器人技术正在改善现代骨科手术，尤其是在肩关节置换术中，旨在提高手术精确性、可重复性和植入物放置的一致性。新兴技术包括导航、增强/混合现实（AR/MR）和机器人技术，正在提高精确性和可重复性。在最近一项关于反向肩关节置换术（RSA）结合基于CT的规划和额外导航的临床系列中，观察到与标准手术类似的放射学和功能结果，但导航组使用了更少但更长的螺钉，且手术时间更长。商业数字规划工具可用于解剖型和反向肩关节假体。术中技术在提高肩关节置换术的精确性和可重复性方面发挥着越来越重要的作用。创新包括机器人手臂辅助、导航系统、增强现实（AR）和术中反馈工具，可增强手术准确性并可能改善植入物寿命。基于数字三维（3D）打印钻孔模板的患者特异性植入物（PSI）在引导盂方向方面比徒手技术更有用；PSI和定制植入物在复杂缺损病例中尤为重要。具有钻孔方向和植入物定位实时反馈的导航非常有益。初步可靠的临床数据显示，更精确的版本/倾角和更有效的螺钉放置，尤其是在反向肩关节置换术（RSA）中的盂组件。混合现实和增强现实系统通过头戴式显示器将规划数据显示在手术视野中。从临床角度看，这些发现的关联性取决于技术性能的改进是否能转化为对患者有意义的益处，包括减少疼痛、改善功能或降低翻修率。然而，这些发现主要基于替代终点，如植入物定位准确性或短期功能测量，在没有进一步验证的情况下，不应假定其能转化为改善的患者报告结局或长期植入物存活率。肩关节置换术中的临床前和临床研究显示，规划与术后结果之间的偏差较小；总体而言，导航似乎优于徒手执行且与患者特异性器械（PSI）相当。当前初步研究也报告了在反向肩关节置换术（RSA）中，与手动植入或PSI相比，盂准备具有更高的精确性。然而，必须强调，与髋关节尤其是膝关节置换术相比，肩关节机器人技术仍处于非常早期的阶段。肩关节置换术中的机器人辅助正开始从概念走向临床现实，但数据稀少。一个关键里程碑是2024年，Mayo Clinic的John W. Sperling在获得美国食品药品监督管理局（FDA）510(k)许可后，使用ROSA Shoulder系统（Zimmer Biomet, Warsaw, Indiana, USA）进行了世界首例机器人辅助肩关节置换术。ROSA平台设计用于解剖型和反向肩关节置换，可实现术前规划、术中反馈以及更精确的盂和肱骨组件植入。描述机器人辅助肩关节置换术（包括ROSA Shoulder系统）的早期报告主要是技术描述和可行性报告，而非同行评审的临床结局研究。这些报告展示了工作流程整合和技术准确性，但尚未提供关于患者报告结局、并发症率或长期植入物存活率的稳健数据。与此同时，Mako系统（Stryker, Lauderdale by the Sea, Florida, USA）正在实验性地被改编用于肩关节手术，特别是利用触觉引导进行受控的盂准备，并在文献中被讨论为增强基板定位准确性的有希望工具。然而，当前证据仍然限于临床前研究和技术可行性报告，在肩关节置换术中尚无已建立的临床结局数据。机器人手臂辅助虽然在髋关节和膝关节置换术中占主导地位，但在肩关节手术中优化骨准备和肱骨截骨、提高组件定位准确性方面具有显著的未来潜力。这些系统允许外科医生更一致地执行患者特定计划。导航系统提供实时术中指导和反馈，已被证明可改善盂组件定位的准确性、最大化基板固定并显著减少错位。例如，ExactechGPS系统（Gainesville, Florida）在反向全肩关节置换术期间为螺钉轨迹和长度提供动态实时反馈，与非导航手术相比，可实现更长、更有效的螺钉固定。术前规划，特别是使用三维计算机断层扫描（CT）图像和患者特异性器械，已被证明可显著提高理想规划位置与最终植入组件位置之间的一致性。虽然导航可能因学习曲线而增加手术时间，但研究报告了盂组件放置准确性的显著改善，例如将版本误差从无导航的10.6度降至有导航的4.4度。然而，局限性包括成本较高、潜在的术中故障以及缺乏便携性。

**增强现实（AR）和混合现实（MR）应用**
肩关节置换术中的增强现实（AR）和混合现实（MR）技术提供了一种方法，通过将术前规划直接投射到外科医生佩戴的头戴式显示器（HUD）上，改善了解剖结构和植入物对线的可视化。这使得外科医生能够保持专注于手术视野，同时接收关于植入物版本、倾角、入口点和扩孔深度的实时信息。增强现实/混合现实（AR/MR）可以通过提供具有简化叠加过程的实时反馈，解决患者特异性器械和纯导航的一些缺点。例如，Microsoft HoloLens已在肩关节尸体研究中用于引导盂导向针放置，具有较高的准确性，平均轨迹误差显著低于徒手技术。更先进的系统，如NextAR（Medacta International SA, Castel San Pietro, Switzerland），将混合现实（MR）与术中导航相结合，为盂组件放置的所有步骤提供实时规划与轨迹对比信息。这些技术不仅提高了准确性，还有望用于手术培训和远程辅导。

**人工智能（AI）与预测分析**
人工智能（AI）和机器学习（ML）的更广泛应用日益显现，利用大型复杂数据集支持肩关节手术前、中、后的临床决策。AI模型可以预测住院时间、医疗成本、临床结局和并发症，从而个性化护理并优化资源配置。然而，这些发现主要基于预测准确性和模型性能等替代终点，其转化为有意义的临床结局改善仍不确定。在术后护理和康复中，AI算法可以分析来自可穿戴设备的连续数据，客观评估功能恢复和康复依从性。例如，在肩关节囊炎患者中，可穿戴运动传感器设备与移动应用程序相结合，允许个性化家庭锻炼和远程监督，与常规方法相比，导致肩关节活动范围（ROM）更好、更快速地改善。AI还通过提高识别复杂环境、做出预测和以更高精确性和效率执行任务的能力，增强了手术机器人系统。尽管这些技术具有优势，包括减少手术变异性、增加肩关节植入物放置的一致性，以及改善肩关节植入物寿命和功能结局的潜力，但其广泛采用因公认的局限性（如成本较高、手术时间较长以及需要显著的学习曲线）而受到限制。此外，来自机器学习（ML）在肩关节置换术中应用的近期证据表明，预测分析正在涌现：Schneller等人的一项系统综述确定了25项将ML应用于全肩关节置换术（TSA）的研究，其中约40%使用成像数据，约60%使用表格化临床数据。在这些研究中，多个模型在预测临床结局方面达到了尚可至良好的性能，但只有三个进行了外部验证，这突显了透明性和普适性方面的挑战。伦理考量、数据安全和隐私也需要稳健的框架才能在临床环境中成功实施。此外，准确性、精确性和监测方面的改善代表的是替代终点，不应被视为能改善疼痛、功能或长期植入物存活率。当前证据尚不一致，关于增强的测量是否能转化为更好的临床结局，仍不明确。

**术后管理**
**术后康复与监测**
专为术后护理设计的移动应用程序可以提供个性化康复计划、疼痛跟踪工具和药物提醒。研究表明，mHealth应用程序可以改善骨科人群的参与度、依从性和患者满意度。诸如myRehab（My Rehab Pro LLC, Louisville, Kentucky, USA）和基于机构的定制工具等应用程序正逐渐融入肩关节置换术的护理路径。智能手机应用程序正越来越多地嵌入髋关节、膝关节和肩关节手术的围手术期路径。典型功能包括教育、带有视频练习的逐日康复计划、药物和伤口护理提醒、安全消息传递以及症状/患者报告结局测量（PROMs）采集，通常通过FHIR等标准与电子健康记录（EHR）集成。膝关节置换术中的早期实施工作表明，机构构建的应用程序可以简化教育和PROMs收集，并且在临床工作流程中可大规模实施。

**远程康复与应用程序支持的项目**
在有效性方面，强有力的证据来自全膝关节和全髋关节置换术后的远程康复和应用程序支持的家庭项目。多项随机和比较研究表明，远程、应用程序支持的康复在疼痛、功能和活动范围方面通常不劣于传统的面对面物理治疗。荟萃分析报告了小到中等的效应量，关键结局的标准化均差通常约为?0.1至0.3，且组间无临床有意义差异。这些发现支持在适当实施时，远程提供是一种可行的替代方案。此外，当内容定制并使用提醒时，患者参与度和满意度通常较高；骨科队列报告了对应用程序用于恢复监测和通信的有用性感知良好。应用程序还可以通过启用诊所外推送提示的提交来改善患者报告结局（PROs）的完成率。同时，多项综述提醒，临床影响估计值因应用程序差异很大（内容、辅导强度、传感器使用）而异，且研究通常随访时间短或存在中等偏倚风险。关键实施风险包括老年人群的数字素养障碍、新奇感消退后依从性可变、数据隐私/安全义务，以及需要与临床系统互操作性以避免平行影子工作流程。在术后骨科中，mHealth应用程序可以可行地提供个性化康复计划、跟踪疼痛和功能、支持药物/教育任务，同时保持与常规护理相当的结局（尤其是膝关节置换术），前提是项目解决了参与度、公平性和整合问题。有趣的是，迄今为止，尚无明确的临床mHealth应用程序针对肩关节置换术后康复。只有一项已知的试点试验评估了基于智能手机的聊天机器人用于反向肩关节置换术（RSA）术后康复，证明了改善的依从性和潜在的功能益处，而另一项正在进行中的多中心随机对照试验（RCT）。此外，存在关于结局指标移动版本和肩部疼痛应用程序的工作，但并非针对康复的特定应用程序。

**可穿戴设备与客观功能监测**
此外，将可穿戴数字工具整合到肩部手术后的康复中显著增强了患者的激活、动力和参与度。这些技术促进了在现实环境中对身体活动和关节运动的持续跟踪，克服了传统临床评估的局限性，并产生了客观、量化的数据。常见的设备类型包括运动传感器，如惯性测量单元（IMU）和磁惯性测量单元（M-IMU），它们包含加速度计、陀螺仪，通常还有磁力计，以跟踪三维（3D）方向和肩关节角度。虽然研究可能使用多个固定在胸部、肩胛骨和手臂上的传感器来捕捉详细的运动学数据，但家庭应用中通常采用更简单的配置，如一个或两个传感器（例如手环式智能手表），以可靠地测量肩关节活动范围（ROM）。智能手表还利用集成惯性传感器进行运动识别和运动监测，尤其是肩胛骨运动学。此外，基于肌电图（EMG）的手环测量肌肉激活以指导康复进展。在临床应用中，这些技术使得在现实环境中量化活动范围成为可能，这对于评估治疗和康复结局至关重要，超越了常规量表的主观性，但需要注意的是，准确性有限，更适合检测活动而非精确的活动范围（ROM）。然而，这些发现主要基于活动水平和活动范围等替代终点，并不一定反映患者报告结局或长期恢复的改善。这种客观运动数据补充了从常规患者报告结局测量（PROMs）中获得的见解，后者仍然是评估患者主观疼痛和功能体验的标准。可穿戴设备将在监测康复方案依从性方面发挥重要作用，因为移动应用程序和在线门户使治疗师能够远程跟踪患者进展并增强依从性。对规定锻炼程序偏差的检测通过人工智能（AI）和机器学习模型得到增强，这些模型提供实时反馈和运动分析，从而制定定制化治疗计划。这一能力还促进了临床医生的实时反馈和调整，使他们能够提供远程指导并根据表现修改锻炼计划。在术后肩关节置换康复中的实证疗效特别有前景。Marley等人进行的一项随机对照试验（RCT）显示，通过运动追踪游戏提供实时反馈、评分和渐进挑战的加游戏化、治疗师支持的治疗性运动，在关节镜肩部手术后产生了与标准物理治疗相当的主动活动范围（ROM）和患者报告结局（Oxford Shoulder Score, DASH-Score）改善。这表明，由物理治疗师开具并远程监测的渐进式加游戏化运动计划，可作为有效的康复计划。可穿戴设备通过监测肩袖修复或全肩关节置换术后的睡眠模式，提供对术后疲劳、疼痛和整体恢复的洞察，睡眠指标与患者报告结局相关。尽管有这些益处，但重大挑战依然存在。可穿戴技术能够客观跟踪运动、活动水平和康复依从性。然而，这些指标主要反映恢复的替代标志物，目前缺乏将现实世界监测数据与肩关节置换术中优越的患者报告结局或长期功能改善联系起来的稳健证据。其他关键挑战包括数据隐私问题、限制部分患者获取的“数字鸿沟”，以及已记录的患者依从性随时间显著下降的趋势。

**智能植入物与传感器启用监测**
类似于膝关节和髋关节手术中的现有趋势，智能植入物在肩关节置换术中也变得越来越重要，提供关于不稳定、感染的信息，或许在术中还提供关于压力/张力相关力向量（导致后来的肩峰功能不全骨折）的信息。带有嵌入式传感器的智能植入物，结合先进的术中技术，正在塑造骨科手术，实现更大的精确性、个性化和改善的患者结局。这些创新旨在提供客观、实时的数据，以增强传统的临床评估和手术技术。智能植入物代表了一次重大飞跃，将嵌入式传感器直接整合到假体组件中，提供治疗和诊断能力。这些系统能够实时测量关键参数，如关节负荷、对线、温度、活动范围（ROM）、压力、应变和接近度，数据通常通过无线方式传输到外部系统。这种持续的客观、定量数据流提供了其他方式无法获得的见解，使医生能够主动管理治疗、早期检测并发症并完善恢复路径。在肩关节置换术领域，开发原型和早期商业解决方案正在涌现，具有在临床症状出现前识别并发症（如植入物松动、过载和机械故障）的潜力。例如，应用应变片在肩关节置换术中体内测量肩部力量，体现了这种诊断能力。虽然并非所有传感器技术都直接可转移至肩关节置换术，但更广泛的骨科应用展示了实时植入物监测的潜力。类似的进展延伸到髋关节置换术，其中传感器测量关节接触力和温度，电感式接近传感器以高灵敏度检测早期植入物松动。在膝关节置换术中，带有应变片的多轴力感测植入物已阐明日常活动期间的峰值力，导致植入物设计和术后康复策略的改进。商业系统如OrthoSensor（ERA-SENSE^TM）提供实时术中胫股力分布和软组织平衡数据，从而改善手术精确性并可能减少并发症。此外，脊柱融合监测受益于植入式传感器，可评估融合进展并测量椎体替代物和内固定器上的体内载荷。温度感测植入物也正在被探索用于各种骨科应用中早期检测植入物周围感染。Bergmann等人提供了体内负荷感测的历史概念验证，但受限于小样本、过时的植入物设计，以及仅使用半肩关节置换假体。这些研究表明，盂肱接触力可超过体重，尤其是在举起和推拉活动期间，报告的峰值力在体重的70%~170%之间。因此，这些数据仅证明可行性，而非直接支持当前需要现代验证的智能植入物应用。传感器启用植入物提供了实时监测植入物负荷和对线的潜力，然而这些测量的临床相关性仍处于研究阶段。目前，肩关节置换术中的许多数字和智能健康创新主要改进了数据收集、监测和分析的方式，而非直接证明临床结局的改善。

**新兴证据与未来方向**
尽管取得了这些有希望的发展，但挑战依然存在。当前传感器技术的整合通常需要对现有植入物设计进行重大修改，这可能技术上复杂、成本高昂，并可能损害植入物性能。其他局限性包括无线传感器的电源需求、生物相容性问题、非常小型植入物中有限的数据存储容量，以及稳健数据安全和隐私措施的关键需求。身体对植入设备的免疫反应（将其视为异物）仍然是一个问题。虽然具有开创性，但研究受限于小样本量、使用较旧的植入物设计，以及仅在半肩关节置换病例中进行的测量，而非全肩关节置换。此外，这些研究是在《医疗器械法规》（MDR）引入之前进行的，使得数据对现代植入物的代表性不足。尽管有这些局限性，这些数据集仍然是迄今为止唯一可用的体内测量数据，并且仍被如Orthosensor等公司引用。总体而言，智能植入物代表了医疗设备技术的一个有前景的前沿，具有改善疾病监测、减少侵入性随访以及提供更响应、个性化护理的潜力。远程医疗平台利用来自植入物和可穿戴设备的数据，允许虚拟随访，集成的远程监测系统提供实时跟踪以支持及时干预。远程康复项目已在肩部手术人群中显示出与面对面护理的非劣效性，ViViRA（Vivira Health Lab GmbH, Berlin, Germany）和Force Therapeutics（Force Therapeutics LLC, New York, NY, USA）等系统已在肩关节置换术路径中试点，以提供由临床医生监督的家庭物理治疗。最近一项包含10项随机试验（n=497）的荟萃分析评估了针对肩袖相关肩部疾病的远程医疗；没有一项试验涉及肩关节置换术。研究发现，与传统的面对面护理相比，远程医疗与肩部功能的更大改善、活动范围增加和疼痛减少相关，无论是在治疗后立即还是在随访时。这些发现表明，远程医疗可以作为肩袖疾病传统康复的有效替代或补充，但需要更大规模、标准化且随访时间更长的研究来确认长期益处。展望未来，人工智能（AI）有潜力通过支持个性化治疗决策、通过与机器人系统集成增强手术精确性以及利用预测分析简化工作流程来变革肩部护理。然而，围绕数据隐私、算法偏见、验证和临床整合的挑战仍然存在。作者强调需要严格测试和标准化，以确保AI提供安全、可靠和公平的患者护理改善。新兴的数字健康应用程序增强了这种预测能力。Akina Cloud（Akina Ltd, Zurich, Switzerland）通过提供结构化锻炼计划、通过AI运动分析实现实时反馈以及远程治疗师监督以监测依从性和生物力学，支持肩关节置换术后家庭康复。在韩国，研究团队已将深度学习模型应用于术中关节镜图像和术前临床/成像数据，以估计再撕裂风险和功能恢复；在一项研究中，DenseNet模型达到了约91%的测试准确性（特异性0.93，敏感性0.84）。

**挑战、成本与实施障碍**
尽管取得了这些进展，但主要的实施差距仍然存在：异构的传感器硬件和算法限制了跨研究可比性；病理性肩关节运动学的数据质量和有效性需要进一步验证；机器学习（ML）的“黑箱”问题和透明度仍然有限；与现有临床工作流程和电子健康记录（EHR）的整合尚处于起步阶段；监管和数据隐私障碍尚未解决；且在肩关节置换术人群中展示临床和成本效益的大型实用试验仍然稀缺。总体而言，由AI和结局预测模型增强的远程监测系统在肩关节置换术护理中具有巨大潜力，从术前规划到术后康复直至长期随访，但实现这一潜力需要严格的外部验证、更好的报告标准以及与临床实践的对齐。

**结论**
总体而言，尽管肩关节置换术中的数字和智能技术显示出相当大的潜力，但当前证据基础仍然异质，主要由可行性研究、技术报告和小型临床系列组成。证明以患者为中心的结局、并发症率或长期植入物存活率改善的高水平证据仍然有限。因此，这些创新中的许多的临床影响仍有待明确确立。数字健康、智能设备和术中技术的进步有望重塑肩关节置换术护理的格局。移动健康应用程序和远程医疗平台已证明能够支持教育、远程康复和患者报告结局收集，在髋关节和膝关节置换术中有强有力的有效性证据，在肩部手术中也有新兴试点研究。可穿戴设备和远程监测系统提供关于患者活动和恢复的客观、现实世界数据，而智能植入物则提供了连续、体内监测植入物性能和早期检测并发症的潜力。术中创新如机器人技术、增强现实和AI驱动的决策支持有望增强手术精确性并优化植入物寿命。这些技术共同代表了一种向个性化、数据驱动和主动护理的转变，但广泛实施将需要严格的临床验证、确保公平性和患者参与度的策略，以及无缝融入医疗系统，以真正实现其变革潜力。当前证据的一个重要局限性包括，评估围手术期路径中数字和智能健康技术的肩关节特异性数据相对稀缺。支持mHealth平台、远程康复、可穿戴监测和术中辅助技术的大部分最强证据来自髋关节和膝关节置换术，其中数字工作流程已更大规模地实施和研究。这一差距强调了在广泛采用前，需要进行前瞻性、以肩关节为重点的验证，以确定真正的临床有效性、成本效益和整合可行性。尽管如此，新兴技术、移动健康应用程序、可穿戴传感器、远程监测、预测模型和传感器启用的智能植入物正在改变肩关节置换术的术后和术中管理。AI驱动的预测工具（例如Schneller等人综述的ML模型，以及基于应用程序的系统如Akina Cloud和ANAPPA）的加入，预示着治疗更加个性化、结局预测更准确、患者更积极参与恢复的未来。然而，实现这一未来取决于克服外部验证、数据标准化和监管监督的挑战，以及融入临床工作流程和电子健康记录（EHR）。总体而言，数字和智能技术的整合代表了向更数据驱动和个性化护理的转变。然而，当前的进展主要增强测量、监测和技术精确性，而非直接改善临床结局。未来的研究应优先进行高质量、前瞻性的研究，采用标准化的结局指标，以确定这些技术是否能转化为肩关节置换术中有意义的临床获益和成本效益。