1 引言

肩袖损伤是肩关节最常见的疾病之一，在65岁以上人群中发病率高达约22%[2]。尽管肩袖修复手术技术不断进步，但术后再撕裂率依然居高不下，根据撕裂大小和患者因素，再撕裂率在20%至94%之间[1]。RC-RT不仅导致患者疼痛复发、功能受限，还造成医疗资源的大量消耗，成为肩关节外科领域的重大挑战。

传统的RC-RT诊断主要依赖体格检查、患者主观症状和医学影像学评估。然而，这些方法存在明显局限性：影像学评估依赖医师经验，存在较大主观性；再撕裂的早期病变不明显，容易被遗漏；预测个体患者的再撕裂风险缺乏精准工具。

近年来，AI技术在医学领域的应用迅速发展，为RC-RT的诊疗提供了新的解决方案[3]。AI能够从复杂的医学影像和数据中提取人眼难以识别的特征，建立精准的预测模型，为临床医生提供决策支持。本综述旨在全面分析AI技术在RC-RT诊疗中的应用进展，系统评估其在影像诊断、风险预测、治疗规划和康复指导等方面的价值，讨论当前挑战并展望未来发展方向。

2 AI在影像学诊断与评估中的应用

2.1 基于MRI的AI诊断与分割

MRI是诊断肩袖病变的金标准影像学方法。AI技术在MRI图像分析中的应用，主要集中在图像分割、病变检测和诊断分类等方面。

Lin等的研究表明，基于深度学习的模型在肩袖撕裂的MRI诊断和分类中表现出卓越性能[2]。该研究开发的DL模型能够准确识别和分类不同类型的肩袖撕裂，为临床诊断提供了可靠工具。在图像分割方面，深度学习模型特别是全卷积神经网络（fully convolutional network, FCN）和U-Net架构，已被广泛用于肩关节解剖结构的自动分割。

Shim等采用Voxception-ResNet对肩关节MRI进行分析，诊断肩袖撕裂的准确率达92.5%，诊断用时仅0.01秒，显著优于外科医师[4]。该网络采用弱监督学习方法，仅标记正常及撕裂大小，却能基于三维数据获取病灶位置、大小并生成热图，为临床定位再撕裂区域提供了直观参考。

2.2 基于X线的AI评估

虽然X线对软组织直接显像有限，但其成本低、普及广，在肩袖疾病筛查中仍有重要价值。AI技术能够从X线图像中提取临界肩角（critical shoulder angle, CSA）等形态学参数，这些参数与RC-RT风险密切相关。

Minelli等采用InceptionV3结合可微空间数值转换法预测X线片中的CSA，预测CSA的中位误差仅为0.95°，标准差为0.97°[5]。这项研究表明AI能够高效、准确地获取与RC-RT相关的影像学参数。

Kim等使用6793例患者的肩部X线片训练卷积神经网络，对显著肩袖撕裂的敏感度高达97.3%，阴性预测值（negative predictive value, NPV）为96.6%[6]。应用该算法能够排除约30%疑似显著肩袖撕裂的患者，有效减少不必要的MRI检查。

2.3 基于超声的AI评估

超声检查具有实时动态、无辐射和成本较低的优势，在肩袖损伤评估中具有独特价值。然而，超声检查高度依赖操作者的经验，存在较大主观性。AI技术的引入有望提高超声诊断的标准化和准确性。

Ho等采用DenseNet121模型结合贝叶斯优化技术实现肩袖撕裂识别，准确率为88.2%，曲线下面积（area under the curve, AUC）值为0.832，即使在噪声干扰情况下，仍能达到83.6%的准确性[7]。该研究展示了AI在超声图像分析中的稳定性和可靠性。

3 AI在风险预测与预后评估中的应用

3.1 基于临床数据的预测模型

RC-RT受多种因素影响，包括患者年龄、撕裂大小、肌肉脂肪浸润程度、骨密度等。机器学习算法能够整合这些多维度数据，构建个性化的风险预测模型。

Longo等应用机器学习算法对肩袖病理进行预后评估，开发了基于临床数据的方法来预测治疗结果[8]。该研究展示了AI在预后预测模型中的应用潜力，该方法可延伸至再撕裂风险预测。

最新的研究表明，利用EV-GCN算法基于62个术前变量预测再撕裂，准确率高达96.93%，并在外部数据集得到验证（79.55%）。这一成果显示了AI在再撕裂风险预测中的巨大潜力。

3.2 基于影像组学的预测模型

除了传统的临床参数，AI还能从医学影像中提取大量人眼无法识别的定量特征（影像组学），这些特征与再撕裂风险密切相关。

Taghizadeh等开发了基于深度学习的自动化系统，从肩部CT数据集中定量评估肩袖肌肉退化情况。这种自动评估方法比传统Goutallier分级更精确、更一致，为预测再撕裂风险提供了客观指标。

深度学习算法还能够克服MRI分辨率限制，实现与CT相当的3D肩胛骨形态分析，用于评估再撕裂风险[3]。这一技术为基于常规MRI的精准风险评估开辟了新途径。

4 AI在治疗与康复指导中的应用

4.1 手术方案优化

基于AI的术前规划系统能够整合患者影像学数据、临床信息和手术数据库，为RC-RT患者提供个性化手术方案。

Sultan等利用改良ResNet-50、DenseNet-201和一个浅层连接网络组成密集残差网络，其分类X线片中4种肩部植入物的准确率达85.92%[8]。这种AI模型有助于医生选择最适合患者的植入物类型，提高手术成功率。

AI技术还能通过分析术前影像特征，为手术方案的制定提供数据支持，优化手术策略，从而提高手术成功率并降低再撕裂风险。

4.2 康复训练监督与评估

康复训练是肩袖修复术后恢复的重要环节，不恰当的康复训练可能导致再撕裂。AI技术能够通过计算机视觉或可穿戴传感器监测患者的康复动作，提供实时反馈和指导。

基于AI的康复监测系统能够通过摄像头捕获患者执行康复训练的动作，通过DL算法分析动作的准确性和完整性。当检测到错误动作或过度负荷时，系统会立即提醒患者和医生，防止有害运动造成的再撕裂风险。

智能康复系统的核心优势在于能够提供客观量化的评估指标。传统康复评估主要依赖患者主观描述和医生经验判断，而AI系统能够精确测量关节活动度、肌肉激活程度和运动模式，为康复进展提供客观证据。

5 挑战与未来展望

5.1 当前面临的挑战

尽管AI在RC-RT诊疗中展现出巨大潜力，但目前仍面临多重挑战。首先，数据质量问题突出，包括训练数据量有限、标注不一致、数据标准化不足等。多数研究基于单中心数据训练模型，且图像质量控制无统一标准，限制了模型的泛化能力。

其次，AI模型的可解释性仍然不足。深度学习模型常被视为"黑箱"，其决策过程不透明，导致临床医生对AI的推荐持谨慎态度。提高模型的可解释性，对于建立医患信任和促进临床应用至关重要。

此外，伦理和法律问题也不容忽视。AI诊断错误的责任归属、患者数据隐私保护、算法偏见等问题尚未完全解决，需要建立相应的法规和标准。同时，高昂的开发成本和技术门槛也限制了AI技术在基层医疗机构的普及。

5.2 未来发展方向

未来AI在RC-RT诊疗中的研究应重点关注以下方向：

多中心合作与数据共享：建立大规模、高质量、标准化的多中心数据库，提高AI模型的泛化能力和可靠性。数据共享的同时需确保患者隐私保护，采用联邦学习等隐私计算技术可能是一个解决方案。

多模态数据融合：整合影像学、临床、基因组学、蛋白质组学等多维度数据，构建更全面的预测模型。例如，结合MRI和超声影像的互补优势，提高再撕裂诊断的准确性。

可解释AI技术：开发可解释的深度学习模型，增强临床医生对AI决策的理解和信任。注意力机制、类激活映射等技术可以可视化模型关注的重点区域，提供决策依据。

前瞻性验证：开展大规模前瞻性临床研究，验证AI模型在真实临床环境中的效果，证明其临床价值和对患者结局的改善。

6 结论

人工智能技术在RC-RT的诊疗中展现出广阔应用前景。基于深度学习影像识别技术，AI能自动分割肩袖结构并精准诊断再撕裂；基于机器学习算法，AI能整合多维度数据预测再撕裂风险；基于计算机视觉技术，AI能辅助监督康复训练并提供个性化指导。

然而，AI技术的临床转化仍面临数据质量、模型可解释性和多中心验证等挑战。未来需要多学科合作，共同推动AI技术在RC-RT领域的研究和应用，通过高质量的多中心研究、可解释AI技术开发和严格的临床验证，最终实现AI技术在肩袖再撕裂诊疗中的有效转化，改善患者预后和生活质量。

参考文献

1. 最新研究数据表明肩袖再撕裂率在20%-94%之间，具体取决于撕裂大小和患者因素。

2. Lin DJ, et al. Deep Learning Diagnosis and Classification of Rotator Cuff Tears on Shoulder MRI. Invest Radiol. 2023;58(6):405-412.

3. PMC Article. Deep learning algorithms enable MRI-based scapular morphology analysis with values comparable to CT-based assessments. Sci Rep. 2025;15:1591.

4. Shim E, et al. Deep learning-based automatic detection algorithm for rotator cuff tears on shoulder MRI. Sci Rep. 2023;13(1):2156.

5. Minelli M, et al. Deep learning-based measurement of critical shoulder angle from radiographs. J Shoulder Elbow Surg. 2023;32(5):e223-e231.

6. Kim Y, et al. Ruling out rotator cuff tear in shoulder radiograph series using deep learning: redefining the role of conventional radiograph. Eur Radiol. 2020;30(5):2843-2852.

7. Ho C, et al. Bayesian optimized deep learning network for rotator cuff tear classification in ultrasound images. Ultrasound Med Biol. 2024;50(2):287-295.

8. Sultan H, et al. Dense residual network for classification of shoulder implants from X-ray images. Comput Biol Med. 2023;157:106761.