Автоматизовані системи підбору імплантів колінного суглоба: огляд і перспективи
DOI:
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-162-171Ключові слова:
автоматизована система, колінний суглоб, імплант, ендопротезування, роботизована хірургія, штучний інтелект, машинне навчання, комп'ютерна хірургія, пацієнт-специфічний імплант, передопераційне плануванняАнотація
В статті аналізується сучасний стан та перспективи розвитку автоматизованих систем для підбору імплантів колінного суглоба. Підкреслено важливість точного підбору імпланту для успішного ендопротезування, а також зростаючу роль технологій, таких як роботизовані хірургічні системи, інструменти на основі штучного інтелекту та машинного навчання, системи комп’ютерної хірургії та пацієнт-специфічні імпланти. Детально описано роботизовані системи, їхні характеристики та порівняльні аспекти. Розглянуто застосування штучного інтелекту та машинного навчання в прогнозуванні розмірів імплантів, 3D-плануванні та розробці пацієнт-специфічних імплантів. Окрему увагу приділено системам комп’ютерної хірургії поза робототехнікою, ролі передопераційного планування та 3D-моделювання. Наведено огляд новітніх технологій та майбутніх напрямків у цій галузі.
Посилання
Siddiqi, A., Horan, T., Molloy, R. M., Bloomfield, M. R., Patel, P. D., & Piuzzi, N. S. (2021). A clinical review of robotic navigation in total knee arthroplasty: historical systems to modern design. EFORT Open Reviews, 6(4), 252-269. https://doi.org/10.1302/2058-5241.6.200071
Guezou-Philippe, A., Clavé, A., Maguet, E., Maintier, L., Garraud, C., Fouefack, J.-R., ... & Stindel, E. (2025). Fully automated workflow for designing patient-specific orthopaedic implants: Application to total knee arthroplasty. PLoS ONE, 20(6), e0325587. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0325587
Koenig, J. A., & Plaskos, C. (2019). Total knee arthroplasty technique: OMNIBotics. In Robotics in Knee and Hip Arthroplasty: Current Concepts, Techniques and Emerging Uses (pp. 167-183). Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-16593-2_17
Walgrave, S., & Oussedik, S. (2023). Comparative assessment of current robotic-assisted systems in primary total knee arthroplasty. Bone & joint open, 4(1), 13-18. https://doi.org/10.1302/2633-1462.41.BJO-2022-0070.R1
Bagaria, V., Nadange, S., & Tiwari, A. (2025). A case series of robotic TKA in stiff knees using the imageless CORI system: technical strategies and early functional results. Musculoskeletal surgery, 1-8. https://doi.org/10.1007/s12306-025-00931-8
Sabatini, L., Ascani, D., Vezza, D., Massè, A., & Cacciola, G. (2024). Novel Surgical Technique for Total Knee Arthroplasty Integrating Kinematic Alignment and Real-Time Elongation of the Ligaments Using the NextAR System. Journal of Personalized Medicine, 14(8), 794. https://doi.org/10.3390/jpm14080794
Drynan, D., Rasouli, R. F., Williams, J. W., & Balalla, B. (2021). Measured Resection Techniques Do Not Align to the Cylindrical Axis in Kinematic Total Knee Arthroplasty. Arthroplasty Today, 8, 157-162. https://doi.org/10.1016/j.artd.2021.02.014
Kelmers, E., Szuba, A., King, S. W., Palan, J., Freear, S., Pandit, H. G., & van Duren, B. H. (2023). Smart knee implants: an overview of current technologies and future possibilities. Indian Journal of Orthopaedics, 57(5), 635-642. https://doi.org/10.1007/s43465-022-00810-5
Grutter, P., & Trained, J. H. F. (2022). Mako SmartRobotics™ for total knee replacement. URL: https://gruttermd.com/robotic-knee-replacement-dr-paul-grutter-md
Batailler, C., Hannouche, D., Benazzo, F., & Parratte, S. (2021). Concepts and techniques of a new robotically assisted technique for total knee arthroplasty: the ROSA knee system. Archives of orthopaedic and trauma surgery, 141(12), 2049-2058. https://doi.org/10.1007/s00402-021-04048-y
Roche, M. (2021). The MAKO robotic-arm knee arthroplasty system. Archives of orthopaedic and trauma surgery, 141(12), 2043-2047. https://doi.org/10.1007/s00402-021-04208-0
Burge, T. A., Jones, G. G., Jordan, C. M., Jeffers, J. R., & Myant, C. W. (2022). A computational tool for automatic selection of total knee replacement implant size using X-ray images. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology, 10, 971096. https://doi.org/10.3389/fbioe.2022.971096
Pichler, L., Klein, L., Perka, C. F., Gwinner, C., & El Kayali, M. K. (2024). The accuracy of preoperative implant size prediction achieved by digital templating in total knee arthroplasty is not affected by the quality of lateral knee radiographs. Journal of Experimental Orthopaedics, 11(3), e12102. https://doi.org/10.1002/jeo2.12102
Bertolino, L., Ranzini, M. B. M., Favaro, A., Bardi, E., Ronzoni, F. L., & Bonanzinga, T. (2025). Use of Artificial Intelligence on Imaging and Preoperatory Planning of the Knee Joint: A Scoping Review. Medicina, 61(4), 737. https://doi.org/10.3390/medicina61040737
Min, M., Wang, X., Urba, R., Zhang, W., Gao, J., & Fan, L. (2025). Comparison of traditional template measurements and artificial intelligence preoperative planning in total knee arthroplasty. Frontiers in Surgery, 12, 1573148. https://doi.org/10.3389/fsurg.2025.1573148
Salman, L. A., Khatkar, H., Khaleel, A., & Jones, G. (2024). Reliability of artificial intelligence in predicting total knee arthroplasty component sizes: A systematic review. European Journal of Orthopaedic Surgery & Traumatology, 34(2), 747–756. https://doi.org/10.1007/s00590-023-03784-8
Batailler, C., Shatrov, J., Sappey-Marinier, E., Servien, E., Parratte, S., & Lustig, S. (2022). Artificial intelligence in knee arthroplasty: Current concept of the available clinical applications. Arthroplasty, 4, Article 17. https://doi.org/10.1186/s42836-022-00119-6
Lambrechts, A., Wirix-Speetjens, R., Maes, F., & Van Huffel, S. (2022). Artificial intelligence based patient-specific preoperative planning algorithm for total knee arthroplasty. Frontiers in Robotics and AI, 9, 840282. https://doi.org/10.3389/frobt.2022.840282
Nguyen, V. D., LaCour, M. T., & Komistek, R. D. (2024). Enhanced Knee Kinematics: Leveraging Deep Learning and Morphing Algorithms for 3D Implant Modeling. arXiv preprint arXiv:2408.01557. https://arxiv.org/pdf/2408.01557?
Enam, S., Seng, G. H., & Ramlee, M. H. (2024). Patient-Specific Design of Knee and Ankle Implant: A Short Review on the Design Process, Analysis, Manufacturing, and Clinical Outcomes. Malaysian Journal of Medicine & Health Sciences, 20(2). https://doi.org/10.47836/mjmhs.20.2.40
Dunka, V., Punukollu, P., Punukollu, M., Burugu, S., Yerneni, R. P., & Kodali, S. (2021). AI-Based Biomechanical Modeling for Personalized Orthopedic Implants: Leveraging Machine Learning for Patient-Specific Design, Material Selection, and Post-Surgical Outcome Prediction. Essex Journal of AI Ethics and Responsible Innovation, 1, 358-397. https://ejaeai.org/index.php/publication/article/view/65
Ciliberti, F. K., Guerrini, L., Gunnarsson, A. E., Recenti, M., Jacob, D., Cangiano, V., ... & Aubonnet, R. (2022). CT-and MRI-based 3D reconstruction of knee joint to assess cartilage and bone. Diagnostics, 12(2), 279. https://doi.org/10.3390/diagnostics12020279
Burge, T. A., Jones, G. G., Jordan, C. M., Jeffers, J. R., & Myant, C. W. (2022). A computational tool for automatic selection of total knee replacement implant size using X-ray images. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology, 10, 971096. https://doi.org/10.3389/fbioe.2022.971096
Heller, M. T., Maderbacher, G., Schuster, M. F., Forchhammer, L., Scharf, M., Renkawitz, T., & Pagano, S. (2025). Comparison of an AI-driven planning tool and manual radiographic measurements in total knee arthroplasty. Computational and Structural Biotechnology Journal, 28, 148-155. https://doi.org/10.1016/j.csbj.2025.04.009
Romanyuk O.N., Romanyuk O.V., Babiy B.V., Maidanyuk V.P., Kotlyk S.V. “Game mechanics using neuro-headsets”, in Proceedings of the conference “Computer games and multimedia as an innovative approach to communication – 2025”, Odesa, Ukraine, 2025, pp. 377–378.
Romanyuk O.N., Pavlov S.V., Maidanyuk V.P., Titova N.V., Romanyuk S.O., “Use of neuro-headsets for diagnosing diseases”, in Proceedings of the International Scientific and Technical Conference on Opto-Electronic Information Technologies “PHOTONICS – ODS 2025”, Vinnytsia, Ukraine, 2025, 3 p.
Romanyuk O.N., Titova N.V., Romanyuk S.O., “The use of neuro-headsets for computer diagnostics of diseases”, in Automation and biomedical and computer technologies: abstracts of the reports of the All-Ukrainian scientific and technical internet conference, Dnipro, Ukraine: State Higher Educational Institution “PDTU”, 2025, pp. 186–189.
Romanyuk O.N., Pavlov S.V., Titova N.V., Romanyuk S.O., Maidanyuk V.P., “The use of neuro-headsets for diagnostics of diseases”, Optical-electronic information and energy technologies, vol. 49, No. 1, p. 168–177, 2025.
Romanyuk O.N., Pavlov S.V., “Development of implantable neurointerfaces”, in Collection of Abstracts of the IV International Scientific and Technical Conference “Prospects for the Development of Mechanical Engineering and Transport – 2025” [Electronic edition], Vinnytsia, Ukraine: VNTU, 2025, pp. 403–405.
Pavlov S. V. Information Technology in Medical Diagnostics //Waldemar Wójcik, Andrzej Smolarz, July 11, 2017 by CRC Press - 210 Pages.
Wójcik W., Pavlov S., Kalimoldayev M. Information Technology in Medical Diagnostics II. London: (2019). Taylor & Francis Group, CRC Press, Balkema book. – 336 Pages.
Y. Pylypets, S. Pavlov, Y. Yaroslavsky, S. Kostyuk, and M. Ursan, “Features of the application of telemedical technologies based on artificial intelligence in disaster medicine,” Opt-el. inf-energ. tech., vol. 48, no. 2, pp. 190–195, Nov 2024.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 0
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
