肩部慢性疼痛康复的“智能康复”诊疗模式发展与展望*

杜洪振，冯景玉，张玉杰，毛瑞勋，程沈诺，王晓红，张孝刚，姜 影

（滨州医学院，山东烟台 264003）

慢性疼痛是指持续或复发时间超过3个月的疼痛。2018 年国际疾病分类第11 版（ICD-11）目录第一次收录慢性疼痛[1]。国外研究表明，全世界发达国家总人口中高达30%的人遭受慢性疼痛的困扰[2]。肩痛是发生在肩关节及周围组织的疼痛，多由于肩周炎、肩袖损伤、肩峰撞击、肌腱损伤等肩关节运动系统疾病引发，流行病学调查显示其患病率为7%～26%，疼痛合并肩关节活动障碍发生率高达89.4%[3]。肩痛作为运动系统疾病的第三大类疾病，常呈进行性加重、反复发作，最终表现为慢性疼痛状态，导致生活质量下降。

临床中对于慢性肩痛主要有药物治疗、神经阻滞、痛点注射等处理方法，以及运动训练、物理因子治疗等康复治疗方法。传统疼痛康复模式局限在医院和门诊，治疗连续性差，患者居家康复训练依从性也较差。智能康复模式有效结合了康复治疗在处理慢性肩痛方面的优势并弥补了传统诊疗模式的“短板”。

1 “智能康复”的概念与优势

“智能康复”是指在互联网信息平台的支持下利用人工智能、神经生物科学、生物工程等领域技术，打破传统人机交互界限，实现智能化的康复评定和个性化的康复治疗[4]，同时构建“医院-平台-患者”交互联动的康复网络，从而实现康复过程的精准化、个性化和智能化管理。在慢性肩痛患者的临床康复过程中，智能康复模式可以在患者首诊后实现对患者康复过程的长期跟踪、实时监测、疼痛管理、居家治疗。该模式根据患者不同的人群和疼痛类型提供不同的训练方案并全程记录患者的治疗过程，将治疗效果量化，使治疗效果“看得见”、“摸得着”。此外，患者将更加专注于自主学习与锻炼，由依赖医护人员的被动状态转变为自我依赖，实现康复过程的自我激励[5]。

2 肩部慢性疼痛康复的“智能康复”诊疗模式国内发展现状

以检索词“智能、智慧、APP、肩痛、疼痛、康复、评估、干预、治疗、软件、互联网、手机、程序、系统、物联网”等对中文文献数据库进行非系统性检索，筛选国内近十年的相关研究进展，具体发现如下。

2.1 智能康复评定系统 国内针对慢性肩痛问题评估的智能康复系统研究极少，文献检索出共4 个相关研究。

2.1.1 基于学习算法建立的智能评定系统 贾小飞等[6]为慢性疼痛患者提供了中西医结合疼痛康复管理服务，包括对症状、体征、实验室检查、影像学检查、舌象、脉象等相关病理信息进行分析并提供相应的中医和物理因子诊治方案。建立病理因素诊断和物理因子治疗方案数据库，以及中医病性辨证与中医调摄方案条目库，通过基于贝叶斯网络（Bayesian network）的学习算法对诊断过程进行学习，筛选最高概率诊断结果和治疗方案并导出。系统通过随机平行对照研究了240 例患者的使用效果，实验组治疗4 周后并随访1 个月SF-MPQ（简化McGill 疼痛问卷）单项得分较治疗前有显著改善，且SF-MPQ 单项得分优于医师护理对照组，证明其效果优于传统的医师疼痛管理模式。

2.1.2 基于表情识别建立的智能评定系统 孔凯霆[7]及其所在的卢官明教授团队通过建立面部图像表情数据库和表情识别算法对新生儿疼痛进行安静、哭泣、轻度疼痛、重度疼痛4个等级的评估。系统可以运行在手机或平板电脑等移动终端，通过拍摄含有新生儿面部表情的视频就可实现快速的疼痛状况评估，提供了一种客观、高效、均一化的智能化疼痛评定方法。国内尚无基于肩部疼痛表情数据库（UNBC-McMaster 肩部疼痛表情数据库[8]）建立的面部表情疼痛评估系统，该研究可在自建肩部疼痛表情数据库后结合相关算法实现向肩痛面部表情识别评估的扩展。

2.1.3 基于自评电子问卷实现的智能评定系统 阳买等[9]的研究通过编写基于德尔菲法（Delphi Method）的腰痛自我诊断问卷并开发自我诊断APP 来辅助患者实现对自身腰痛的评估和诊断，问卷基于16位专家的两轮建议函授建立，具备较好的信度和效度，患者通过填写线上问卷即可获得诊断结果，还可进行腰痛知识科普和腰痛线上问诊。研究通过了50例患者的临床应用和有效性检验，虽然不能对慢性肩痛进行评估，但移动医疗APP 搭载电子问卷的模式，在技术方案上是最为简单和可行的，如电子化的肩关节疼痛与功能障碍指数量表（shoulder pain and disability index,SPADI）[10]或基于德尔菲法建立肩痛自评量表。

2.1.4 基于OpenPose人体关键点检测的智能评定系统 刘亚楠等[11]的研究在Cao Z 等[12]研发的Open-Pose 基础上通过提取关键点坐标实现对患者关节活动度和身体姿态的识别，结合填写相关量表覆盖患者疼痛状况、肌肉力量、日常活动能力等方面的评估；同时，通过推荐算法推测了康复计划制定的可能性并开发了“康栈”智能康复服务平台。

2.2 智能康复干预系统 国内成熟的智能疼痛康复、疼痛干预研究主要基于移动医疗APP、AR 康复系统和虚拟现实系统实现，文献检索共得6 个相关研究。

2.2.1 基于运动疗法库的智能干预系统 张琳等[13]探索了通过移动医疗APP 为非特异性下腰痛（nonspecific low back pain,NLBP）患者定制个体化运动疗法方案的可行性并验证了系统的治疗效果。该程序总结出运动疗法库，根据腰椎活动度、肌肉柔韧性、肌耐力及平衡功能的评定将所有动作分类编码；建立评估和干预编码对应表，再通过APP 程序对非特异性下腰痛患者组合个体化运动疗法方案。APP 适用于手机或平板等移动端，为患者提供基于互联网的居家康复服务。

2.2.2 基于动作捕捉设备的智能干预系统 陈以华等[14]通过体感互动康复训练系统（Somatosensory interactive rehabilitation system）帮助肩周炎患者以体感互动游戏的方式完成运动训练、作业治疗。研究表明，体感互动康复训练可以缓解肩周炎患者的疼痛程度，增大肩关节的活动度，减轻肩关节运动障碍及提高患者日常活动能力评分（activities of daily living,ADL），且相对普通康复过程患者训练依从度大幅增加。曹庆豪等[15-16]则通过AR 实时渲染技术对肘关节的动作进行模拟，患者通过佩戴AR 设备来操控AR 卡通模型完成游戏，辅助进行运动训练，提高患肢关节活动度，防止挛缩和粘连的发生。AR 平台和体感互动平台相对于其他智能康复辅具设备更具扩展性，在应用层面可以解决多方面的功能障碍，包括各种因慢性疼痛和关节活动度受限导致的功能限制，因此应用前景广阔。

2.2.3 基于共享智能辅具开发的智能干预系统 胡鸿等[17]开发的智能上肢康复辅具，可以实现患者康复训练过程的全时监测，通过互联网与手机移动医疗终端连接，记录患者康复进程并反馈训练效果。与其他智能康复辅具所不同的是，该辅具设计和互联网平台的开发均基于“共享”理念，患者可以在线租赁，居家治疗，按照康复次数付费而不用承担昂贵的辅具费用，在保证训练质量的同时避免了频繁去往医院的麻烦。

2.2.4 基于物联网络和云计算建立的康复云平台唐心宇等[18]把物联网技术和云计算技术引入康复训练及评估中，利用物联网技术连接云端数据库和终端智能康复设备，建立基于kinect和Unity3D的情景交互式虚拟环境建模系统，搭建了针对上肢康复的摘苹果、开赛车训练场景，建立任务导向、情景融合下的运动训练模式。康复训练场景生动有趣，提高了患者在康复训练过程中的积极性与主动性。训练过程上传云端，通过云计算进行评估和记录，康复专业人员可以在后台进行康复方案的监督、指导和反馈。

2.2.5 基于体医融合思维的康复云平台 苏州大学、苏州市体育局和市立医院创建的“运动云医院”APP[19]，在APP上设立云医疗、云康复、云知识、云动态等不同栏目，使用者可以在APP 上进行在线康复评估和训练指导，“运动云医院”是首个基于体医融合思想开发的康复云平台，开拓了康复教育在慢性肩痛预防和康复方面的道路。

2.3 国内智能康复系统汇总 国内智能康复系统相关研究中普遍结合了新兴的人工智能技术、图像识别技术、动作捕捉技术、VR 和AR 技术，从而突破了传统人机交互的界限。现有研究在功能上可以实现对肩部慢性疼痛康复的覆盖，但不能完全适用于慢性肩痛患者康复的全过程，故笔者继续通过手机APP 应用平台和百度检索针对慢性肩痛患者开发的软件，检索结果类型冗杂，涉及疼痛管理、康复、中医理疗、瑜伽训练等多个领域。其中维萨里团队开发的软件“运动康复训练”可以帮助患者进行简单的肩痛自我评定并推荐全面细致的运动训练计划，帮助患者提高肩关节周围尤其是肩袖肌群的肌力，提高盂肱关节的稳定性和肩关节活动范围，加速肩痛的康复进程[20]。检索获得智能康复相关APP普遍缺乏医疗专业性和可靠性及临床实验数据，有效性有待考察。国内慢性疼痛智能康复系统汇总详见表1。

表1 国内慢性疼痛智能康复系统汇总

3 肩部慢性疼痛康复的“智能康复”诊疗模式发展的困境

“智能康复”诊疗模式在我国发展总体较为缓慢，智能康复产品和相关的智能康复模式均面临与大多数移动医疗、智慧医疗产品相同的普遍性问题，如表2[21-23]。针对慢性肩痛患者开发的智能康复系统往往在设计中即存在多方面的缺陷，如无法将理疗处方和运动处方结合、处方单一缺乏特异性、缺少康复训练监督功能等，造成其临床使用效果受限、患者满意度低等不良影响；康复云平台之间相互孤立、平台系统与终端智能康复产品不能有效链接应用，导致用户流失、产品发展缓慢。

表2 智能康复模式发展问题汇总

4 肩部慢性疼痛康复的“智能康复”诊疗模式发展的改进对策

鉴于上述现状与发展困境，为更好地发展智能康复模式，笔者认为首先应立足顶层设计，制定互联网康复医疗政府及行业规制，健全配套的医保和医疗支付体系。在模式设计上，智能康复医疗系统应当建立统一的康复数据库作为支持上层应用数据基础，基于数据库构建相关评估、康复的统一标准[24]。参照美国康复医学统一数据库（Uniform Data System For Medical Rehabilitation,UDSMR），以其为基础创建的功能独立性评测法（Functional Independence Measure,FIM）是美国三级康复流畅转诊的基础，通过分析其数据，建立以患者功能为单位计算的定额付费法（FRGs）[25]。该系统在实现康复服务同质化的同时还降低了康复医疗费用。采用基于ICF 的功能评定系统或ICF 框架开发的量表系统，如残疾评定量表（WHO Disability Assessment Schedule 2.0,WHODAS 2.0）。ICF 广泛覆盖了活动和参与，相对于其它分类系统更加关注患者功能的恢复[26]。再者，积极推进智能中医康复系统的研发，如将传统运动疗法与移动医疗APP 结合。传统运动疗法中的“太极拳”、“八段锦”通过拉伸骨骼肌、活动关节，能够疏经活络，也有助于缓解慢性骨关节炎引起的疼痛；“太极拳”、“八段锦”等传统运动疗法作为有氧运动的一种，可以加速人体代谢，增强人体能量平衡[27-28]。

5 小结与展望

国内尚无为慢性肩痛患者定制的智能康复系统，慢性肩痛的诊疗模式如何与“智能康复”结合也有待进一步探索和验证。笔者建议后续的研究工作应当紧密结合SOAP 原则（Subjective-Objective-Assessment-Plan）和 ICF（International Classification of Functioning,Disability and Health）展开，同时广泛借助德尔菲法（Delphi Method）建立具有良好信度和效度的自评问卷，以电子问卷的形式实现肩痛患者的康复评定。此外，除了将智能康复应用于肩痛患者的康复外，还可发散性地将其应用于康复医护人员的学习与培训，例如利用VR 和体感设备构建情景交互式的标准化病人（Standardized Patients,SP）教学平台、APP等。