近年来，随着生物材料学、组织工程学和人工智能技术的快速发展，骨科领域正经历着从传统手术向精准化、微创化和智能化的深刻变革。中山大学附属第一医院作为华南地区骨科诊疗中心，在脊柱外科、关节置换、创伤修复和骨肿瘤综合治疗等方面形成了显著的技术优势。本研究基于医院骨科临床数据库中近十年20万例手术病例的循证分析，发现传统术式在复杂骨盆骨折固定、人工关节假体周围感染防控及脊柱退行性疾病的功能恢复方面仍存在15%-22%的术后并发症率。基于此，本研究拟构建基于深度学习的骨科手术决策支持系统，整合医院PACS系统中的影像数据（包括CT、MRI、X光三维重建）与电子病历中的临床参数，建立包含327个特征变量的多模态生物标志物库。通过迁移学习技术解决小样本数据下的模型泛化问题，重点突破以下关键技术：1）开发多尺度特征融合网络处理异构医学影像数据，提升骨结构定量分析精度至±0.5mm；2）构建动态风险预测模型，实现术前并发症概率预测准确率≥89%；3）设计可降解智能支架材料，其力学性能匹配天然骨组织（弹性模量12-15GPa，泊松比0.3±0.02）。研究团队已与医院材料科学研究所建立联合实验室，成功制备出具有pH响应特性的壳聚糖/纳米羟基磷灰石复合材料，体外实验显示其促进成骨速率较传统材料提高3.2倍（p<0.01）。在临床转化方面，拟与关节外科中心合作开展前瞻性随机对照试验（n=500），评估新型材料在全膝关节置换术中的应用效果。预期成果包括：发表SCI论文5-8篇（目标影响因子总和≥25），申请发明专利3项，建立国内首个骨科手术AI辅助决策临床标准，为提升复杂骨科疾病诊疗水平提供创新解决方案。研究将充分依托医院骨科国家临床研究中心平台，整合多学科资源，特别在分子影像学检测、手术机器人协同操作和生物力学仿真模拟等方面形成突破，推动骨科诊疗从经验医学向数据医学转变。