AI预测关节炎进展如同时光机

快速阅读: 据最新通报，英国萨里大学团队研发出AI系统，可预测膝关节X光片一年后的变化，基于5万张影像训练，速度达现有工具的9倍，并生成个性化风险评分，助力骨关节炎早期干预与患者依从性提升。

英国萨里大学科研团队近日研发出一款人工智能系统，可预测个体膝关节X光片一年后的影像变化，助力骨关节炎病情进展的早期追踪。该成果已在2025年国际医学图像计算与计算机辅助干预会议（MICCAI 2025）上发布，并发表于《医学图像计算与计算机辅助干预》期刊。

骨关节炎是一种退行性关节疾病，全球患者超5亿人，是老年人致残的主要原因。新开发的AI工具不仅能生成逼真的“未来”X光图像，还提供个性化风险评分，帮助医生和患者更直观地理解疾病发展趋势。该系统基于近5万张膝关节X光片、涵盖约5000名患者的数据训练而成，是目前同类研究中规模最大的数据集之一。其预测速度约为现有AI工具的9倍，且效率与准确性更高。

该系统核心采用先进的扩散生成模型，可重建患者未来膝关节X光影像，并自动标注关节内16个关键点，明确显示AI所监测的潜在变化区域。这一设计显著提升了模型的可解释性，有助于临床医生建立对预测结果的信任。研究负责人戴维·巴特勒表示，传统医疗AI多仅提供数值预测，而新系统通过对比当前与未来影像，能有效激发患者依从治疗方案或调整生活方式的积极性。

此外，研究人员正探索将该技术拓展至肺部或心脏疾病等领域，以实现对吸烟所致肺损伤或心血管病进展的可视化预测。目前，团队正寻求医疗机构合作，推动该技术在临床实践中的应用，从而更早识别高风险患者并实施个性化干预。

(以上内容均由Ai生成)