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原文链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2025/10/251022023116.htm
原文作者：University of Surrey
萨里大学（University of Surrey）的研究人员开发出一种新的人工智能系统，可以预测患者一年后膝关节X光片的外观。这一突破可能会重塑全球数百万骨关节炎患者对病情的了解和管理方式。
这项研究发表在国际医学图像计算与计算机辅助干预会议（MICCAI 2025）上，介绍了一种强大的AI模型，它不仅能够生成逼真的“未来”X光片，还能提供个性化的风险评分，以估计疾病的进展情况。这些输出结果共同为医生和患者提供了关于骨关节炎可能随时间如何演变的视觉路线图。
骨关节炎进展预测的一大进步
骨关节炎是一种影响全球超过5亿人的退行性关节疾病，是老年人致残的首要原因。萨里大学的系统使用了来自约5000名患者的近5万张膝关节X光片进行训练，使其成为同类数据集中规模最大的数据集之一。它预测疾病进展的速度大约是类似AI工具的九倍，并且运行效率和准确性更高。研究人员认为，速度与精度的结合将有助于该技术更快地融入临床实践。
萨里大学视觉、语音和信号处理中心（CVSSP）以及以人为本人工智能研究所（Institute for People-Centred AI）的该研究首席作者David Butler解释道：
“我们习惯了提供数字或预测的医疗AI工具，但很少有解释性的工具。我们的系统不仅能预测你膝盖恶化的可能性——它实际上能向你展示未来膝盖可能是什么样子的逼真图像。将今天的X光片和明年的X光片并排比较，是一种强大的激励。它能帮助医生更早采取行动，让患者更清楚地了解坚持治疗计划或改变生活方式为何如此重要。我们认为，这可能是我们沟通风险和改善骨关节炎膝关节护理及其他相关疾病护理的一个转折点。”
系统可视化变化的方式
新系统的核心是一种先进的生成模型，称为扩散模型（diffusion model）。它会创建一个患者X光片的“未来”版本，并识别关节中的16个关键点，以突出正在监测的、可能发生变化的区域。这一功能通过向临床医生展示AI正在监测膝盖的确切部位，增强了透明度，有助于建立对其预测的信心和理解。
萨里大学团队相信，他们的方法可以适应其他慢性疾病。类似的AI工具可能有一天能预测吸烟者的肺损伤，或追踪心脏病的进展，为骨关节炎提供与该系统相同的视觉见解和早期预警。研究人员目前正在寻求合作，将这项技术投入医院和日常医疗保健使用。
更高的透明度和早期干预
萨里大学视觉、语音和信号处理中心（CVSSP）的AI和机器学习教授Gustavo Carneiro表示：
“早期的AI系统可以估计骨关节炎进展的风险，但它们通常速度慢、不透明，并且局限于数字而非清晰的图像。我们的方法通过快速生成逼真的未来X光片，并精确定位关节中最可能发生变化的部位，迈出了重要的一步。这种额外的可见性有助于临床医生更早地识别高风险患者，并以以前不切实际的方式实现个性化护理。”
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