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原文链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2025/10/251022023116.htm
原文作者：University of Surrey
AI 预测骨关节炎的进展。图片来源：萨里大学
萨里大学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光片的样子。这项突破可能会重塑全球数百万骨关节炎患者了解和管理他们病情的方式。
这项研究在国际医学图像计算与计算机辅助干预会议（MICCAI 2025）上发表，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，还附带一个个性化的风险评分，用以估计疾病的进展情况。这两个输出结果为医生和患者提供了一张清晰的路线图，展示了骨关节炎可能随时间如何演变。
预测骨关节炎进展的重大进步
骨关节炎是一种影响全球超过5亿人的退行性关节疾病，是老年人残疾的首要原因。萨里大学的这套系统使用从大约5000名患者那里收集到的近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比类似的AI工具快大约九倍，并且运行效率和准确性更高。研究人员认为，速度和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的该研究的首席作者David Butler解释说：
"我们习惯了那些只给出一个数字或预测而没有太多解释的医疗AI工具。我们的系统不仅能预测你的膝盖恶化的可能性——它实际上会向你展示未来膝盖可能出现的逼真图像。将今天的X光片和明年的X光片并排对比，是一种强大的激励。它有助于医生更早采取行动，并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，这可能成为我们沟通风险和改善骨关节炎膝关节护理及其他相关病症的一个转折点。"
系统如何可视化变化
这套新系统的核心是一种被称为Diffusion Model的先进生成模型。它会创建一个患者X光片的“未来”版本，并识别关节中16个关键点，以突出显示正在监测的潜在变化区域。此功能通过向临床医生展示AI正在监测膝盖的具体哪些部分，增强了透明度，有助于建立对其预测的信心和理解。
萨里大学的研究团队相信，他们的方法可以适应其他慢性疾病。类似的AI工具有一天可能可以预测吸烟者的肺部损伤情况，或者追踪心脏疾病的进展，为骨关节炎提供与本系统相同的视觉洞察和早期预警。研究人员目前正在寻求合作，将该技术引入医院和日常医疗保健使用中。
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）的人工智能和机器学习教授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，并且仅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区域，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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