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原文链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2025/10/251022023116.htm
原文作者：University of Surrey
人工智能将X光片变成“时间机器”，助力关节炎护理
萨里大学的研究人员开发出一种新的人工智能系统，它能够预测患者未来一年内的膝关节X光片的样子。这项突破可能会重塑全球数百万患有骨关节炎的人群对自身病情的理解和管理方式。
这项研究在2025年国际医学图像计算与计算机辅助干预会议（MICCAI 2025）上发表，它描述了一个强大的AI模型，该模型不仅能够生成逼真的“未来”X光片，还能提供一个个性化的风险评分，用以估计疾病的进展情况。这两项输出结果为医生和患者提供了未来关节炎可能如何随时间演变的视觉路线图。
预测骨关节炎进展的一大飞跃
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。萨里大学开发的这套系统使用了来自约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。与类似的AI工具相比，它预测疾病进展的速度快了大约九倍，并且在效率和准确性方面表现更佳。研究人员认为，速度和精度的这种结合，将有助于该技术更快地融入临床实践。
David Butler，萨里大学视觉、语音与信号处理中心（CVSSP）及以人为本人工智能研究所的研究人员，也是该研究的首席作者，他解释道：
"我们习惯于那些只提供数字或预测，但缺乏过多解释的医疗AI工具。我们的系统不仅能预测您的膝盖恶化的可能性——它实际上向您展示了那个未来膝盖可能是什么样子的逼真图像。将今天的X光片与明年的X光片并排对比，是一种强大的激励。它有助于医生更早地采取行动，并让患者更清楚地了解坚持治疗方案或改变生活方式为何如此重要。我们认为，这可以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
这个新系统的核心是一种先进的生成模型，称为扩散模型。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，以突出显示正在追踪的潜在变化区域。此功能通过向临床医生展示AI确切监控哪些膝关节部分，增强了透明度，有助于建立对预测结果的信心和理解。
萨里大学团队相信，他们的方法可以推广到其他慢性疾病。类似的AI工具有一天可能能够预测吸烟者的肺损伤情况，或追踪心脏病的进展，为骨关节炎提供同样的视觉洞察力和早期预警。研究人员目前正在寻求合作，将这项技术引入医院和日常医疗保健的使用中。
更高的透明度和早期干预
萨里大学CVSSP人工智能与机器学习教授Gustavo Carneiro表示：
"早期的AI系统可以估计骨关节炎进展的风险，但它们通常速度缓慢、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为其定制护理。"
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