英国科学家开发出全球首个新型人工智能系统，该系统能惊人地预测骨关节炎患者膝盖未来的外观，从而帮助医生管理病情。骨关节炎是一种影响全球5亿多人的退行性关节疾病，是老年人残疾的主要原因。
萨里大学的一项新研究表明，他们自主研发的技术利用先进机器学习生成膝盖疾病进展的逼真“未来”X光片及风险评分。这两种输出相结合，可为医生和患者提供疾病如何随时间发展的清晰视觉预测。
该系统基于近5,000名患者的近50,000张膝关节X光片训练——这是全球最大的骨关节炎数据集之一——在预测骨关节炎进展方面优于同类AI工具，速度提升约9倍，且体积更小。研究人员表示，这种速度、规模和准确性的结合可能加速该技术在实际临床环境中的应用。该研究发表在国际医学图像计算与计算机辅助干预会议上。
萨里大学视觉、语音与信号处理中心（CVSSP）和以人为中心AI研究所的研究生研究负责人戴维·巴特勒表示：“我们习惯于医疗AI工具给出数字或预测，但解释不多。我们的系统不仅预测膝盖恶化的可能性，还实际展示未来膝盖的逼真图像。将两张X光片并排展示——一张来自今天，一张来自明年——是强大的动力。它帮助医生更早采取行动，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真正重要。我们认为这可以成为我们沟通风险和改善骨关节炎膝盖护理及相关疾病的转折点。”
骨关节炎是最常见的关节炎类型，其特征是由于保护性软骨分解导致关节疼痛、僵硬和肿胀。它在老年人中更为常见，尤其是膝盖、臀部和手部，但也可能影响脊柱和颈部等其他关节。
萨里系统使用一种称为扩散模型的高级生成模型，生成患者膝关节X光片的“未来”版本，并突出显示关节中的16个关键点。这些点通过显示AI监控变化的区域增加了透明度，使临床医生更容易理解和信任该系统。
未来，这项研究可能为其他慢性疾病铺平道路，例如预测吸烟者的肺部损伤或追踪心脏病进展，为医生和患者提供相同的视觉洞察和早期行动机会。该团队还在寻求合作伙伴，将该技术引入实际临床环境。
萨里大学视觉、语音与信号处理中心（CVSSP）的人工智能和机器学习教授古斯塔沃·卡内罗表示：“早期的AI系统可以估计骨关节炎进展的风险，但它们往往速度慢、不透明，仅限于数字而非清晰图像。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最可能变化的区域，迈出了一大步。这种额外的可见性帮助临床医生更早识别高风险患者，并以以前不切实际的方式个性化他们的护理。”
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