人工智能（AI）即将改善关节炎等疾病的早期检测和诊断，这一进展可能显著提高患者的治疗效果。
雷丁大学的一组研究人员获得了 120 万英镑的资助，以领导一个旨在创建专门用于早期识别风湿性和肌肉骨骼疾病（RMD）的创新机器学习系统的项目。这个名为 RMD-Health 的先进诊断工具可以通过减少诊断延误和优化治疗途径来改变医疗保健系统。
这个由亨利商学院牵头的为期三年的项目，代表了包括人工智能专家、风湿病学家和医疗保健提供者在内的多学科专家之间的合作。
该项目由国家健康与护理研究所（NIHR）资助，将与皇家伯克郡国民保健服务基金会信托基金和牛津大学医院国民保健服务基金会信托基金等主要医疗机构密切合作，这些机构将首先试用 RMD-Health 系统。
风湿性和肌肉骨骼疾病（RMDs）是一类影响关节、肌肉和骨骼的广泛病症，常常导致慢性疼痛和残疾。
关节炎是一种常见的 RMD，由于症状模糊和需要专业的临床专业知识，在早期阶段难以诊断。不幸的是，诊断延误可能导致关节不可逆转的损伤、生活质量下降和长期医疗保健成本增加。
传统上，RMD 的检测严重依赖于全科医生（GPs）向风湿病专家的转诊。然而，这些专家需求量大，导致患者等待时间长，医疗保健系统负担过重。
AI 技术有望通过提供更快、更准确的患者筛查方法和促进及时转诊来缓解这些问题。
RMD-Health 项目旨在开发一个由 AI 驱动的决策支持系统，该系统将分析患者转诊数据，并比当前方法更早地预测 RMD 的可能性。
该项目的负责人 Weizi Li 教授解释说，该系统将利用机器学习算法帮助医生做出更好的诊断决策。通过将这个 AI 工具集成到医疗保健系统中，专家可以从繁重的患者评估工作中解脱出来，专注于提供更个性化的护理。
“与现有的解决方案不同，现有的解决方案往往依赖于已经忙碌不堪的风湿病专家的建议和指导，我们正在引入一个基于机器学习的决策支持系统，”Li 教授说。“这将使医生能够更准确、更及时地转诊患者，最终实现更快、更有效的治疗。”
该系统的早期测试已经显示出了有希望的结果。据皇家伯克郡医院的风湿病顾问医生、该项目的联合负责人 Antoni Chan 博士说，AI 模型已经显示出比当前临床标准显著更高的准确性。
“这个项目代表了 RMD 早期检测和转诊的重要一步，有望改善患者的治疗效果，降低医疗保健成本，并提高我们医疗保健系统的效率，”Chan 博士补充说。
RMD-Health 的开发是包括医疗保健专业人员、AI 研究人员、全科医生和患者权益倡导团体在内的广泛利益相关者之间的合作努力。
该项目得到了 RBFT 健康数据研究所、牛津和泰晤士河谷健康创新以及白金汉郡、牛津郡和伯克郡西部综合护理委员会的支持。
重要的是，患者领袖也参与了讨论，以确保该系统以患者为中心，满足关节炎和其他 RMD 患者的实际需求。
RMD-Health 系统最令人兴奋的方面之一是其有可能商业化并整合到全球的医疗保健系统中。研究人员在设计系统时考虑到了监管批准，确保它可以在全球范围内的医院和诊所中推广使用。
随着 AI 在医学中作为工具越来越被接受，像 RMD-Health 这样的系统可能会彻底改变慢性病的早期诊断，使医疗保健提供者能够更早地进行干预，并提供更有效的治疗选择。
基于 AI 的早期检测系统有可能极大地改变关节炎患者的生活。早期诊断和干预对于预防关节炎的进展至关重要，否则可能导致关节损伤、慢性疼痛和生活质量下降。
通过加快转诊过程和提高诊断的准确性，RMD-Health 可以减少患有严重、晚期关节炎的患者数量。
此外，该系统有望减轻医疗保健系统的负担，医疗保健系统往往在资源有限和专家护理等待时间长的情况下苦苦挣扎。随着对风湿病学家的需求继续超过供应，像 RMD-Health 这样的 AI 系统可以帮助弥补差距，确保患者得到及时和适当的护理。
