曼彻斯特大学和利物浦大学的研究人员，与专注于开发人工智能医疗设备的本地企业曼彻斯特成像有限公司（Manchester Imaging Ltd）合作，已获得英国国家卫生与护理研究院（NIHR）"创新发明"（i4i）计划120万英镑的资助，用于构建自动系统以测量脑瘫患者的髋关节位移。
艾尔德海伊儿童国民保健基金会信托（Alder Hey Children’s NHS Foundation Trust）外科医生兼NIHR研究教授、首席临床医生丹尼尔·佩里（Daniel Perry）教授表示：“人工智能将彻底革新我们提供的护理服务，提升诊断精准度和护理路径效率，同时为临床医生腾出时间专注于其核心职责——照顾儿童与青少年。这是一个绝佳范例：一款直接聚焦于改善脑瘫儿童护理的实用工具。”
脑瘫儿童面临髋关节问题的高风险，髋关节球部可能脱离髋臼。这种位移会导致患儿严重疼痛、坐立困难及个人护理障碍。然而，若能及早发现，通过定期X光测量和及时可靠的干预措施，髋关节脱位完全可以预防。
该系统由艾尔德海伊儿童国民保健基金会信托的临床医生共同参与开发，旨在整合至脑瘫综合路径（Cerebral Palsy Integrated Pathway, CPIP）中。CPIP是英国用于监测脑瘫儿童肌肉骨骼系统的国家框架，要求患儿接受定期评估、体格检查及髋关节X光检查，再由医学专家分析影像以识别异常变化并预测风险。
然而，当前流程缺乏全国统一标准，各地区采用率差异显著。由于消耗大量临床医生时间，且涉及额外成本与延迟，CPIP的推广常受限于地区资源。这导致脑瘫儿童的护理质量在不同地区参差不齐。
新工具将通过自动化髋关节X光解读、数据采集与监测流程改变这一现状，使更多患者受益于早期检测与预防。
NIHR创新科学总监迈克·刘易斯（Mike Lewis）教授指出：“本项目彰显了NIHR致力于为全社会、包括成人与儿童革新医疗保健的承诺。我们正支持将创新直接嵌入国民保健服务体系（NHS）的研究，此类自动人工智能系统有望缩减等候名单、改善脑瘫儿童长期预后，并助力临床医生在护理早期阶段作出更优决策。”
与库茨教授共同领导该项目的克劳迪娅·林德纳（Claudia Lindner）博士表示：“该软件能确保诊断及时且一致。我们致力于让英国每位脑瘫儿童均获得同等高水平的护理。”
蒂莫西·库茨（Timothy Cootes）教授强调：“我们希望通过自动化此流程，全面标准化护理水平，确保CPIP在整个NHS体系中完全整合。”
该人工智能算法经数千张X光影像训练，可自动定位儿童髋关节骨轮廓，精准检测从初期脱位到完全脱位的各类案例。经严格测试，其准确性与人类医学专家相当，但分析耗时仅为人工的一小部分。
曼彻斯特成像有限公司将采用曼彻斯特大学开发的算法，打造可无缝集成至医院系统的医疗器械，便于临床医生操作。该设备用于监测髋关节移动，自动识别X光影像中的异常区域，标记潜在严重问题，并提示需采取预防性干预的时机。
研究人员指出，该工具将大幅节省临床医生时间，并通过加速治疗流程改善患者预后。
通过在全国处理数千张影像，X光数据将自动录入国家CPIP数据库，助力新研究深入理解疾病进程及监测效益。
CPIP国家骨科负责人史蒂夫·库克（Steve Cooke）博士表示：“CPIP涵盖近14000名儿童，为开创性研究提供巨大机遇，但我们亟需更多高质量数据。这款精准高效的工具将自动化当前劳动密集型任务，彻底变革脑瘫儿童髋关节监测方式。”
曼彻斯特成像有限公司首席技术官汤姆·威廉姆斯（Tom Williams）博士评论道：“我们很高兴深化与杰出学术及临床伙伴的合作，期待将我们在转化尖端人工智能算法为患者受益设备方面的专长，确保前沿研究产生切实影响。”
【全文结束】
