利用人工智能技术对磁共振（MR）成像显示的关节炎关节类型进行分类

《Die Orthop?die》：Differenzierung MR-tomographischer Arthroseph?notypen mithilfe von Techniken der Künstlichen Intelligenz

骨关节炎（OA）是一种异质性高发的退行性关节疾病，其表型差异及AI技术的临床应用价值成为研究热点。本文通过文献回顾，系统梳理OA表型异质性的研究现状，重点分析AI在自动评估软骨损伤、预测关节置换需求等环节的应用潜力，并强调跨学科合作对AI模型临床转化的必要性。

　　

摘要

背景

骨关节炎（OA）是最常见的关节疾病之一，全球有超过5亿人受到影响。在过去的几十年里，其在诊断和治疗方面的进展非常有限。长期以来，骨关节炎主要被认为是一种由机械因素引起的退行性疾病。然而，最近的研究表明，骨关节炎实际上是一种具有多种表现形式的异质性疾病。尽管人工智能（AI）在医学研究中的重要性日益增加，但其在骨关节炎领域的具体应用在临床实践中的应用仍然有限。

目的

本综述的目的是总结目前用于骨关节炎表型分析的方法，并强调AI在骨关节炎表型识别和分类中的作用。

材料与方法

选择性文献回顾

结果

AI在骨关节炎的诊断和评估中有多种有前景的应用，例如自动评估软骨损伤或预测是否需要关节置换手术。为了将AI模型应用于临床实践，骨科、放射科和AI专家之间的密切合作是必要的。

结论

利用AI检测和评估骨关节炎的典型变化具有巨大潜力，可以显著改善诊断成像、临床解读和疾病预后。通过更准确的诊断和个性化的预后预测，基于AI的方法能够显著提高治疗效果，从而优化患者的整体护理。

背景

骨关节炎（OA）是全球最常见的关节疾病之一，全球患者人数超过5亿。尽管近年来在诊断和治疗方面取得了一些进展，但总体进展仍然有限。过去，骨关节炎主要被视为一种由机械因素引起的退行性疾病；然而新的研究表明，这种疾病的临床表现具有多样性，表现为不同的表型。虽然人工智能（AI）在医学研究中的地位日益重要，但在骨关节炎领域的实际应用仍较为有限。

研究目的

本综述旨在总结当前骨关节炎表型分析的方法，并重点探讨AI在骨关节炎表型识别和分类中的作用。

材料与方法

选择性文献检索

结果

AI在骨关节炎的诊断和评估中有多种应用前景，例如自动评估软骨损伤或预测是否需要关节置换手术。骨科、放射科和AI专家之间的紧密合作对于将AI技术应用于临床实践至关重要。

结论

利用AI识别和评估骨关节炎的典型变化具有巨大潜力，可以显著改善诊断成像、临床解读和疾病预后。通过更准确的诊断和个性化的预后预测，基于AI的方法能够提高治疗效果，从而优化患者的整体护理。