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下肢长度差异（LLD）和下肢畸形会引发疼痛并增加骨关节炎风险。研究人员开展了评估人工智能（AI）软件在下肢植入物患者影像学测量准确性及与放射科医生效率对比的研究。结果显示 AI 腿长测量快速准确，但多数角度测量欠佳，为临床应用提供参考。
下肢长度差异（LLD）和下肢排列不齐会导致疼痛，还会增加患骨关节炎的风险。前后位（AP）全长 X 光片的影像学测量可用于评估 LLD 和下肢排列情况。本研究的主要目的是评估人工智能（AI）软件在对有植入物患者进行下肢影像学测量时的准确性，次要目的是将其效率与放射科医生的效率进行比较。
本研究采用了以下 8 个角度和 5 个长度指标：髋膝角（HKA）、解剖胫股角（aTFA）、解剖机械轴角（AMA）、关节线汇聚角（JLCA）、机械外侧近端股骨角（mLPFA）、机械外侧远端股骨角（mLDFA）、机械内侧近端胫骨角（mMPTA）、机械外侧远端胫骨角（mLDTA）、股骨长度、胫骨长度、全腿长度、腿长差异（LLD）和机械轴偏差（MAD）。两名放射科医生和 AI 软件分别对 156 条腿进行了这些测量。评估 AI 性能的统计方法为组内相关系数（ICC）和布兰德 - 奥特曼分析（Bland–Altman analysis）。
AI 生成了 156 条腿中 129 条腿的测量结果。在 13 个变量中，11 个变量的 AI 测量结果与阅片者的测量结果一致性极佳（ICC≥0.75）。13 个变量中有 5 个达到了布兰德 - 奥特曼性能目标。AI、两名放射科医生的平均（标准差）阅片时间分别为 38（6）秒、181（41）秒和 214（77）秒。
在有下肢金属植入物的队列研究中，基于 AI 的腿长测量快速且准确，但多数角度测量并不准确。
