综述：基于深度学习的骨科疾病影像筛查进展：聚焦骨质疏松症、骨关节炎与骨肿瘤

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）核心技术——深度学习（DL）在骨科影像筛查中的突破性应用，重点分析了其在骨质疏松症（OP）、骨关节炎（OA）和骨肿瘤诊断中的分类、分割及风险预测价值。文章通过整合近五年PubMed和Web of Science文献，揭示DL模型（如CNN）显著提升诊断准确率的临床潜力，同时指出高质量数据集缺乏、模型泛化性不足等挑战，为骨科AI诊疗发展提供了前瞻性指导。

　　

人工智能在医疗领域的概述

人工智能（AI）自1950年代提出以来，已成为模拟人类智能的计算机技术代表。随着"大健康"概念普及和医疗大数据爆发，AI呈现出虚拟（以深度学习为核心）与实体应用并行的双轨模式。在骨科领域，这种技术革命正通过医学影像的智能解析重塑诊疗范式。

机器学习与深度学习概览

作为AI核心子领域，机器学习（ML）通过监督学习、无监督学习等方法指导计算机模拟人类学习行为。其中监督学习最常用，例如利用标记数据实现疾病分类。而深度学习（DL）作为ML的高级形态，通过多层神经网络自动提取特征，在图像识别任务中展现出超越传统算法的优势。

深度学习结合医学影像技术在骨骼疾病中的应用

AI与医学影像的融合正在突破传统诊断局限：

• 骨质疏松症（OP）：DL模型通过分析X线片骨小梁模式，实现早期OP风险预测，准确率较人工评估提升23%
• 骨关节炎（OA）：基于MRI的3D-CNN可自动量化软骨体积损失，KL分级准确率达91%
• 骨肿瘤：ResNet架构在良恶性肿瘤鉴别中AUC值达0.94，显著降低活检需求

深度学习的局限性

尽管DL在骨科影像中表现卓越，仍存在四大瓶颈：

1. 高质量标注数据集稀缺，尤其罕见病影像
2. 模型跨机构泛化性差，受设备参数差异影响
3. 缺乏标准化质量控制流程
4. 亟需多中心临床试验验证

结论

深度学习技术为OP、OA和骨肿瘤的影像诊断带来了范式变革，其中CNN架构在病灶自动识别、图像分割和预后评估中表现尤为突出。未来突破方向应包括建立标准化数据集、开发自适应算法框架以及推进临床转化研究，最终实现骨科诊疗的精准化与智能化升级。