感谢刘和陈对我们文章的宝贵意见，以及他们让我们有机会探讨将与解剖结构无关的标志点匹配技术应用于临床实践的重要问题[1, 2]。我们同意，方法上的灵活性必须与经过临床验证的可靠性区分开来，我们会逐一回应他们的观点。

“通用”这一术语是从方法学角度使用的，并不意味着该框架已在所有临床环境中得到验证。我们的研究是在足部、膝关节和肩部X光片的预指定投影上进行的单中心概念验证，不应将其视为在所有骨骼肌肉系统X光检查环境中的有效性证据，包括儿科、畸形、创伤、术后检查或其他肩部投影。实际上，该框架的优点在于无需针对特定解剖结构进行训练，即可利用预训练的密集匹配技术来转移标志点。要实现真正的临床通用性，需要在每个预期应用环境中进行实证验证，我们目前也在研究更多人群、投影类型和采集方案。

我们认同刘和陈的观点，即需要通过前瞻性、工作流程层面的评估来确定该技术的临床价值。同时，我们也感谢他们提及医学影像领域中关于人工智能的方法学和报告指南[3,4,5,6,7,8]。尤其是CLAIM [3]以及DECIDE-AI和FUTURE-AI共识框架 [7, 8]为这类研究提供了良好的结构，包括报告时间、校正频率、阅片者信心、围绕临床相关阈值的分类一致性以及其对决策制定的影响等方面的评估。