人工智能在膝骨关节炎诊疗中的应用进展

作     者：于海涛 吴昊越 张浩强 党晨珀 李旭升 Yu Hai-Tao;Wu Hao-Yue;Zhang Hao-Qiang;Dang Chen-Po;Li Xu-Sheng

作者机构：甘肃中医药大学第一临床医学院甘肃兰州730030 解放军联勤保障部队第940医院关节外科甘肃兰州730050 解放军联勤保障部队第940医院运动医学科甘肃兰州730050 

出 版 物：《解放军医学杂志》 (Medical Journal of Chinese People's Liberation Army)

年 卷 期：2025年第50卷第1期

页      面：9-15页

核心收录：

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 100207[医学-影像医学与核医学] 1002[医学-临床医学] 100210[医学-外科学(含：普外、骨外、泌尿外、胸心外、神外、整形、烧伤、野战外)] 08[工学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 10[医学] 

基　　金：甘肃省科技计划项目(20JR10RA008) 甘肃省卫生行业科研计划项目(GSWSKY-2019-12) 全军训练伤防治专项课题(21XLS24) 兰州市青年科技人才创新项目(2023-2-28,2019-RC-65) 解放军联勤保障部队第940医院院内科研计划项目(2023YXKY014,2021YXKY009) 

主　　题：骨关节炎 人工智能 机器学习 深度学习 

摘      要：膝骨关节炎(KOA)是一种慢性退行性关节疾病,在老龄人群中较为常见,具有高发性和高致残性。影像学检查是诊断KOA的常见方法,但由于人力和时间等因素限制,难以获得数据标签等先验信息,因而在预测疾病进展方面表现欠佳。随着大数据和计算机技术的快速发展,人工智能(AI)正在逐渐融入医疗领域的各个方面。AI辅助诊断模型在KOA自动化诊断、病情严重程度分级以及疾病进展预测方面有着巨大潜力,可显著提升诊断效率和疾病进展预测准确性,提供更加个性化的诊疗手段和精确的疾病进展风险评估,但也存在数据标签标注成本高、模型泛化能力差等局限性。本文综述AI在KOA诊疗中的应用进展,总结AI在该领域的潜在价值,并针对目前AI技术的应用局限,提出建立更多标准化的临床样本数据库,持续优化AI算法,加强外部验证等建议,旨在更好地促进AI在KOA诊疗中的应用。