于韋斯屈萊大學和芬蘭中部醫(yī)療保健區(qū)的研究人員開發(fā)了一種基于人工智能的神經網(wǎng)絡，可以從 X 射線圖像中檢測早期膝骨關節(jié)炎。人工智能能夠在 87% 的病例中匹配醫(yī)生的診斷。結果很重要，因為 X 射線是早期膝骨關節(jié)炎的主要診斷方法。早期診斷可以使患者免于不必要的檢查、治療甚至膝關節(jié)置換手術。
骨關節(jié)炎是全球最常見的關節(jié)相關疾病。僅在芬蘭，每年就有多達 600,000 人次就醫(yī)。據(jù)估計，每年給國民經濟造成的損失高達 10 億歐元。
這種基于人工智能的新方法經過訓練，可以檢測 X 射線預測骨關節(jié)炎的放射學特征。該發(fā)現(xiàn)目前未包含在診斷標準中，但骨科專家認為這是骨關節(jié)炎的早期征兆。該方法是于韋斯屈萊大學數(shù)字健康智能實驗室開發(fā)的，是 AI Hub Central Finland 項目的一部分。它利用了全球廣泛使用的神經網(wǎng)絡技術。
“該項目的目的是訓練人工智能從 X 光片中識別骨關節(jié)炎的早期特征。經驗豐富的醫(yī)生可以從視覺上區(qū)分圖像，但不能自動完成，”負責該項目的研究員 Anri Patron 解釋道。方法的發(fā)展。
在實踐中，AI 會嘗試檢測膝關節(jié)的脛骨結節(jié)是否有尖刺。脛骨尖刺可能是骨關節(jié)炎的征兆。
研究人員與芬蘭中部醫(yī)療保健區(qū)的專家一起評估了該方法的可靠性。
“在開發(fā) AI 模型時使用了大約 700 張 X 射線圖像，之后使用大約 200 張 X 射線圖像驗證了該模型。該模型成功地估計了與醫(yī)生估計一致的尖峰87%的情況下，這是一個有希望的結果，”贊助人描述。
人工智能可以支持初級衛(wèi)生保健中骨關節(jié)炎的早期診斷
于韋斯屈萊大學數(shù)字健康智能實驗室負責人 Docent Sami Äyrämö 解釋說，診斷早期骨關節(jié)炎的 AI 模型的開發(fā)在全球都很活躍。
“之前已經開發(fā)了幾種人工智能模型來檢測膝骨關節(jié)炎。這些模型可以檢測到任何專家都可以輕松檢測到的嚴重病例。但是，之前開發(fā)的方法不夠準確，無法檢測到早期表現(xiàn)。現(xiàn)在正在開發(fā)的方法旨在——特別是——通過 X 射線進行早期檢測，這是非常需要的。”
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