解放军医学杂志

作者：于海涛,吴昊越,张浩强,党晨珀,李旭升,

单位：1甘肃中医药大学第一临床医学院，甘肃兰州 730030 2解放军联勤保障部队第940医院关节外科，甘肃兰州 730050 3解放军联勤保障部队第940医院运动医学科，甘肃兰州 730050

关键词：骨关节炎,人工智能,机器学习,深度学习

基金：Science and Technology Plan Project of Gansu Province(20JR10RA008)；甘肃省科技计划项目(20JR10RA008)；Scientific Research Project of Health Industry in Gansu Province(GSWSKY-2019-12)；甘肃省卫生行业科研计划项目(GSWSKY-2019-12)；Special Topic of Prevention and Treatment of Trai

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。

来源：2025年第1期

《解放军医学》期刊编辑部

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