随着世界人口老龄化的问题日趋严重，如何有效的治疗关节炎等老年疾病变的迫在眉睫。我之前写了一篇关于智能配件的报道，它可以检测佩戴者的身体状况，并反馈到电脑上，但这并不是提供预防检测的唯一手段，如今AI也加入了这个行业。
剑桥大学的一个研究小组开发了一种AI算法，可以监测病人的关节情况，并观察关节的变化。这项研究的论文报告已经在近期的周刊上发表，这一研究可能会改变判定关节炎病变程度规则。
这个系统能够检测关节炎关节的细微变化，可以让临床医生更好地了解骨关节炎发展到哪一步，这样就可以更精确地制定制定有效的治疗方案，而不需要像以前一样提取组织样本。
发现骨关节炎骨关节炎是最常见的关节炎，但目前还没有任何治疗手段，只有通过人工关节置换的治疗方式来缓解病症。传统的诊断方法是通过X光来判断由软骨缺失引起的关节骨头之间空间的缩小程度。这是一种稳健的方法，但因为X射线判断出来的图片是节点形式的，这就使得它很难检测到关节的细微变化。
“除了这个诊断方式缺乏敏感性外，二维X射线的图像还依赖于认为的主观判断。”研究小组说。“我们在早期发现疾病结构变化、监测病情进展和预测治疗反应方面的能力都受到了比较大的限制。”
而这项新技术使用了CT扫描图像技术，以前CT通常不用于监测关节，但由于它提供了3D的详细图像，这就为关节炎的监控提供了很好的帮助。然后，该算法使用联合空间映射(JSM)对这些图像进行分析，寻找关节骨头之间空间的变化。
黄金标准这个系统在人体髋关节上进行了多次试验，分析后的结果发现，这套系统在灵敏度方面优于现行的“黄金标准”程序。
研究人员说:“利用这项技术，我们有望能够更早地发现骨关节炎，并能够在其加重之前制定合适的治疗方法，这个方法也可以用于筛查高危人群，比如那些已知患有关节炎、曾有过关节损伤的人，或者由于关节持续承受压力而患有关节炎风险的运动员。”
研究小组认为，无论在临床还是研究中，这项技术对于关节炎的分析都非常有前景。它不仅提供了准确的评估和分析，而且通过使用CT扫描，减少了病人接受的辐射量，这意味着它可以更普遍的地用于持续监测关节炎的情况。
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