骨肌系统影像人工智能发展现状与展望
袁慧书
倪铭
北京大学第三医院放射科,北京 100191
摘要：骨肌系统疾病具有病种多样、解剖结构复杂等特点,因此对其进行影像学检查需要高度依赖技术的精准性.近年来,人工智能(AI)技术在骨肌系统影像的结构分割、病灶检测、定量测量、智能诊断等方面展现出广阔前景.通过系统回顾AI在骨关节退行性疾病、运动创伤、骨折识别、骨质疏松筛查以及骨肌系统肿瘤等疾病中的应用进展,并梳理其在图像重建、质量控制、教学辅助等领域的拓展路径.同时,聚焦骨肌系统AI大模型的发展趋势,探讨其在多模态、多任务、个性化诊疗支持中的潜力与挑战.尽管AI在部分任务中已达到或超越资深医生水平,但模型泛化能力、数据获取与标注规范、跨模态融合、临床适配性等问题尚未解决.未来应注重高质量的数据构建及跨学科协同创新和标准体系的建立,持续推动骨肌系统AI向更加智能、高效、规范的临床实践迈进.
关键词：骨肌系统影像学人工智能诊断
分类号：R681(骨科学（运动系疾病、矫形外科学）)R445.2(诊断学)R814.4(放射医学)
资助基金：国家重点研发计划(2023YFC2410703)国家自然科学基金(82171927)北京新健康产业发展基金会项目(XM2020-02-006)北京新健康产业发展基金会项目(XM2022-02-002)
论文发表日期：2025-09-15
在线出版日期：2025-10-13（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 497-503 )
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