研究人员来自利物浦大学和曼彻斯特大学，以及专注于开发人工智能医疗设备的西北地区企业曼彻斯特影像有限公司（Manchester Imaging Ltd），已获得英国国家健康与护理研究院（NIHR）"创新发明计划"（i4i）120万英镑的资助，用于构建针对脑性瘫痪患者髋关节移位的自动测量系统。
项目首席临床专家、利物浦大学NIHR研究教授兼奥尔德·海儿童国民医疗服务体系基金会信托医院（Alder Hey Children’s NHS Foundation Trust）儿童骨科外科医生丹尼尔·佩里教授表示："人工智能将彻底革新我们的诊疗服务，提升诊断精度与护理路径效率，并为临床医生释放更多时间专注于他们最擅长的领域——关爱儿童与青少年。这是个绝佳范例：一款直接聚焦于改善脑瘫患儿护理的实用工具。"
脑性瘫痪患儿面临髋关节问题的高风险，可能出现髋臼球头脱离关节窝的情况。这种移位会导致患儿剧烈疼痛。然而，通过定期X光测量和及时可靠的干预措施，若能及早发现隐患，髋关节脱位问题完全可以预防。
该系统由奥尔德·海儿童国民医疗服务体系基金会信托医院的临床专家共同开发，旨在整合入"脑瘫综合监测路径"（Cerebral Palsy Integrated Pathway, CPIP）。CPIP是英国用于监测脑瘫患儿肌肉骨骼系统的国家级框架，要求患儿接受定期评估、体格检查及髋关节X光扫描，再由医学专家分析结果以识别变化并预测风险。
然而，当前流程尚未实现全国标准化，各地区实施情况差异显著。由于消耗大量临床医师时间并涉及额外成本与延误，CPIP的普及程度常受限于地区资源。这意味着脑瘫患儿在不同地区的护理标准可能存在显著差异。
而这款新工具将改变这一现状——通过自动化髋关节X光解读、数据采集与监测流程，使更多患儿能受益于早期发现与预防干预。
该人工智能算法经数千张X光图像训练，可自动勾勒儿童髋关节骨轮廓，精准识别从初期移位到完全脱位的各阶段病例。研究证实其准确度与人类医学专家相当，但分析耗时仅为人工的极小部分。
曼彻斯特影像有限公司将基于曼彻斯特大学开发的AI算法，构建可直接整合入医院系统的医疗器械，便于临床医师使用。该设备将监测髋关节活动，在X光片中识别高风险区域并标记需预防性干预的部位。
研究人员指出，使用该工具可为临床医师节省大量时间，并通过加速治疗流程改善患者预后。当该工具在全国范围内处理数千张影像时，X光数据将自动录入国家级CPIP数据库，为深入理解疾病进程与监测效益提供新研究基础。
CPIP全国骨科负责人史蒂夫·库克博士表示："目前CPIP监测的近1.4万名儿童为突破性研究提供了巨大机遇，但我们亟需更丰富精准的数据。这款能自动化完成当前费时费力任务的精准高效工具，将彻底改变我们对脑瘫儿童髋关节的监测方式。"
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