自动工具旨在预防脑瘫患者髋关节脱位
来自曼彻斯特大学和利物浦大学的研究人员，连同曼彻斯特影像有限公司（一家专注于开发人工智能医疗设备的本地企业），已获得英国国家卫生与护理研究院（NIHR）"创新发明"（i4i）计划提供的120万英镑资助，用于构建自动系统测量脑瘫患者的髋关节位移。
"人工智能将彻底革新我们提供的医疗服务，增强诊断能力与护理路径，并释放临床人员时间，使其专注于最擅长的工作——照顾儿童和青少年。这是一个绝佳范例：一款实用工具直接聚焦于提升脑瘫患儿的护理质量。"项目首席临床医师、艾尔德海儿童国家医疗服务体系基金会信托外科医生兼NIHR研究教授丹尼尔·佩里（Daniel Perry）表示。
脑瘫患儿面临髋关节问题的高风险，表现为股骨头脱离髋臼。这种位移会导致患儿剧烈疼痛、坐立困难及个人护理障碍。然而，通过定期X光测量和及时干预，髋关节脱位可被预防——只要发现问题即刻实施可靠治疗方案。
该系统由艾尔德海儿童国家医疗服务体系基金会信托的临床医师共同开发，旨在整合至脑瘫综合路径（CPIP）。CPIP是英国用于监测脑瘫儿童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，随后由医学专家分析影像以识别变化并预测风险。
然而，此流程尚未实现全国标准化，各地区实施情况差异显著。由于消耗大量临床人员时间，并涉及额外成本与延迟，CPIP的普及程度常受限于区域资源。这意味着脑瘫患儿在不同地区的护理标准可能存在明显差异。
而这款新工具将改变现状——通过自动化髋关节X光解读、数据采集与监测流程，使更多患者受益于早期检测与预防。
NIHR创新科学总监迈克·刘易斯（Mike Lewis）教授表示："本项目彰显NIHR致力于为全社会（包括成人与儿童）转型医疗服务的承诺。我们正支持将创新直接嵌入国家医疗服务体系的研究，此类自动人工智能系统具备真实潜力：减少候诊名单、改善脑瘫儿童长期预后，并助力临床医师在护理早期阶段作出更优决策。"
与库茨（Cootes）教授共同领导项目的克劳迪娅·林德纳（Claudia Lindner）博士指出："该软件可确保诊断及时且一致。我们致力于让英国每位脑瘫患儿均获得同等高水平的护理。"
该人工智能算法经数千张X光影像训练，能自动定位儿童髋骨轮廓，并检测从早期位移到完全脱位的各类案例。研究团队经严格测试证实，其准确度与人类医学专家相当，但分析耗时仅为后者零头。
曼彻斯特影像有限公司将采用曼彻斯特大学开发的算法，打造可集成至医院系统的医疗器械，便于临床人员操作。该设备用于监测髋关节活动，自动识别X光片中的异常区域，预警潜在严重问题，并判定预防性干预的适当时机。
研究团队表示，使用该工具可为临床人员节省大量时间，并通过加速治疗流程改善患者预后。
参与研究的蒂莫西·库茨（Timothy Cootes）教授强调："我们期望通过自动化流程实现护理标准的全面统一，确保脑瘫综合路径在全国医疗服务体系中充分落地。"
该工具处理全国数千份影像后，X光数据将自动录入国家级CPIP数据库，推动新研究深入理解疾病进程及监测益处。
CPIP全国骨科负责人史蒂夫·库克（Steve Cooke）博士评价："目前CPIP覆盖近1.4万名儿童，蕴藏突破性研究的巨大机遇，但我们需要更优质的数据。这款精准高效的自动化工具将彻底变革脑瘫儿童髋关节监测方式——它将当前耗时费力的任务转化为流畅流程。"
曼彻斯特影像有限公司首席技术官汤姆·威廉姆斯（Tom Williams）博士表示："我们欣喜于深化与卓越学术及临床伙伴的合作关系。期待凭借将前沿人工智能算法转化为患者直接受益设备的专业能力，确保尖端研究产生真实世界影响力。"
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