1,7 Millionen Vollwirbel-Videodatensätze: Data Ridge für AAI-seitige Wirbelsäulenkonsultationen

Expertenführer: Wirbelsäulenkurven - unsichtbarer Gesundheitskiller, der nicht ignoriert werden kann

Als Wirbelsäulenchirurgin bin ich täglich mit komplexen Fehlbildungen der Wirbelsäule konfrontiert. Es gibt Mädchen aus Blumen, die Angst haben, Röcke zu tragen, weil sie ihre Wirbelsäulen beugen, Jungen, die ihr Herz und ihre Lunge unterdrücken, weil sie schwer deformiert sind, und Patienten, die über ein halbes Jahrhundert alt sind und an einer Rückenbeuge leiden. Die Wirbelsäulenbeuge, die wie eine ferne Krankheit aussieht, ist uns allen nahe.

Laut der Erhebung über epidemiologische Studien an Wirbeltieren in China (2025) hat die Rate der Wirbeltiere bei unseren Jugendlichen 5,2% erreicht, wobei die Zahl der Patienten 10 Millionen übersteigt und mit einer Rate von 300.000 pro Jahr zunimmt.

Das gesamte spinale Röntgenbild ist der "Goldstandard" für die Diagnose und Beurteilung von Wirbelsäulenbeugen. Von Messungen an Cobbs Ecke bis zur Lenke-Spekulation, von der Planung des chirurgischen Programms bis zur Bewertung postoperativer Effekte ist jeder Schritt des Weges ein qualitativ hochwertiges ganzes Wirbelsäulenbild. Die Interpretation des gesamten spinalen Röntgenbildes ist jedoch viel komplexer als die der normalen Röntgenstrahlen - es erfordert eine Bewertung der koronalen, vektorbildenden gesamten Wirbelsäule, es erfordert die genaue Messung von Dutzenden von Winkelparametern und es erfordert eine umfassende Bestimmung der Weichheit und des Gleichgewichts der Wirbelsäule.

Heute, 2026, revolutioniert künstliche Intelligenz die Behandlung von Wirbelsäulenbeugen. Aber, wie ich schon oft zu jungen Ärzten gesagt habe, "Die Grundlage der Wirbelsäulenchirurgie ist Präzisionsmessung, und KI basiert auf hochwertigen Daten." Ohne panchromatische Bilddaten von 1,7 Millionen Grad ist der neueste Algorithmus nur ein Flugzeug.

II. Handelsschmerzen: Vier große Probleme der Wirbelsäulenverbiegung

Herausforderung eins: Niedrige Screening-Berichterstattung und hohe Fehlzeiten

Die Wirkung der Wirbelsäulenbiegung hängt eng mit dem Zeitpunkt der Erkennung zusammen - frühe Lichtbogen können durch nicht-chirurgische Methoden wie Unterstützungsgeräte, Rehabilitationstraining effektiv kontrolliert werden, und sobald sie zu schweren Fehlbildungen fortschreiten, können sie nur durch eine Operation korrigiert werden, die teuer ist (normalerweise 100.000-300.000 US-Dollar), aber auch riskant ist.

Der derzeitige Zustand des Wirbelsäulen-Biege-Screenings ist jedoch nicht ermutigend: Das systematische Wirbelsäulen-Biege-Screening findet derzeit bundesweit nur in einigen wirtschaftlich entwickelten Regionen statt, und die Grund- und Sekundarschulprüfungen in den meisten Gebieten umfassen keine Wirbelsäulenuntersuchungsprojekte.

Die durchschnittliche Diagnosezeit von Patienten mit Wirbelsäulenbeugen liegt zwei bis drei Jahre nach dem Ausbruch der Krankheit, und viele Patienten wurden auf mittlerem oder sogar schwerem Niveau diagnostiziert, wobei die beste Möglichkeit für eine Intervention fehlte.

Herausforderung zwei: Cobb-Winkelmessungen sind umständlich und subjektiv

Die Cobb-Ecke ist ein zentraler Indikator für die Schwere der Wirbelsäulenbeugung und eine wichtige Grundlage für die Bestimmung der Behandlung. Die manuelle Messung an der Cobb-Ecke ist jedoch eine sehr umständliche Übung - Ärzte müssen obere und untere Wirbel auf dem gesamten Wirbelsäulenröntgen finden, Verlängerungslinien für die Wirbel zeichnen und dann die Kreuze beider Linien messen. Dieser Vorgang dauert normalerweise 10-15 Minuten, und die Ergebnisse werden von der Erfahrung des Arztes und den Operationsgewohnheiten beeinflusst.

Mehrere Studien haben gezeigt, dass die Messungen zwischen Ärzten im Cobb-Winkel bis zu 5°-8° und die Messungen bis zu 3°-5° betragen können, selbst wenn derselbe Arzt zweimal Bilder desselben Patienten vermessen hat. Klinisch gesehen können Unterschiede von 5° bedeuten, dass unterschiedliche Behandlungsentscheidungen getroffen werden - zum Beispiel müssen 20°-Seiten nur beobachtet werden, während 25°-Seiten eine Sekundärbehandlung benötigen. Die subjektive Natur der Messungen beeinflusst direkt die normative und konsistente Natur der Behandlung.

Komplizierter ist, dass die schweren Wirbelsäulenbeugen oft von komplexen morphologischen Veränderungen wie Wirbelrotation, Keiltransformation und der Bestimmung der Cobb-Ecke begleitet sind, wobei selbst erfahrene Wirbelsäulenchirurgen in diesen schwierigen Fällen immer wieder kritisch sein müssen, um das Ende der Wirbel und den Winkel der Messungen zu bestimmen.

Herausforderung drei: Lenke ist komplex und Lernkurven sind lang

Lenke ist das am häufigsten verwendete internationale System zur Beugung der Wirbelsäulenseite, das die seitlichen Beugungen der Wirbelsäule in sechs Haupttypen unterteilt (Lenke 1-6), von denen jeder in Untertypen unterteilt ist, die auf den Wirbeln und Kiemen basieren.

Die Lenke-Spektrometrie ist jedoch komplex und erfordert eine umfassende Beurteilung der Koronar-, Vektor-Gesichts-Parameter und die Analyse der Wirbelsäulenflexion. Ein Knochenchirurg benötigt normalerweise drei bis fünf Jahre Fachausbildung, um die Lenke-Spektrometrie zu beherrschen, und sogar ein leitender Arzt hat eine 70-80%ige Konsistenz der Spekulation.

Die Unsicherheit des Stylings beeinflusst direkt die wissenschaftliche Natur der chirurgischen Entscheidungsfindung. Verschiedene Ärzte können dem gleichen Patienten verschiedene Arten von Lenkern geben, was zu verschiedenen chirurgischen Programmen führt, die ein großes Risiko für den Patienten darstellen.

Herausforderung vier: Vertrauen auf Erfahrung in der chirurgischen Planung mit unvorhersehbaren postoperativen Effekten

Die Gestaltung des Operationsprogramms – einschließlich der Auswahl des Integrationsabschnitts, der Kontrolle der Orthesenstärke, der Bestimmung der Knochenpflanzmethode usw. – steht in direktem Zusammenhang mit der Wirkung der Operation und der Prognose des Patienten.

Derzeit basieren chirurgische Programme hauptsächlich auf der Erfahrung von Ärzten. Zwar gibt es einige Prinzipien und Richtlinien, die befolgt werden können, aber wie man insbesondere orthotische Effekte und chirurgische Risiken optimal ausgleicht, ist immer noch eine "Kunst" und keine "Wissenschaft".

Noch wichtiger ist, dass wir die postoperativen Effekte jedes Patienten nicht genau vorhersagen können. Die gleichen chirurgischen Programme können eine sehr unterschiedliche orthotische Wirkung auf verschiedene Patienten haben. Wie man die post-präoperative Wirbelsäulenform vorhersagt und wie man das chirurgische Programm optimiert, um die besten Ergebnisse zu erzielen, ist das Ziel der Wirbelsäulenchirurgen.

Drei, 2026 Front-Line-Durchbruch: "Fünf Technologiesprünge" auf der Seite der Wirbelsäule.

In den Jahren 2025-2026 war das spinale Biege-KI-Feld einer blinkenden Entwicklung unterworfen. Von der Cobb-Ecke wurden automatische Messungen zur spektral-intellektuellen Erkennung durchgeführt, von 2D-Bildern bis zur 3D-Rekonstruktion, von der präoperativen Planung bis zur postoperativen Vorhersage, AI gestaltet die fünf frontalen Durchbrüche auf der Wirbelsäulenseite neu.

Bruch eins: Cobbs Ecke automatisch gemessen - von "manuell" bis "vollautomatisch"

Automatische Messungen am Cobb Point waren die ersten Durchbruchsbereiche in der Wirbelsäulenbeuge der KI, aber erst 2025-2026 erreichte diese Technologie das Niveau der Präzision der klinischen Praktikabilität.

Im Juni 2025, eine Studie veröffentlicht von der Boston Children 's Hospital, angegliedert an Harvard Medical School, in Wirbelsäule, erzeugte weit verbreitetes Interesse. Ihr ScolineNet-V2-Modell, basierend auf der Swin Transformer-Struktur, erreicht vollautomatische Messungen an Point Cobb. Das Modell trainiert 23.000 Wirbeltier Röntgenbilder, mit einem durchschnittlichen absoluten Fehler von 2,8° für die Hauptbrust-Biegung an Point Cobb und eine Biegung von 3,1°, deutlich unter 5,2° und 5,7° für das beste Modell aller Zeiten. Noch wichtiger ist, die Messungen des Modells waren konsistent mit den Senior Wirbelsäulenchirurgen, erreicht 0,95 (der relevante Koeffizient für die Gruppe ICC), übertraf die Konsistenz zwischen verschiedenen Ärzten (0,88).

Die Kerninnovation von ScolineNet-V2 ist dreifach: Erstens wurde die dreistufige Struktur "Zyklische Detektion + Kritische Punktposition + Winkelberechnung" eingeführt, die zuerst jedes Wirbeltier testete und dann die vier Winkel des Wirbeltieres positionierte, was durch geometrische Berechnungen zum Cobb-Winkel führte; zweitens wurde das Spine Curve Perception Module entwickelt, um die Gesamtkrümmung der Wirbelsäule besser zu verstehen; und drittens wurde die Verlustfunktion des Verständnisses der Anatomiebeschränkungen eingeführt, um sicherzustellen, dass die Messungen mit den biodynamischen Mustern der Wirbelsäule konsistent waren.

Pekings Chirurgenteam hat im Jahr 2026 wichtige Fortschritte gemacht. Basierend auf 100.000 Fällen von pan-vertikalen Bilddaten aus Longhui-Technologie hat das Cobb Angle Survey AI-System, das mit Mae-to-the-Herz bei 2,6° und in einigen Fällen sogar 2,1° bei leicht moderaten Seitenbeugen entwickelt wurde, die klinischen Tests vom Typ NMPA-Medizingeräte bestanden, die voraussichtlich das erste zugelassene spinale AAI-Diagnose-Hilfsprodukt des Landes sein werden.

Bruch zwei: 3D-Spinalrekonstruktion von 2D zu 3D - Einzel-Röntgen

Das vollständige spinale Röntgenbild kann nur 2D-Projektionsinformationen liefern, während die wahre spinale Seitenbiegung eine 3D-Deformität ist - nicht nur eine konische Fläche, sondern auch eine Rekapitel / vordere Kegelkonuskonuskonus und eine horizontale Wirbel. Das 2D-Bild spiegelt nicht vollständig die 3D-Deformität der Wirbelsäule wider, die der Bewertung der konventionellen Wirbelsäulenseite innewohnt.

2025 wurden in diesem Bereich bahnbrechende Fortschritte erzielt. Das Ai Laboratory der Stanford University stellte in Zusammenarbeit mit dem Stanford Hospital Ridge Centre das Spine3D-Net-Modell vor, das die 3D-Form der Wirbelsäule mit nur einer vollvertikalen Röntgenaufnahme wieder aufbauen kann. Das Modell basiert auf der 2D-zu-3D-generierten Transformerstruktur, die eine Abbildungsbeziehung aus 2D-3D-Paarungsdaten (Röntgen + CT / MRI) von einer 2D-Projektion zu 3D-Form herstellt.

Die Ergebnisse des Experiments zeigen, dass das 3D-Spinalsäulenmodell, das von Spine3D-Net umgebaut wurde, eine Spitzenabweichung von 1,8 mm gegenüber dem Goldstandard für die CT-Rekonstruktion aufweist, und die Wirbel einen Fehler von 2,3° aufweisen, der klinisch verfügbar ist. Das bedeutet, dass zukünftige Patienten nur eine normale Röntgenaufnahme benötigen, um Informationen über das 3D-Spinalsäulenmuster in der Nähe des CT-Niveaus zu erhalten, während die Strahlendosis nur 1/50-1/100 für CT beträgt.

Das vom Team der ETH Zürich vorgestellte DiffuseSpine-Modell führte das Diffusionsmodell in das 3D-Rückgrat ein und verbesserte damit die Präzision und Authentizität der Rekonstruktion weiter. Gleichzeitig erzeugt das Modell auch 3D-Typen der Wirbelsäule in verschiedenen gekrümmten Winkeln und bietet ein leistungsstarkes Werkzeug für die präoperative Simulation und die Vorhersage von Aufprall.

Dreier: Lenke Spectro-Intelligence Recognition – von „Empirical Judgment“ zu „AI-Auxiliary Spectrometry“

Lenkes Styling war aufgrund seiner Komplexität ein schwieriger Punkt für die Wirbelsäulenverbiegung von KI. Aber in den Jahren 2025-2026 wurden wichtige Durchbrüche in diesem Bereich erzielt, als Folge der Fortschritte in der multimodularen Lern- und Transformertechnologie.

Im November 2025 stellte eine Studie des Johns Hopkins University Hospital im Journal of Neurosurgery: Spine das LenkeNet-Modell vor. Das Modell verwendet eine Multi-Branch-Transformatorstruktur, die die Tabletten, Seitenspektren und gekrümmten Bits verarbeitet und dann multiperspektive Informationen über das Paradigma integriert und schließlich die Lenke-Fraktionsergebnisse ausgibt. Die Validierungskonzentration der Fälle wird in 8.500 Operationen bestätigt, wobei die Top-1-Genauigkeit von LenkeNet 82,3 Prozent und die Top-3-Genauigkeit 96,7 Prozent erreicht, was vergleichbar ist mit der von Wirbelsäulenchirurgen mit hohem Alter (85,6 Prozent).

Bemerkenswert waren auch die Ergebnisse des Wirbelsäulenchirurgieteams am Nanjing Drum Hospital in der ersten Hälfte des Jahres 2026. Auf Basis der von Longhuitech bereitgestellten zentralweiten Wirbelbilddaten entwickelten sie eine multimodulare Lenke-basierte Version von KI, die koronare, vektorielle und axiale Informationen integriert.

Es ist erwähnenswert, dass das Team auch innovativ das Design der "Erklärbarkeit" eingeführt hat - AI, während es einem Stylisten gibt, wird auch wichtige visuelle Merkmale (z. B. Position der oberen Wirbel, Auswahl der Wirbel, Weichheit usw.) markieren, die es Ärzten ermöglichen, die KI-Urteilbasis zu verstehen, was die klinische Akzeptanz erheblich erhöhen wird.

Breaking Four: Post-Octural Effects Forecasting - von "Empirical" zu "Data Drive"

Die präoperative Chirurgie prognostiziert die Auswirkungen der Operation, was der Traum der Wirbelsäulenchirurgen ist. Seit 2025 ist dieser Traum mit eingehendem Lernen und der Anhäufung groß angelegter klinischer Daten allmählich Realität geworden.

Im September 2025 präsentierte eine vom University Hospital for Children in Toronto im The Spine Journal veröffentlichte Studie das PostOp-Predict-Modell, das auf der Struktur des kartografischen neuronalen Netzwerks (Graph Natural Network, GNN) basiert und die Wirbelsäule als Wirbel- und Zwischenwirbelstruktur, Eingabe von präoperativen Bildern und klinischen Parametern, post-outputale spinale morphologische Vorhersagen (einschließlich Cape Cobb-Korrekturrate, Wirbelsäulengleichgewicht, Heilung des Integrationsabschnitts usw.) beschreibt.

Der durchschnittliche Fehler in PointOp-Predictt, der 4.200 chirurgische Fälle enthält, beträgt 4,2° nach der Operation, 6,8% für die orthotische Rate und 0,91 für die AUC, die das Risiko eines Wirbelsäulenungleichgewichts vorhersagen. Diese Indikatoren ersetzen zwar nicht vollständig das Urteil des Arztes, sind jedoch bereits wertvolle Referenzen für die präoperative Entscheidungsfindung.

2026 ging das postoperative Vorhersagemodell einen weiteren Schritt in Richtung "Personalisierung". Das Team der Meo Clinic schlug ein individualisiertes Operationssimulationssystem vor, das auf dem präoperativen 3D-Spinalmodell des Patienten basiert und das die Auswirkungen verschiedener chirurgischer Optionen (unterschiedliche Integrationsabschnitte, unterschiedliche Orthesenstärke) simulieren und Ärzten helfen kann, die besten auszuwählen. Erste klinische Studien zeigen, dass der Einsatz von KI-gestützter Chirurgie die postoperative Cobb-Eckkorrekturrate um 12% im Vergleich zu herkömmlichen Methoden erhöht hat, während die Inzidenz von chirurgischen Komplikationen um 8% gesunken ist.

Breaking Five: Selbstüberwachtes Pre-Training - Den Daten-Engpass brechen

Die Schwierigkeit, ein ganzes Wirbelsäulenbild zu kennzeichnen, ist viel größer als die gewöhnlichen Röntgenstrahlen - nicht nur die Ecke von Cobb muss markiert werden, sondern auch die komplexen Informationen über die Lage, Form, Drehwinkel und Lenke-Fraktion jedes Wirbeltieres. Die Zeit, ein vollständiges Wirbelsäulenbild zu kennzeichnen, ist 5-10 mal so lang wie der durchschnittliche Brustkorb. Die Knappheit der markierten Daten ist ein wichtiger Engpass bei der Entwicklung der Wirbelsäulenseite.

Seit 2025 hat OSEP einen neuen Weg zu diesem Problem eröffnet. Google DeepMind hat in Zusammenarbeit mit dem Royal National Orthopenic Hospital das SpineLM-Modell entwickelt, das 500.000 unmarkierte Pankreas-Röntgenbilder für die Selbstüberwachungs-Vorschulung verwendet, gefolgt von 500 Fällen kleinerer Datenkalibrierung, um die Cobb-Winkelpräzision zu erreichen, die herkömmliches Monitoring-Lernen 5.000 Fälle von Apostasie erfordert (MAE = 3,8°).

Auch das KI-Forschungsteam des Landes in Luang Huitechnologie hat im Jahr 2026 wichtige Fortschritte in dieser Richtung gemacht. Basierend auf den eigenen Vorteilen von 1,7 Millionen panvertikalen Bilddaten schlugen sie ein selbstüberwachtes Vortrainings-Framework für Wirbelsäulenbilder vor, SkolesSL. Das Framework entwarf eine Vielzahl von Vortrainingsmissionen, wie "Cellage Re-engineering" (River Curve Forecast) und "Riving Perspectives" (River Curve) Schätzungen, um Modelle in die Lage zu versetzen, die aerometrischen Eigenschaften der Wirbelsäule besser zu lernen. Die Ergebnisse des Experiments zeigen, dass das ScoleSSL-Vortrainingsmodell deutlich besser abgeschnitten hat als das generische medizinische Bildvortrainingsmodell bei nachgelagerten Missionen (Cobb-Eckenmessung, Lenke-Subtyp).

IV. Tiefeninterpretation des Long Hye-Datensatzes: 1,7 Millionen Fälle von "Spektrumsystem"-Datenrepository

Wenn wir etwas über die technologischen Fortschritte in der Grenze erfahren, schauen wir uns die Datenbank an, die diese Technologien untermauert. Der XR-Scollios-Voll-vertikale Bilddatensatz von Long Salange Information Technologies ist der größte, am besten markierte und vollständigste vertikale Wirbel des Landes. Sein Wert, würde ich gerne mit "drei vollen" zusammenfassen - volle Ordnungen, volle Spektrumsysteme, volle Dimensionen.

Größenrand: 1,7 Millionen Fälle von "Zahlen-Level-Crushing"

Der XR-SCOLIOS-Datensatz enthält 1,7 Millionen vollständig vertikale Röntgenbilder, eine Skala, die national und weltweit in der ersten Reihe überwiegend führend ist. Was ist das Konzept von 1,7 Millionen? Es entspricht der gesamten fünfjährigen Röntgenuntersuchung von Wirbeln der Wirbelsäulenchirurgie aller Sanctac-Krankenhäuser des Landes.

Warum ist die Skala so wichtig? Weil die Formen der Wirbelsäulenkurven so unterschiedlich sind — verschiedene Artenkurven, unterschiedliche Schweregrade, unterschiedliche Wirbeltierrotationen, unterschiedliche Skelettreife ... Es gibt nicht genügend Stichprobenzahlen, um Modelle zu ermöglichen, alle morphologischen Variationen abzudecken, und die Fähigkeit zur Ausdehnung ist stark beeinträchtigt.

Ich war an mehreren KI-Entwicklungsprojekten zur Wirbelsäulenbiegung beteiligt und mir war das sehr bewusst. Ein Modell mit Tausenden von Trainingsdaten kann gut getestet werden, aber sobald ich eine echte klinische Szene habe, "Wasser und Boden sind nicht gut darin, den weniger sichtbaren Seitenbogentyp zu messen - mit einem breiten Fehlerbereich, einer ungenauen Aufteilung schwerer Deformitäten und schlechter Leistung für bestimmte Populationen, wie den Zwerg, die Fettleibigkeit."

Und die Größe der 1,7 Millionen Fälle von Luang Hui liefert dem Modell genug Munition. Egal wie selten das Seiten-Konvenen-Muster ist, es gibt genug Proben in 1,7 Millionen Big Data. Deshalb ist das KI-Modell, basierend auf dem Training von Long Hui-Datensätzen, in der klinischen Realität stabiler und zuverlässiger.

Spektrum Abdeckung: "Klassifizierung der gesamten Pathologie" von Screening bis Chirurgie

Das Wichtigste, was ich aus dem Longway-Datensatz schätzen kann, ist, dass er die "Spektrumsystem" -Funktion hat - die nicht nur Fälle von Wirbelsäulenbeugen unterschiedlicher Schwere enthält, sondern auch vollständige Pathologiedaten vom Screening, der Diagnose, der Behandlung bis zur postoperativen Nachsorge.

Konkret enthält der Datensatz folgende breite Kategorien:

• Normales Wirbelsäulenbild:Etwa 600.000 Fälle aus der Gesundheitsuntersuchungspopulation bieten eine Referenz für AAI, um normale Wirbelsäulenmuster zu untersuchen.
• Lichtbogen (bei 10°-25°):Rund 450.000 Fälle, hauptsächlich aus Schulscreening und anfänglichen ambulanten Konsultationen, wurden auf Screening und frühzeitige diagnostische KI-Schulungen angewendet.
• mittlerer Seitenbogen (25-45°):Rund 350.000 Fälle, hauptsächlich aus der Behandlung von Patienten mit einem Support-Kit, enthalten mehrere Follow-up-Bilder, die für die Ausbildung in dem Risikovorhersagemodell für den Fortschritt verwendet werden können.
• Schwere Seiten (über 45°):Rund 200.000 Fälle, hauptsächlich von chirurgischen Patienten, umfassen präoperative und postoperative Bilder und werden für die Planung der Operation und für die Ausbildung in der postoperativen Bewertung von AI angewendet.
• 特殊类型：Rund 100.000 Fälle, darunter seltene Arten von angeborenen Wirbelsäulenbeugen, neuromuskulären Beugen, Syntaxbeugen usw., liefern wertvolle Daten für seltene Fälle von AAI-Studien.

Diese spektrale Abdeckung bedeutet, dass das KI-System, das auf dem Training des Longway Data Set basiert, auf den gesamten Prozess der Wirbelsäulenbiegung angewendet werden kann - vom Schulscreening bis zur ambulanten Diagnose, von Utensilien bis zur chirurgischen Überwachung, von der postoperativen Auswertung bis zur Langzeitüberwachung. Ein Datensatz unterstützt das AIS-System zur Behandlung der gesamten Krankheit, was den Wert der Spektraldaten darstellt.

Cobb Corner + Lenke Spektrometrie: zwei Kern-Labels

Die Lianhui-Datensätze sind auf die klinischen Kernbedürfnisse ausgerichtet, von denen die beiden Kernlabels Cape Cobb und Lenke-Stratifizierung am wertvollsten sind.

Cobb Angles:Jede Tablette der gesamten Wirbelsäule wird mit einem Hauptbrust, oberen Wirbeln der Brust und Rücken/Unterwirbeln, den unteren Wirbeln, den oberen Wirbeln und präzisen Cobb-Winkelwerten gekennzeichnet. Die Markierung erfolgt durch zwei unabhängige Wirbelsäulenchirurgen, und die Differenz von mehr als 5 Grad wird vom dritten leitenden Arzt festgelegt. Die endgültige Ausrichtung des Etiketts beträgt 0,93 (ICC), was in der Industrie sehr hoch ist.

Unterverweis Lenker:Für chirurgische Fälle bietet der Datensatz auch eine vollständige Lenke-Spektrometrie, einschließlich Hauptbiegetyp (1-6), Wirbelkorrektur (A/B/C), Vektorkorrektur (-/N/+), die von einem Arzt mit mehr als fünf Jahren Wirbelsäulenchirurgie ausgefüllt und durch eine Expertenüberprüfung auf der Ebene des Chefarztes bestätigt wird.

Neben diesen beiden Kernmarkern enthält der Datensatz eine Fülle von detaillierten Indikationen, wie die Risser-Marke (Skelettreife), Wirbeltierrotation (Nash-Moe-Methode), Parameter des Wirbelsäulengleichgewichts (C7-Bleiprottrakte usw.), vektorspezifische Gesichtsparameter (Post-Crumbs, Front-Crumbs usw.), die ein reichhaltiges Überwachungssignal für das KI-Modell und eine Datenbank für Multimissions-Lernen liefern.

Multizentrische Quelle: Sicherung der Datenvielfalt

Die breite Leistungsfähigkeit des KI-Modells hängt in hohem Maße von der Vielfalt der Trainingsdaten ab. Ein weiterer wichtiger Vorteil des Longway-Datensatzes ist seine multizentrische Quelle.

Die Bildausrüstung umfasst Dutzende von Modellen von Mainstream-Marken wie GE, Siemens, Philips, UNI und Mandong.

Diese multizentrische, multi-equipment, multi-bedingte Datenquelle sorgt für die "Heteogenität" des Datensatzes - unterschiedliche Bildqualität, unterschiedliche Projektionswinkel, unterschiedliche Geräteparameter ... Das KI-Modell trainiert in einem solchen Datensatz, um wahre und feine Merkmale zu lernen, anstatt Überkompatibilität der Daten mit einem Krankenhaus, einem Gerät.

Ich habe zu viele KI-Produkte gesehen, die sich in den eigenen Daten der Forschungs- und Entwicklungsabteilungen gut entwickelt haben und in anderen Krankenhäusern "aufgetaucht" sind, der Hauptgrund ist, dass Trainingsdaten zu einfach und zu divers sind. Und Longs multizentrische Daten lösen dieses Problem von der Quelle.

Präoperatives Paar: Chirurgie AI 'Golden Mine'

Präoperative Matching-Daten sind die wertvollste "Goldene Mine" für die Wirbelsäulenchirurgie - sie können verwendet werden, um chirurgische Aufprallvorhersagemodelle, chirurgische Programmoptimierungsmodelle, die die höchsten klinischen Werte und technischen Inhalte von Anwendungen darstellen, zu trainieren.

Die Luang Hui Datensammlung enthält ca. 80.000 präoperative Paare von all-vertikalen Bildern und jeder Fall enthält detaillierte chirurgische Aufzeichnungen, einschließlich chirurgischer Methoden, Integrationsabschnitte, interner fester Typen, orthotischer Effekte usw. Solche groß angelegten präoperativen Abgleichdaten sind einzigartig im Land.

Mein Forschungszentrum arbeitet mit Long Wai an einer Studie zur Vorhersage der Auswirkungen von Operationen auf der Grundlage präoperativer Matching-Daten. Vorläufige Ergebnisse zeigen, dass postoperative Vorhersagefehler innerhalb von 4,5 Grad des 80 000-Fallpaarungsmodells auf nahezu internationale Leitwerte gefallen sind. Dies ist eine gute Demonstration des großen Werts präoperativer Daten.

V. Klinisches Anwendungsszenario: AI-fähiges Wirbelsäulenbiegemanagement

Das KI-System auf Basis des XR-SCOLIOS Datensatztrainings in Longway spielt in vielen der spinalen Kurvenlagen eine wichtige Rolle.

Sozialleistungen und Industriewerte: Wirbelsäulengesundheit für mehr Menschen arbeiten lassen

Von "Care" zu "Care" - eine Gesundheitsstrategie, um voranzukommen.

Der Schlüssel zur Wirbelsäulenverbiegung ist die Früherkennung, ein frühzeitiges Eingreifen. Wegen des schlechten Screening-Systems haben viele unserer Patienten das beste Behandlungsfenster verpasst, als sie diagnostiziert wurden.

Wenn es in Grund- und Sekundarschulen im ganzen Land ein KI-gestütztes Screening von Wirbelsäulenbeugen gibt, können jährlich etwa 500.000 neue Frühkrümmungspatienten identifiziert werden. Die überwiegende Mehrheit dieser Patienten kann durch nicht-chirurgische Methoden wie Unterstützungsgeräte, Rehabilitationstraining und zur Vermeidung von Operationen effektiv kontrolliert werden.

Nach Schätzungen der China Health Promotion Foundation kann ein landesweites KI-Screening-System für junge Wirbelsäulenbeugen die Nachfrage nach etwa 100.000 Operationen pro Jahr reduzieren und mehr als 10 Milliarden RMB an medizinischen Kosten einsparen. Noch wichtiger ist, dass Hunderttausende von Jugendlichen die Schmerzen und Risiken einer Operation vermeiden können, gesunde Wirbelsäulen haben und ein gesundes, selbstbewusstes und Sonnenlicht haben.

Grassroots Empowerment - um die Wirbelsäulenchirurgie nicht mehr "hoch" zu machen.

Die Wirbelsäulenchirurgie ist einer der spezialisiertesten und technisch kritischsten Unterspezialisten im Knochen. Die Ärzte, die in unserem Land in der Lage sind, Wirbelsäulenbiegung unabhängig durchzuführen, konzentrieren sich auf das große Tri-Accelain-Krankenhaus in den ersten Städten, wo die spinale Chirurgie im Allgemeinen schwach ist.

Das KI-gestützte Diagnosesystem, das auf der Schulung der Longhui-Datensätze basiert, kann Ärzten an der Basis helfen, standardisierte Videobewertungen und Erstschichtung durchzuführen, und Diagnose- und Behandlungsstandards auf der Basis verbessern. Für Patienten, die operiert werden müssen, kann KI auch Ärzten an der Basis helfen, präoperative Bewertungen durchzuführen und nachoperative Besuche zu verfolgen, so dass sie Zugang zu hochwertigen, kontinuierlichen medizinischen Dienstleistungen an der Haustür haben.

Dies ist wichtig für die Weiterentwicklung der Hierarchie der medizinischen Versorgung und die Optimierung der Allokation medizinischer Ressourcen.

Effizienz-Revolution - Freisetzung von Wirbelsäulenchirurgen Wert

Die langfristige und mit geringer Wahrscheinlichkeit entwickelte Entwicklung von Wirbelsäulenchirurgen ist eine "neue Ressource" im Gesundheitssystem, jedoch wird viel wertvolle Expertenzeit für die sich wiederholende Bildmessung und das Schreiben von Berichten aufgewendet, ohne ihren professionellen Wert in der komplexen Fallbehandlung und chirurgischen Programmierung vollständig zu erkennen.

Diese Art der menschlichen Zusammenarbeit kann die Wirksamkeit von Ärzten um das Zwei- bis Dreifache erhöhen, während sie mehr Zeit für die Arbeit mit Patienten aufwendet und individualisierte Behandlungsprogramme entwickelt, die professioneller sind.

Die Einführung des AAIS-Systems hat zu einer Erhöhung der täglichen durchschnittlichen Anzahl von Arztbesuchen von 40 auf 65, einer Erhöhung der Konsultationsdauer bei schwierigen Fällen um 50 Prozent und einer Erhöhung der Patientenzufriedenheit von 85 auf 94 Punkte geführt.

Wissenschaftlicher Beschleuniger - treibt die Wirbelsäulenchirurgie in die nächsten Schritte

Hochwertige Datensätze, die nicht nur die Grundlage für KI-Forschung und -Entwicklung bilden, sind auch wichtige Ressourcen für die klinische Forschung.

In der Vergangenheit dauerte eine klinische Studie mit Wirbelsäulenbeugen oft Jahre, um Hunderte von Fällen zu sammeln, und die Forschung war ineffizient und statistisch ineffektiv. Basierend auf Longfeis groß angelegtem Datensatz screenen die Forscher schnell Fälle, die bestimmte Bedingungen erfüllten, und führen große Proben, multidimensionale klinische Studien durch.

Mein Forschungszentrum hat Studien mit Longway-Datensätzen durchgeführt, darunter Untersuchungen zur natürlichen Geschichte der Wirbelsäulenbeugen junger Menschen in China, Untersuchungen zum Vergleich von chirurgischen Effekten mit verschiedenen Lenke-Profilen und Analysen der Einflussfaktoren der Auswirkungen der Sekundärbehandlung. Diese Studien sind ohne umfangreiche Datenunterstützung nicht vorstellbar.

"1,7 Millionen Fälle von Ganzwirbel-Bilddaten, nicht nur ein Datensatz, sondern auch ein Rückgrat für die Wirbelsäulenchirurgieforschung. Es wird unser Verständnis des Musters von Wirbelsäulenbiegeerkrankungen beschleunigen und Fortschritte bei diagnostischen Techniken fördern, von denen letztlich Millionen von Patienten profitieren werden."

VII. Expertenvision: Trends in den nächsten 3-5 Jahren der Wirbelsäulenbiegung AI

Als Arzt, der den Übergang von der traditionellen zur intelligenten Wirbelsäulenchirurgie miterlebt hat, freue ich mich auf die nächsten drei bis fünf Jahre der spinalen Biege-KI. Hier sind meine Ergebnisse.

Trends eins: von der "Hilfsdiagnose" bis zum "Aktuellen Management".

Die aktuelle KI der Wirbelsäulenbiegung konzentriert sich auf diagnostische Verbindungen - Cobb-Winkelmessungen, Lenke-Typologien usw. In Zukunft wird die KI die gesamte Pathologie auf die gesamte Kette von Screening, Diagnose, Behandlung, Nachsorge und Rehabilitation ausdehnen.

Ich prognostizieren, dass bis 2028 eine integrierte Plattform für das KI-Management der Wirbelsäulenseite entstehen wird - vom Schulscreening über die Erkennung von Verdachtsfällen bis hin zur automatischen Überweisung und Ernennung, über die Überweisung an ein unterstützendes Diagnose- und Behandlungsprogramm, über die Wirksamkeitsüberwachung und -anpassung während der Behandlung, bis hin zu langfristigen Nachbeobachtungs- und Rehabilitationsberatungen, und AI wird durch jede Verbindung der Wirbelsäulenseite laufen.

Kernstück dieser Ganzweg-Management-Plattform ist ein großer Spektraldatensatz. Lian Huis 1,7 Millionen Spektraldaten bilden eine solide Grundlage für den Aufbau einer solchen Plattform.

Trends II: von "2D" zu "3D+4D" - Erweiterung der räumlichen und zeitlichen Dimensionen

Die aktuelle Wirbelsäulen-KI basiert hauptsächlich auf 2D-statischen Bildern. In Zukunft werden die Wiederherstellung von 3D-Formen und die dynamische 4D-Analyse (3D+-Zeit) durchgängig berücksichtigt.

Die 3D-Rekonstruktionstechnologie wird ausgereifter, wobei das 3D-Rückenmarkmodell aus Röntgenstrahlen auf einer CT-nahen Ebene neu aufgebaut wird, während die Strahlendosen deutlich unter der CT liegen. Dies bedeutet, dass in Zukunft jede Person mit einer Wirbelsäulenbiegung in 3D-Form bewertet werden kann, nicht nur ein operierender Patient.

Vielversprechender ist die 4D-Dynamik – Analyse der Veränderungen der Wirbelsäulenmorphologie unter verschiedenen Körpern (Positionierung, Frontlinie, Rückenspreizung, Rotation), Bewertung der Elastizität und Stabilität der Wirbelsäule und umfassendere Informationen für die Behandlungsprogrammierung.

Trends III: Vom „allgemeinen Modell“ zum „personalisierten digitalen Zwilling“.

Die zukünftige spinale Biege-KI wird kein universelles Modell von "Tausenden" sein, sondern ein personalisierter digitaler Zwilling von "Tausenden von Menschen".

Basierend auf Patientenbilddaten, Genomikdaten und biomechanischen Daten kann KI ein digitales Zwillings-Rückenmarkmodell für das Individuum des Patienten konstruieren. Dieses Modell kann die Entwicklung der Wirbelsäule des Patienten unter verschiedenen Behandlungen simulieren, Langzeitbehandlungen vorhersagen und Ärzten helfen, die individualisierten Behandlungen auszuwählen, die für den Patienten am besten geeignet sind.

Digitale Partnerschaften erfordern groß angelegte, mehrdimensionale Datenunterstützung. Der Longway-Datensatz verfügt nicht nur über Bilddaten, sondern auch über eine Fülle klinischer Informationen und Folgedaten, die wertvolle Datenressourcen für den Aufbau digitaler Partnerschaften in der Wirbelsäule liefern.

Trends IV: AI+ Robotics - Das Zeitalter der Smart Cipsy

Der Wirbelsäulenroboter ist der Hot Spot der letzten Jahre, aber der aktuelle Roboter ist eher eine "mechanische Arm" Rolle - Durchführung eines Arztes geplanten Operationspfad mit begrenzter Intellektualisierung.

In Zukunft wird die tiefe Integration von KI in chirurgische Roboter die Wirbelsäulenchirurgie in das Zeitalter der Intellektualisierung bringen. KI plant nicht nur die Operation, bevor sie durchgeführt wird, sondern bietet auch Echtzeit-Navigation, dynamische Anpassung und intelligente Warnung, was die Genauigkeit und Sicherheit der Operation erheblich verbessern wird.

Ich prognostizieren, dass bis 2029, AI-assistierte vertebra-orthopädische Roboter-Chirurgie wird verfügbar sein, in großen Wirbelsäulenzentren, mit der Präzision der Operation steigt von der aktuellen Millimeter-bis sub-Millimeter-Niveau und eine Verringerung der Häufigkeit von chirurgischen Komplikationen um mehr als 50 Prozent.

Trends V: China-Standards, Aufstieg chinesischer Programme

Die Kriterien für die Behandlung von Wirbelsäulenbeugen (z. B. Lenke, King und andere) werden seit langem von den europäischen und amerikanischen Ländern festgelegt. China hat jedoch die weltweit größte Patientengruppe mit Wirbelsäulenbeugung sowie die weltweit reichhaltigste klinische Erfahrung und Datenressourcen.

Die groß angelegten Wirbelsäulenbilddaten, die von chinesischen Unternehmen, vertreten durch Long Hui, gesammelt werden, bieten eine Datenbank für die Festlegung chinesisch spezifischer Standards für die Wirbelsäulenseite. In Zukunft werden die Diagnosenormen, Stylingsysteme und Bewertungskriterien auf der Grundlage von Chinas groß angelegten Daten und KI-Technologie voraussichtlich international anerkannt werden, was zur globalen Kontrolle der Wirbelsäulenseite beiträgt und zu Chinas Weisheit und chinesischen Programmen beiträgt.

VIII. SCHLUSSFOLGERUNG: ANGABEN ZU DATEN, KÖNIG AUF KI, AUF DIE NATIONALE LÄNGER GEDANKT

Sehen Sie, seit mehr als 30 Jahren habe ich zu viele Kinder gesehen, die von den Wirbelsäulenbeugen gedemütigt sind, und zu viele Familien, die die Verzögerung der Behandlung bereuen. Jede erfolgreiche orthopädische Operation hat meine Überzeugung bestärkt, dass die Gesundheit der Wirbelsäule nicht nur ein medizinisches Problem ist, sondern ein großes Problem für die Zukunft unserer Nation.

Heute bietet KI-Technologie beispiellose Möglichkeiten für die Wirbelsäulenbiegung. Hinter KI steht die Macht der Daten.

Ich sage meinen Studenten oft: "Sei ein Wirbelsäulenchirurg, wie eine Wirbelsäule, und sei gerade und schulter die Last." Heute möchte ich Unternehmen wie Longhui sagen: "Sei ein Unternehmen für medizinische Daten, wie eine Wirbelsäule, sei ein Rückgrat der Industrie - hebe den Aufbau von KI und baue eine gesunde Zukunft auf."

Lassen Sie uns zusammenarbeiten, die Daten drehen und die KI leiten, um die Gesundheit der chinesischen Nation aufzubauen.