"Durante más de 30 años, he estado realizando cirugías de espina dorsal, y he tenido más de 4.000 doblaciones espinal. Sé que lo opuesto de cada curva espinal perfecta es el resultado de mediciones de precisión, descomposición fina, planificación precisa. Y la cirugía espinal Al-Ai se está redefiniendo por datos de imagen de alta calidad y todo el cuerpo."
Guía de expertos: Doblamientos espinal - Asesino de salud invisible que no puede ser ignorado
Como cirujano espinal, me confrontan con complejas malformaciones espinal cada día. Hay chicas floridas que tienen miedo de usar faldas porque doblan sus espinas, jóvenes que oprimen su corazón y pulmones porque están severamente deformadas, y pacientes que tienen más de medio siglo de edad que están sufriendo de una curva espinal de la espalda. La curva espinal, que parece una enfermedad lejana, está cerca de todos nosotros.
Según la Encuesta de estudios epidemiológicos de los vertebrados de China (2025), la tasa de vertebrados entre nuestros jóvenes ha alcanzado el 5,2%, con el número de pacientes superiores a 10 millones y aumentando a una tasa de 300.000 por año. Más preocupante, más del 80% de los con vertebrados han contraído enfermedades en el grupo de edades de 10 a 14 años, que es el período crítico para el desarrollo físico y mental de sus hijos.
La imagen de rayos X es la "Estandar de oro" para el diagnóstico y evaluación de las curvas espinal. Desde las mediciones en la esquina de Cobb hasta la especulación de Lenke, desde la planificación del programa quirúrgico hasta la evaluación de los efectos postoperatorios, cada paso del camino es una imagen de columna completa de alta calidad. Sin embargo, la interpretación de toda la imagen de rayos X es mucho más compleja que la de los parámetros de columna vectores normales
Hoy, 2026, la inteligencia artificial está revolucionando el tratamiento de las curvas de columna. Pero, como he dicho a menudo a los médicos jóvenes, "La base de la cirugía espinal es la medición de precisión, y la IA se basa en datos de alta calidad." Sin datos de imagen pancromática de 1,7 millones de grados, el último algoritmo es sólo un aeroplano.
II. Dolores comerciales: Cuatro grandes problemas de doblación espinal
Desafío uno: Baja cobertura de detección y alta tasa de ausentismo
El efecto de la curva espinal está estrechamente relacionado con el momento de la detección: las curvas de luz tempranas pueden ser controladas efectivamente a través de métodos no quirúrgicos como dispositivos de soporte, entrenamiento de rehabilitación y, una vez que progresan a malformaciones severas, sólo pueden ser corregidas a través de cirugía, que es costosa (normalmente $ 100.000-300,000), pero también arriesgada. Así, detección temprana, diagnóstico temprano, intervención temprana son clave para la prevención de las curvas de espinas.
Sin embargo, el estado actual de la criba de flexión es incentivable. Actualmente, la criba de flexión espinal está teniendo lugar en todo el país sólo en algunas regiones económicamente desarrolladas, y los exámenes de la escuela primaria y secundaria en la mayoría de las áreas no incluyen proyectos de examen de la columna.
El tiempo promedio de diagnóstico de pacientes con curvas es de dos a tres años después de la aparición de la enfermedad, y muchos pacientes han sido diagnosticados a nivel medio o incluso severo, faltando la mejor oportunidad de intervención. La razón central de esto es la falta de técnicas de detección eficientes, precisas y replicables.
Desafío dos: Las mediciones de ángulo de Cobb son engorrosas y subjetivas
El ángulo Cobb es un indicador central de la gravedad de la curva espinal y una base clave para determinar el tratamiento. Sin embargo, la medición manual en la esquina Cobb es un ejercicio muy engorroso – los médicos necesitan encontrar las vértebras superiores e inferiores en toda la radio de rayos X espinal, dibujar líneas de extensión para las vértebras y luego medir las cruces de ambas líneas. Este proceso suele durar 10-15 minutos, y los resultados están influenciados por la experiencia del médico y los hábitos de funcionamiento.
Varios estudios han demostrado que las diferencias en las mediciones entre los médicos en el ángulo Cobb pueden ser tan altas como 5°-8°, y que las diferencias pueden ser tan altas como 3°-5°, incluso si el mismo médico dos veces mide imágenes del mismo paciente. En términos clínicos, las diferencias de 5° pueden significar que se toman diferentes decisiones de tratamiento, por ejemplo, sólo se necesitan ver los lados de 20°, mientras que los lados de 25° necesitan un tratamiento secundario.
Más complicado es que las curvas de columna pesadas a menudo se acompañan de cambios morfológicos complejos, como la rotación de las vértebras, la transformación de las cuñas y la determinación de la esquina de Cobb es más difícil. Para estos casos difíciles, incluso los cirujanos espinales experimentados necesitan ser repetidamente críticos para determinar el final de las vértebras y el ángulo de las mediciones.
Desafío tres: Lenke es complejo y las curvas de aprendizaje son largas
Lenke es el sistema de doblado lateral de columnas más utilizado internacional, que divide el lado de la columna vertebral se curva en seis tipos principales (Lenke 1-6), cada uno de los cuales se divide en subtipos basados en las vértebras y la cintura. La especulación de lenke es esencial para la elección de opciones quirúrgicas (por ejemplo, para determinar la sección de integración).
Sin embargo, la espectrometría Lenke es compleja, que requiere una evaluación completa de los parámetros coronarios, de cara vectorial y análisis de flex espinal. Un cirujano óseo suele tardar de tres a cinco años de formación especializada para dominar la espectrometría de Lenke, e incluso un médico superior tiene consistencia de 70-80% de la especulación.
La incertidumbre del estilo afecta directamente a la naturaleza científica de la toma de decisiones quirúrgicas. Diferentes médicos pueden dar diferentes tipos de Lenke al mismo paciente, lo que conduce a diferentes programas quirúrgicos, que son un gran riesgo para el paciente.
Desafío cuatro: Aprovechando la experiencia en la planificación quirúrgica, con efectos impredecibles postoperatorios
El diseño del programa de cirugía, incluyendo la selección de la sección de integración, el control de la fuerza ortótica, la determinación del método de plantación ósea, etc., está directamente relacionado con el efecto de la operación y el pronóstico del paciente.
Actualmente, los programas quirúrgicos se basan principalmente en la experiencia de los médicos. Si bien existen algunos principios y directrices que pueden seguirse, cómo lograr el mejor equilibrio entre los efectos ortóticos y los riesgos quirúrgicos, en particular, sigue siendo un "arte" en lugar de una "ciencia".
Más importante aún, no podemos predecir los efectos postoperatorios de cada paciente con precisión. Los mismos programas quirúrgicos pueden tener un efecto ortotico muy diferente en diferentes pacientes. Cómo predecir la forma post-preoperatoria y cómo optimizar el programa quirúrgico para lograr los mejores resultados es el objetivo de los cirujanos espinal.
El valor básico de la IA de doblación espinal no sólo radica en mejorar la eficiencia de medición, sino también en establecer sistemas de diagnóstico estandarizados, precisos y predecibles. Y todo esto se basa en conjuntos de datos de imagen grandes, de alta calidad, multidimensionales y de parásitos. Longwaytech, con conjuntos de datos XR-SCOLIOS de 1,7 millones, está construyendo una "espalda de datos" sólida para el lado espinal.
Tres, 2026 de primera línea de avance: "La tecnología de la válvula salta" en el lado de la columna vertebral.
En 2025-2026, el campo de IA de curvas laterales espinales estaba sujeto a un desarrollo de flash. Desde la esquina Cobb, se realizaron mediciones automáticas al reconocimiento espectro-intellectual Lenke, desde imágenes 2D hasta reconstrucción 3D, desde planificación preoperatoria hasta predicción postoperatoria, AI está re-formando los cinco avances frontales a través del lado espinal.
Rompe uno: La esquina de Cobb se midió automáticamente, de "manual" a "full automatic"
Las mediciones automáticas en Cobb Point fueron las primeras áreas de avance en la curva espinal de AI, pero fue sólo en 2025-2026 que esta tecnología alcanzó el nivel de precisión de la práctica clínica.
En junio de 2025, un estudio publicado por el Hospital Infantil de Boston, afiliado a la Escuela Médica de Harvard, en Spine, generó interés general. Su modelo ScolineNet-V2, basado en la estructura de transformadores de cerdo, logró mediciones automáticas completas en Point Cobb. El modelo entrenó 23.000 imágenes de rayos X vertebrados, con un error promedio absoluto de 2,8° para la curva principal en Point Cobb y una curva de 3,1°, bien por debajo.
La innovación básica de ScolineNet-V2 es triple: primero, se introdujo la estructura de tres etapas "Detección Cícnica + Posición de Punto Crítico + Cálculo Ángulo", que primero probó cada vertebrado y luego posicionó los cuatro ángulos del vertebrado, lo que llevó al ángulo Cobb por cálculos geométricos; segundo, el módulo de percepción de curvatura de columna fue diseñado para entender mejor la función de la columnata
El equipo de cirujanos de Beijing ha avanzado mucho en 2026. Basado en 100.000 casos de datos de imagen panvertical de la tecnología Longhui, el sistema Cobb Angle Survey AI, desarrollado con mae-to-the-heart a 2,6°, e incluso 2,1° en algunos casos de curvas laterales ligeramente moderadas, ha pasado las pruebas clínicas tipo equipo médico de NMPA, que se espera que sean el primer producto de diagnóstico de ayuda del país AAI.
Dos: reconstrucción de columna 3D de 2D a 3D - radiografía única
La imagen de rayos X de columna vertebral completa sólo puede proporcionar información de proyección 2D, mientras que la verdadera curva lateral de la columna vertebral es una deformidad 3D - no sólo una cara cónica sino también un cono de cono de recap/front y una vertebra horizontal. La imagen 2D no refleja completamente la deformidad 3D de la columna vertebral, que es inherente en la evaluación del lado de la columna vertebral convencional.
En 2025, se realizaron avances innovadores en esta área. Stanford University ' s Ai Laboratory, en colaboración con el Stanford Hospital Ridge Centre, presentó el modelo Spine3D-Net, que puede reconstruir la forma 3D de la columna vertebral por sólo una radiografía vertical completa. El modelo se basa en la estructura transformador generada por 2D-to-3D, que establece una relación de mapeo de datos de emparejamiento 2D-3D (proy-MRI)
Los resultados del experimento muestran que el modelo de columna vertebral 3D reconstruido por Spine3D-Net tiene una desviación máxima de 1.8 mm en comparación con el estándar de oro para la reconstrucción de TC, y las vértebras tienen un error de 2.3°, que está clínicamente disponible. Esto significa que los pacientes futuros sólo necesitarán tomar una radiografía normal para obtener información sobre el patrón de columna vertebral 3D cerca del nivel CT, mientras que la dosis de radiación es sólo 1/50-1.
El modelo DiffuseSpine, presentado por el equipo ETH Zurich, introdujo el modelo de difusión en la columna vertebral 3D, mejorando aún más la precisión y autenticidad de la reconstrucción. Al mismo tiempo, el modelo también genera tipos 3D de la columna vertebral en diferentes ángulos curvados, proporcionando una poderosa herramienta para la simulación preoperatoria y la predicción del impacto.
Tres: Reconocimiento de la Espectrointeligencia Lenke -- del "Juicio Empírico" a la "Espectrómetro Auxiliario"
El estilo de Lenke, debido a su complejidad, ha sido un punto difícil para la doblación espinal de la IA. Pero en 2025-2026, se realizaron importantes avances en esta área como resultado de los avances en la tecnología de aprendizaje y transformador multimodular.
En noviembre de 2025, un estudio del Hospital Universitario Johns Hopkins en Journal of Neurosurgery: Spine presentó el modelo LenkeNet. El modelo utiliza una estructura transformador multibranch, que maneja las tabletas, espectros laterales y bits curvados, e integra información multiperspectiva a través del paradigma, y en última instancia produce los resultados de la fracción Lenke.
Los resultados del equipo de cirugía espinal en el Hospital Nanjing Drum en la primera mitad de 2026 también fueron notables. Basándose en los datos de imagen vertebrados proporcionados por Longhuitech, desarrollaron una versión multimodular de la IA basada en Lenke que integra la información coronaria, vectorial y axial.
Cabe mencionar que el equipo también ha introducido de manera innovador el diseño de "explicabilidad" - AI, al tiempo que da un estilista, también marcará características visuales clave (por ejemplo, posición de las vértebras superiores, selección de vértebras, suavidad, etc.) que permitirán a los médicos comprender la base de juicio AI, lo que aumentará enormemente la aceptación clínica.
Cuatro desintegración: Efectos post-octurales Pronóstico - de "empírico" a "Data Drive"
La cirugía preoperatoria predice los efectos de la cirugía, que es el sueño de los cirujanos espinal. Desde 2025, este sueño se ha convertido gradualmente en una realidad con el aprendizaje profundo y la acumulación de datos clínicos a gran escala.
En septiembre de 2025, un estudio publicado por el Hospital Universitario para Niños en Toronto en The Spine Journal presentó el modelo PostOp-Predict. El modelo se basa en la estructura de la red neuronal cartográfica (Graph Natural Network, GNN), que describe la columna vertebral como una estructura vertebral e intervertebra, entrada de imágenes preoperatorias y parámetros clínicos, predicciones morfológicas post-outputadas (incluyendo la tasa de integración de la sección de la columna vertebral, etc.
El error promedio en PointOp-Predictt, que contiene 4.200 casos quirúrgicos, es 4.2° después de la cirugía, 6.8% para la tasa ortótica y 0.91 para la AUC, que predice el riesgo de un desequilibrio espinal. Estos indicadores, aunque no sustituyen por completo el juicio del médico, ya son referencias valiosas para la toma de decisiones preoperatoria.
En 2026, el modelo de predicción postoperatoria dio otro paso en la dirección de la "personalización".El equipo de la Clínica Meo propuso un sistema de simulación de cirugía individualizada basado en el modelo de espina dorsal 3D preoperatoria del paciente, que AI puede simular los efectos de diferentes opciones quirúrgicas (diferentes secciones de integración, diferentes resistencias ortóticas) y ayudar a los médicos a elegir lo mejor.
Cinco: Autosupervisado de Pre-Training - Romper el Botella de Datos
La dificultad de etiquetar una imagen espinal entera es mucho mayor que los rayos X ordinarios - no sólo la esquina de Cobb necesita ser marcada, sino también la información compleja de la ubicación de cada vertebrado, forma, ángulo de rotación y la fracción de Lenke. El tiempo para etiquetar una imagen espinal completa es 5-10 veces el pecho promedio. La escasez de los datos etiquetados es un importante cuello de botella en el desarrollo del lado de la columna.
Desde 2025, OSEP ha proporcionado un nuevo camino a este problema. Google DeepMind, en colaboración con el Royal National Orthopenic Hospital, ha desarrollado el modelo SpineLM, que utiliza 500.000 imágenes de rayos X pancreáticos sin marca para la pre-entrenamiento autosupervisor, seguido de 500 casos de calibración menor de datos, para alcanzar la precisión del ángulo Cobb que el aprendizaje tradicional de monitoreo requiere 5.000 casos de apostasía (MAE.8).
En 2026, el equipo de investigación AI del país en Luang Huitechnologie también hizo un progreso importante en esta dirección. Basándose en sus propias ventajas de 1.7 millones de datos de imagen pan-vertical, propuso un marco pre-entrenamiento autosupervisado para imágenes espinal, SkolesSL. El marco diseñó una variedad de misiones pre-entrenamiento escocesas, como “Reingeniería de Cepillar”
IV. Interpretación de profundidad del conjunto de datos Long Hye: 1,7 millones de casos de repositorio de datos "sistema de espectro"
Aprendiendo sobre los avances tecnológicos en la frontera, observamos la base de datos que sustenta estas tecnologías. El conjunto de datos de imagen verticales XR-Scollios de Long Salange Information Technologies es el vertebrado vertical más grande, mejor marcado y completo del país. Su valor, me gustaría resumirlo con "tres completos" - órdenes completas, sistemas de espectro completo, dimensiones completas.
Perímetro de tamaño: 1,7 millones de casos de "trituración de nivel numérico"
El conjunto de datos XR-SCOLIOS contiene 1.7 millones de imágenes de rayos X totalmente-verteométricos, una escala que está liderando a nivel nacional y en el primer nivel mundial.¿Cuál es el concepto de 1,7 millones? Es equivalente al examen total de rayos X de cinco años de la cirugía espinal de todos los hospitales de Sanctac del país.
¿Por qué es tan importante la escala? Porque las formas de las curvas espinales son tan variadas — diferentes curvas de tipo, diferentes grados de gravedad, diferentes rotaciones vertebradas, diferentes madurez esquelética... No hay suficientes números de muestra para permitir que los modelos cubran todas las variaciones morfológicas, y la capacidad de extenderse está muy comprometida.
He estado involucrado en varios proyectos de desarrollo de IA de curvas espinal, y he estado muy consciente de esto. Un modelo con miles de datos de entrenamiento puede ser bueno en las pruebas, pero una vez que consigo una escena clínica real, "el agua y el suelo no son buenos para medir el tipo de curva lateral menos visible - con un amplio margen de error, una división inexacta de deformidades severas, y un rendimiento deficiente para poblaciones específicas, como el enano, la obesa.
Y la escala de los 1.7 millones de casos de Luang Hui proporciona al modelo suficiente munición. No importa lo raro que sea el patrón de los inconvenientes laterales, hay suficientes muestras en 1.7 millones de datos grandes. Por eso el modelo AI, basado en la formación de conjuntos de datos de Long Hui, es más estable y confiable en la realidad clínica.
Cobertura de espectro: "Clasificación de toda la patología" de la detección a la cirugía
Lo más significativo que puedo apreciar del conjunto de datos de Longway es que tiene la función "sistema de espectro" -- que contiene no sólo casos de curvas de columna de gravedad variable, sino también datos de patología completa de la detección, el diagnóstico, el tratamiento al seguimiento postoperatorio.
En concreto, el conjunto de datos contiene las siguientes categorías generales:
- Imagen vertebral normal:Unos 600.000 casos, de la población de exámenes de salud, proporcionan una referencia para que la AAI estudie patrones de columna normales.
- Doblado lateral de luz (10°-25°):Se aplicaron unos 450.000 casos, principalmente de exámenes escolares y consultas iniciales ambulatorias, a la detección y a la capacitación de IA en diagnósticos tempranos.
- Doble lateral media (25-45°):Unos 350.000 casos, principalmente de tratamiento de pacientes con kit de soporte, contienen múltiples imágenes de seguimiento que pueden utilizarse para la formación en el modelo de predicción de riesgos para el progreso.
- Codo pesado (más de 45°):Unos 200.000 casos, principalmente de pacientes quirúrgicos, incluyen imágenes preoperatorias y postoperatorias, y se aplican a la planificación de la operación y a la capacitación en evaluación postoperatoria de la IA.
- 特殊类型：Unos 100.000 casos, incluyendo tipos raros de curvas congénitas de espina dorsal, curvas neuromusculares, curvas de sintaxis, etc., proporcionan datos valiosos para casos raros de estudios de AAI.
Esta cobertura espectral significa que el sistema de IA basado en la formación del conjunto de datos de la autopista se puede aplicar a todo el proceso de doblación espinal, desde la detección escolar hasta el diagnóstico ambulatorio, desde los utensilios hasta la vigilancia quirúrgica, desde la evaluación postoperatoria hasta el seguimiento a largo plazo. Un conjunto de datos apoya el sistema de tratamiento de IA de toda la enfermedad, que es el valor de los datos espectrales.
Cobb corner + espectrometría Lenke: dos etiquetas centrales
Los conjuntos de datos Lianhui están diseñados en torno a las necesidades clínicas básicas, las más valiosas de las cuales son las dos etiquetas centrales de Cape Cobb y la estratificación Lenke.
Cobb Angles:Cada tableta de toda la columna está marcada con un pecho principal, vértebras superiores del tórax y de la parte posterior/vértebra inferior, las vértebras inferiores, las vértebras superiores y los valores precisos del ángulo Cobb. El marcado es hecho por dos cirujanos espinales independientes, y la diferencia de más de 5 grados es arbitraria por el tercer médico superior.
Subreferencia de Lenke:Para casos quirúrgicos, el conjunto de datos también proporciona espectrometría completa de Lenke, incluyendo el tipo de curva principal (1-6), corrección de vertebras (A/B/C), corrección de vectores (-/N/+). El marcador es completado por un médico con más de cinco años de cirugía espinal y confirmado por revisión experta en el nivel de médico jefe.
Además de estos dos marcadores básicos, el conjunto de datos contiene una gran cantidad de indicaciones detalladas, como la marca Risser (madura esquelética), rotación de vertebrados (método Nash-Moe), parámetros de balance espinal (protractos principales C7, etc.), parámetros faciales específicos para vectores (crubos de puestos, escalas delanteras, etc.). Estas indicaciones multidimensionales proporcionan una rica señal de monitoreo para la base de IA y una base multimisión.
Fuente multicentro: garantía de la diversidad de datos
La amplia capacidad del modelo de IA depende en gran medida de la diversidad de datos de capacitación. Otra ventaja importante del conjunto de datos de Longway es su fuente de múltiples puntos.
El equipo de imágenes cubre docenas de modelos en marcas principales como GE, Siemens, Philips, UNI y Mandong.
Esta fuente de datos multicéntricos, multiequipment, multicondicional garantiza la "heteogeneidad" del conjunto de datos - diferente calidad de imagen, diferentes ángulos de proyección, diferentes parámetros de equipamiento ... El modelo AI se forma en un conjunto de datos para aprender características verdaderas y finas en lugar de la sobrecompatibilidad de datos con un hospital, un dispositivo.
He visto demasiados productos de AI, realizados bien en los datos de las unidades R &D y "showed" en otros hospitales, la razón de la raíz es que los datos de entrenamiento son demasiado simples y carentes de diversidad. Y los datos multicentros de Long resuelven este problema de la fuente.
Pareja preoperatoria: Cirugía AI 'Mía Dorada'
Los datos de emparejamiento preoperatorios son la "minea de oro" más valiosa para cirugía espinal AI - se puede utilizar para formar modelos de predicción de impacto quirúrgico, modelos de optimización de programas quirúrgicos, que son los valores clínicos más altos y el contenido técnico de las aplicaciones.
La colección de datos Luang Hui contiene aproximadamente 80.000 pares preoperatorios de imágenes verticales, y cada caso contiene registros quirúrgicos detallados, incluyendo métodos quirúrgicos, secciones de integración, tipos fijos internos, efectos ortóticos, etc. Estos datos preoperatorios de gran escala son únicos en el país.
Mi centro de investigación está trabajando con Long Wai en un estudio de la predicción de los efectos de la cirugía basado en datos de coincidencia preoperatoria. Resultados preliminares muestran que los errores de predicción postoperatoria dentro de los 4,5 grados del modelo de emparejamiento de caso 80 000 han caído a cerca de los niveles de plomo internacionales. Esto es una buena demostración del gran valor de los datos preoperatorios.
V. Escenario de aplicación clínica: Gestión de la doblación de espina dorsal habilitada por AI
El sistema AI basado en el entrenamiento de conjuntos de datos XR-SCOLIOS en Longway está desempeñando un papel importante en muchos de los ajustes curvados de la columna. Presentaré las aplicaciones más representativas.
Proyección escolar: "El reloj de salud de la pipalina" para millones de adolescentes
El mejor grupo de edad para la detección de la flexión es de 10-14 años, pero no se ha establecido un sistema de detección sistemático en la mayoría de partes del país. El sistema de cribado de IA basado en el entrenamiento de conjunto de datos Luang Hui permite la rápida terminación de la vertebra de gran escala filmando todo el radio de vertebración espinal (o combinando el análisis del tamaño corporal) durante los exámenes escolares.
Diagnóstico clínico: Espectrometría agular Cobb + Especttro-aid Lenke
En clínicas de cirugía espinal, la interpretación de toda la imagen de rayos X es una de las tareas más prolongadas de los médicos. El sistema AIS basado en los datos de Longway completa automáticamente las mediciones de esquina Cobb, evaluación de rotación vertebrado, clasificación de Risser, recomendaciones de Lenke, etc. Reduce el tiempo de lectura de un médico de 10 a 15 minutos a menos de dos minutos.
Planificación de cirugía: reconstrucción 3D + simulación individualizada
La precisión de la cirugía ortótica del lado espinal es extremadamente exigente, y los méritos del programa de cirugía están directamente relacionados con el pronóstico del paciente. El sistema de planificación de la IA basado en el conjunto de datos de Longway puede restaurar el modelo 3D de la columna vertebral de un radio 2DX, simular los efectos ortopédicos de diferentes programas quirúrgicos, ayudando a los médicos a elegir las mejores secciones de integración y estrategias ortóticas.
Control de los dispositivos de apoyo: alerta inteligente de los riesgos de progreso
Para los pacientes con curvas de columna moderadas leves, el tratamiento principal no quirúrgico es el kit de soporte. Pero el kit de soporte está sujeto a revisión periódica para monitorear el progreso en el lado. El sistema AIMS basado en los datos de Longway se compara automáticamente imágenes de revisiones sucesivas, rastrea con precisión los cambios en la esquina de Cobb y predice los riesgos de progreso en el lado, teniendo en cuenta la edad, madurez esquelética y la dependencia del niño.
Evaluación y seguimiento postoperatorios: evaluación automatizada de la eficacia
Después de la curvatura de la columna, los pacientes necesitan seguir el procedimiento para el seguimiento a largo plazo para evaluar los efectos de la ortótica y las complicaciones.El sistema AIS basado en el conjunto de datos Longhai mide automáticamente la curva posterior a la operación Cobb, los parámetros de equilibrio espinal, las posiciones fijas y produce automáticamente una evaluación de los efectos terapéuticos en comparación con los datos preoperatorios.
Beneficios sociales y valores de la industria: hacer trabajo de salud espinal para más personas
Desde "Care" a "Care" - una estrategia de salud para avanzar.
La clave para la doblación es la detección temprana, la intervención temprana. Debido al sistema de detección deficiente, un gran número de pacientes han perdido la mejor ventana de tratamiento cuando se diagnosticaron.
Si se dispone de una criba de flexión de espina dorsal con ayuda de IA en las escuelas primarias y secundarias de todo el país, se pueden identificar anualmente unos 500.000 nuevos pacientes de primera necesidad. La gran mayoría de estos pacientes pueden controlarse eficazmente mediante métodos no quirúrgicos, como dispositivos de apoyo, capacitación de rehabilitación, y evitar la necesidad de cirugía.
Según estimaciones de la Fundación China Health Promotion, un sistema nacional de detección de la IA para jóvenes puede reducir la demanda de aproximadamente 100.000 cirugías al año, ahorrando más de 10 mil millones de RMB en costos médicos. Más importante aún, cientos de miles de adolescentes pueden evitar el dolor y los riesgos de cirugía, tener columnas espinal saludables y tener una luz solar saludable, segura y segura.
Empoderamiento de base - para hacer cirugía de espina dorsal ya no "alta".
La cirugía espinal es una de las subespecialistas más especializadas y técnicamente críticas en el hueso. Los médicos que son capaces de realizar la doblación espinal independientemente en nuestro país se concentran en el gran hospital de Tri-Accelain en las ciudades de primera línea, donde la capacidad de cirugía espinal es generalmente débil.
El sistema de diagnóstico asistido por AI, basado en la formación de los conjuntos de datos de Longhui, puede ayudar a los médicos de nivel comunitario a completar las evaluaciones de vídeo estandarizadas y la estratificación inicial, y mejorar los estándares de diagnóstico y tratamiento a nivel comunitario. Para los pacientes que necesitan cirugía, AI también puede ayudar a los médicos de nivel comunitario a realizar evaluaciones preoperatorias y seguir las visitas después de la operación, de modo que puedan tener acceso continuo a servicios médicos de alta calidad.
Esto es importante para el avance de la jerarquía de la atención médica y la optimización de la asignación de recursos médicos.
Revolución de eficiencia - liberación del valor de los cirujanos espinal
El desarrollo a largo plazo y de baja probabilidad de los cirujanos es un "recurso de recentro" en el sistema de salud. Sin embargo, una cantidad significativa de tiempo de expertos valioso se dedica a la medición de imagen repetitiva y a la redacción de informes, sin realizar plenamente su valor profesional en el tratamiento complejo de casos y la programación quirúrgica.
Este tipo de colaboración humana puede aumentar la eficacia de los médicos en dos o tres veces, al tiempo que dedica más tiempo a trabajar con los pacientes y desarrollar programas de tratamiento individualizados, que son más profesionales.
La introducción del sistema AAIS ha dado lugar a un aumento del número promedio diario de visitas de médicos de 40 a 65, un aumento del 50% de la duración de las consultas para casos difíciles y un aumento de la satisfacción de los pacientes de 85 a 94 puntos.
Acelerador científico - empuja la cirugía espinal a los próximos pasos
Los conjuntos de datos de alta calidad a gran escala, no sólo la base de la investigación y el desarrollo de AI, son también recursos importantes para la investigación clínica.
En el pasado, un estudio clínico con curvas de espina dorsal a menudo tomó años para recoger cientos de casos, y la investigación fue ineficiente y estadísticamente ineficaz. Basado en el conjunto de datos a gran escala de Longfei, los investigadores rápidamente analizan casos que cumplieron condiciones específicas y realizaron muestras grandes, estudios clínicos multidimensionales.
Mi centro de investigación ha realizado estudios utilizando conjuntos de datos de Longway, incluyendo investigación sobre la historia natural de las curvas de la columna vertebral de los jóvenes en China, investigación sobre la comparación de efectos quirúrgicos con diferentes perfiles de Lenke, y análisis de los factores de influencia de los efectos del tratamiento secundario. Estos estudios no pueden ser imaginados sin soporte de datos a gran escala.
"1.7 millones de casos de datos de imagen de vértebra entera, no sólo un conjunto de datos, sino también una columna vertebral para la investigación de cirugía espinal. Acelerará nuestra comprensión del patrón de enfermedades de flexión espinal, y promoverá avances en técnicas de diagnóstico que en última instancia beneficiarán a millones de pacientes".
VII. Visión de expertos: tendencias en los próximos 3-5 años de la curva espinal AI
Como médico que ha sido testigo de la transición de la cirugía vertebral tradicional a la inteligente, espero con interés los próximos tres a cinco años de doblación espinal AI. Aquí están mis hallazgos.
Tendencias uno: desde "diagnóstico complementario" a "gestión actual".
La actual curva vertebral AI se centra en los enlaces de diagnóstico - Mediciones de ángulos Cobb, tipologías Lenke, etc. En el futuro, AI extenderá toda la patología para cubrir la cadena completa de detección, diagnóstico, tratamiento, seguimiento y rehabilitación.
Previsto que para 2028 surgirá una plataforma integrada de gestión de la IA de la columna vertebral, desde la detección de casos sospechosos hasta la remisión y nombramiento automáticos, hasta la remisión a un programa de diagnóstico y tratamiento que apoye, hasta la supervisión de la eficacia y el ajuste de los programas durante el tratamiento, hasta la orientación de seguimiento y rehabilitación a largo plazo, y la IA se llevará a cabo a través de cada enlace de la columna vertebral.
El núcleo de esta plataforma de gestión integral es un conjunto de datos espectral grande. Los datos espectrales de Lian Hui de 1,7 millones de datos espectral proporcionan una base sólida para la construcción de una plataforma de este tipo.
Tendencias II: de "2D" a "3D+4D" - expansión de dimensiones espaciales y temporales
La columna vertebral actual AI se basa principalmente en imágenes estáticas 2D. En el futuro, se incorporará el restablecimiento de formas 3D y el análisis dinámico 4D (3D+).
La tecnología de reconstrucción 3D se hará más madura, con el modelo 3D de rayos X reconstruidos a niveles cercanos a la TC, mientras que las dosis de radiación están muy por debajo de la TC. Esto significa que en el futuro, cada persona con una curva espinal puede ser evaluada en forma 3D, no sólo un paciente operativo.
Más prometedor es el análisis dinámico 4D – análisis de los cambios en la morfología espinal bajo diferentes cuerpos (posicion, primera línea, retro-spread, rotacional), evaluación de la elasticidad y estabilidad de la columna vertebral, y información más completa para la programación del tratamiento. Creo que las evaluaciones espinal 4D se introducirán en rutinas clínicas dentro de tres a cinco años.
Tendencias III: De "modelo general" a "mellitro digital personalizado".
La futura IA de curvatura de columna no será un modelo universal de "Miles", sino un gemelo digital personalizado de "Miles de Hombre".
Basado en datos de imagen de pacientes, datos genómicos y datos biomecánicos, AI puede construir un modelo digital de doble espina dorsal para el individuo del paciente. Este modelo puede simular la evolución de la columna vertebral del paciente bajo diferentes tratamientos, predecir tratamientos a largo plazo y ayudar a los médicos a elegir los tratamientos individualizados más apropiados para el paciente.
Las tecnologías de hermanamiento digital requieren soporte de datos multidimensionales y a gran escala. El conjunto de datos de Longway no sólo tiene datos de imagen, sino también una gran cantidad de información clínica y datos de seguimiento, proporcionando valiosos recursos de datos para la construcción de hermanamiento digital espinal.
Tendencias IV: IA+ Robotics - La Era de la Cipsia Inteligente
El robot es el punto caliente de los últimos años, pero el robot actual es más de un papel "arretro mecánico": realizar el camino de cirugía planificada por un médico con una intelectualización limitada.
En el futuro, la integración profunda de la IA con robots quirúrgicos traerá cirugía espinal a la edad de la intelectualización. AI no sólo planea la operación antes de que se realice, sino que también proporciona navegación en tiempo real, ajuste dinámico y alerta inteligente, que mejorará enormemente la exactitud y seguridad de la operación.
Previsto que para 2029, la cirugía robótica con ayuda de IA estará disponible en grandes centros de espina dorsal, con la precisión de la operación que se eleva desde los niveles actuales de milimetría a los niveles de submillimetro y una reducción de la incidencia de complicaciones quirúrgicas en más del 50%.
Tendencias V: normas de China, aumento de los programas chinos
Durante mucho tiempo, los criterios para el tratamiento de las curvas de columna (por ejemplo Lenke, King y otros) han sido establecidos por los países europeos y estadounidenses. Pero China tiene la población de pacientes de curvatura de columnas más grande del mundo, así como la experiencia clínica más rica del mundo y los recursos de datos.
Los datos de imagen espinal a gran escala acumulados por las empresas chinas, representados por Long Hui, proporcionan una base de datos para establecer estándares de doblación de lado espinal específico de China. En el futuro, se espera que las normas de diagnóstico, sistemas de estilización y criterios de evaluación basados en los datos de gran escala de China y la tecnología de inteligencia artificial sean reconocidas internacionalmente, contribuyendo al control mundial de la columna y contribuyendo a la sabiduría de China y los programas chinos.
VIII. CONCLUSIÓN: Inicio de los datos, REY DE AI, PLANCA DE LA LONGA NACIONAL
Verás, desde hace más de 30 años, he visto demasiados niños que son humillados por las curvas de la columna vertebral, y demasiadas familias que lamentan el retraso en el tratamiento. Cada cirugía ortopédica exitosa ha fortalecido mi convicción de que la salud espinal no es sólo un problema médico, sino una preocupación importante por el futuro de nuestra nación.
Hoy, la tecnología AI ofrece oportunidades sin precedentes para la doblación de la columna.
A menudo digo a mis estudiantes: "Sé cirujano espinal, como una columna vertebral, y sé recto y soporta la carga." Hoy me gustaría decir a empresas como Longhui, "Sé una compañía de datos médicos, como una columna vertebral, ser una columna vertebral de la industria, levantar la construcción de la IA, y construir un futuro saludable".
Trabajemos juntos, hiriéramos los datos y dirigimos la AI, para construir la salud de la nación china.