1,8 million de cas de fractures de quadrants: "standard d'or" pour les services d'urgence de l'IA

Introduction experte: fractures — le "piège invisible" le plus commun dans la salle d'urgence

En tant que vétéran qui a travaillé en chirurgie d'urgence pendant plus de 30 ans, je travaille la nuit, comptant le nombre d'os cassés et les 100 000 cas que j'ai traités. Mais je dois être honnête, même si je vois un traumatisme dans la file d'attente chaque fois que je vois un patient en quart de nuit aujourd'hui, je me rappelle moi-même et le jeune médecin que j'ai fait un bug de rupture de 12 points, probablement dans le prochain film.

Les lésions les plus fréquentes du corps de l'os d'urgence sont la fracture des membres, qui représente plus de 70 % de tous les cas de l'os d'urgence. Chaque année, plus de 30 millions de personnes souffrent de la fracture des membres due à divers types de traumatismes.

Les conséquences de l'échec peuvent être graves – de la fracture à la déformation, à la déficience fonctionnelle, à la nécessité d'une chirurgie secondaire, et même pour causer des problèmes médicaux.

Il y a de nombreuses raisons pour lesquelles les fractures sont si facilement manquées.Il y a de nombreuses raisons : la ligne de fracture est mincement cachée, la structure d'autopsie est complexe, le patient n'est pas bien équipé, l'image est mauvaise, le médecin est fatigué, etc. Mais la raison la plus fondamentale est la diversité des formes de fracture et la forte dépendance empirique au diagnostic.

Aujourd'hui, en 2026, l'intelligence artificielle révolutionne le diagnostic des images de fractures. De la détection de fractures à la reconnaissance spectrométrique, du dépistage d'urgence à la planification chirurgicale, l'IA augmente l'efficacité et la précision du traitement de fractures sous tous ses aspects.

Aujourd'hui, je voudrais explorer avec vous, du point de vue d'un chirurgien traumatologue, les développements de pointe dans le domaine de l'IA et la valeur industrielle et la signification de 1,8 million de XR-EXTEREMITY-DVD.

II. Douleur industrielle : les cinq cours pour les os brisés

Premier défi : Nombre élevé de cas d'urgence et taux élevé de patients non hospitalisés

La section d'urgence est l'une des unités les plus occupées de l'hôpital, tandis que la chirurgie d'urgence est le spécialiste le plus intensif en soins d'urgence.

Selon l'Enquête sur l'état de la réaction aux traumatismes d'urgence en Chine (2025), l'incidence des fuites des quatre membres de notre hôpital général est d'environ 6,8%, et l'incidence de types spécifiques de fuites, tels que les os cassés du canot, les fractures de l'os externe et les fractures cachées de la plate-forme cylindrique, est aussi élevée que 15-25 %. Les conséquences des fuites sont souvent graves – les fractures du canot peuvent conduire à des os brisés et à des insemnies, et les fractures de la plate-forme kystique peuvent conduire à un effondrement du corset et à une arthrite traumatique.

Il y a trente ans, quand j'étais jeune médecin, j'ai raté un poignet cassé. Trois mois plus tard, le patient a de nouveau été soigné pour une douleur continue dans son poignet, et les fractures ont été retirées de son poste et ont dû subir un traitement chirurgical.

Défi deux : fractures complexes, courbes d'apprentissage raides

La fracture n'est pas seulement une question de « si ou non », mais une question de « quel type ». Différents types de fracture, de traitement et de pronostic sont différents. Ainsi, les fractures sont le cœur du diagnostic osseux.

Le système de fractures international actuel est AO/OTA. La fraction est très détaillée et les fractures sont codées par les parties (membre supérieur, membre inférieur, colonne vertébrale, bassin, etc.) et le type (simple, coin, complexe, etc.), avec plusieurs centaines de sous-types de fractures dans les quatre membres seulement.

Outre les sous-types génériques AO/OTA, il existe des systèmes de spectrométrie spécifiques dans différentes parties, comme les sous-espèces Neer à l'extrémité proche de la branchie, les sous-espèces Garden au cou fémur, les sous-espèces Lauge-Hansen aux chevilles. Ces sous-espèces sont concentrées et forment ensemble les « systèmes de connaissance » des fractures.

Même les médecins chevronnés peuvent avoir une fracture stylée pour certains types rares. Et la précision du stymied est directement liée au choix du traitement – le faux, et le traitement peut être faux.

Défi trois : Il y a beaucoup de parties. Les médecins se spécialisent dans l'art.

Les membres contiennent plusieurs parties des membres supérieurs (épaule, bras, coude, avant-bras, poignet, main) et des membres inférieurs (tammer, cuisse, genou, calcium, cheville, pied), chacun d'eux ayant des caractéristiques anatomiques et de fracture différentes. Les ostéophysiciens ont tendance à « avancé » - le chirurgien connaît bien les fractures du poignet et du bras, mais peut ne pas être aussi bon aux fractures de la hanche; le chirurgien articulaire est bien qualifié dans les fractures autour de l'articulation du genou, mais les fractures du pied de l'autre peuvent ne pas être familières.

Cependant, dans les cas d'urgence, des fractures peuvent se produire dans n'importe quelle partie du corps et exigent souvent un jugement rapide de la part du premier médecin. Cela conduit à un paradoxe : les médecins deviennent plus spécialisés et les soins d'urgence nécessitent des « talents généraux ».

L'IA, en tant qu'«assistant à temps plein fatigué», peut efficacement compenser ce court-métrage. Mais ce n'est que si elle est formée de manière complète et systématique à couvrir toutes les parties et tous les types de fractures.

Défi quatre : Peu de fractures rares, Al « Pour mieux savoir ».

Les fractures courantes (par exemple fracture apogée, fracture apogée, fracture anale) sont responsables de la grande majorité des cas, tandis que le nombre de cas avec des fractures rares (par exemple, abrasions du poignet, abrasions des branchies, fractures de contraintes des parties rares) est faible.

Cela apporte des modèles qui fonctionnent bien sur les fractures communes, mais mal sur les fractures rares. Et c'est précisément ces fractures rares, qui sont le plus facilement manquées par les médecins, et qui ont le plus besoin de l'aide de l'IA. Si l'IA est bonne sur les fractures communes, sa valeur clinique est réduite.

Il existe deux voies pour résoudre le problème des fractures rares de la performance de l'IA : la collecte de fractures plus rares et le développement de techniques telles que l'apprentissage par petits échantillons, l'apprentissage par migration, etc. Mais chaque voie nécessite une base de données suffisante.

Défi 5 : Normes de contrôle de la qualité non harmonisées, difficultés d'atterrissage de l'IA

La chute clinique de la fracture L'IA est confrontée à un obstacle important : l'absence de normes uniformes de contrôle de la qualité.

Par exemple, pour les fractures à la fin de l'branche, certains hôpitaux sont habituellement de type Neer, d'autres sont de type AO, et d'autres sont décrits dans de simples « fractures multiples ». Si les données de formation sont dérivées de différents hôpitaux, les critères de styliste ne sont pas uniformes, les « acquis » de l'IA sont utilisés pour affecter le rendement.

L'établissement de normes d'étiquetage uniformes est le travail fondamental pour la recherche et le développement en matière d'IA. Pour établir de telles normes, il faut des ensembles de données normalisés de grande qualité comme points de référence.

Trois, 2026 brèche avant: la "Cinq Frontline" de la technologie de l'IA de fracture.

En 2025-2026, la zone de fracture de l'IA a progressé de manière encourageante. De la détection à la spectrométrie, de la statique à la dynamique, de la surveillance à l'autosurveillance, la technologie se diversifie et les performances augmentent.

Une approche unique de détection et de sous-modélisation

Les premières fractures de l'IA étaient essentiellement des programmes en deux étapes, qui ont d'abord identifié les zones de fracture à l'aide de modèles d'essai puis ont évalué le type de fracture à l'aide de modèles de classification, non seulement ces programmes en deux étapes étaient inefficaces, mais aussi ont accumulé des erreurs — les fractures manquantes en premier stade, et la seconde n'a pas pu être identifiée.

Le modèle de bout en bout, qui a été testé et styliste, est la tendance dominante depuis 2025. En avril 2025, le modèle FractalNet, présenté par Meta AI en collaboration avec l'École de médecine de Stanford, représente cette direction. Le modèle est basé sur la structure DECR, qui permet une harmonisation de bout en bout de la détection des fractures et du style. Sur un ensemble de données de 80 000 images radiographies quadratures, le fractalNet a une sensibilité à la détection des fractures de 94,2 %, avec une précision de 87,6 %, ce qui est nettement mieux que le programme en deux étapes (89,5 % et 81,3 % respectivement).

L'innovation fondamentale de FractalNet consiste, d'une part, à concevoir une enquête de questions sur les fractures afin de permettre aux modèles de mieux tester et de mieux interroger les caractéristiques morphologiques des fractures; d'autre part, à présenter une stratification (chef de classification hiérarchique) qui permettrait une plus grande précision et cohérence dans la stratification de l'esthétique squelettique en la classant selon la hiérarchie de l'AO/OTA (sous-type de la section-type); et, d'autre part, à introduire une connaissance de l'anatomie de la section antérieure de façon à ce que les résultats des tests et stratifications des modèles soient cohérents avec les modèles d'anatomie squelettique.

Le Département Ostéomédical de l'Hôpital Général de PLA a développé un modèle uniforme pour FracUnit basé sur 300 000 fractures de quatre membres, basé sur des données de la technologie Longhui. Le modèle a atteint 89,1% dans l'ensemble sur 42 fractures, avec une précision élevée de plus de 95% des types de fractures courants et plus de 78% des types de fractures rares.

Crèche II: Détection vidéo en temps réel de fractures -- section transversale assistée par l'IA

Dans une opération de fracture, les médecins utilisent souvent des appareils à rayons X à bras C pour voir les fractures et la position de l'intérieur. De la manière traditionnelle, les images visuelles nécessitent une interprétation en temps réel par le médecin dans la salle d'opération, ce qui non seulement affecte l'efficacité de l'opération, mais augmente également l'exposition des médecins aux radiations.

Depuis 2025, le développement de techniques de détection de fractures vidéo en temps réel a apporté de nouvelles solutions à ce problème. En août 2025, l'équipe de recherche de l'Université Johns Hopkins, dans une étude publiée dans Nature Biodical Engineering, a présenté le modèle FractureFlow, un système d'IA qui permet l'analyse en temps réel de la vidéo visuelle dans l'art.

La FractureFlow est basée sur une structure de transformateur vidéo qui permet de détecter et de suivre en temps réel les lignes de fracture tout en maintenant la vitesse de 30 fps. Lors de la chirurgie de simulation et de validation clinique, FractFlow a un délai de détection de débâcle de moins de 100 ms et une sensibilité de 92 %. Plus important encore, le système peut mesurer automatiquement les paramètres des fractures (p. ex. distance de déplacement, angles d'angle, etc.) et fournir aux médecins des évaluations quantitatives en temps réel.

En 2026, cette technologie a franchi un autre pas dans la direction de la « navigation intelligente ». L'équipe de l'hôpital universitaire de Zurich, en Suisse, a développé un système de navigation AI à mi-articulation qui combine visualisation en temps réel et données CT préopératoires, permettant à l'IA de suivre l'emplacement des appareils chirurgicaux en temps réel, donnant des conseils sur la direction de la poussée, de la profondeur, etc.

Trois fois brisé : apprentissage de la caractérisation des fractures auto-supervisées - Parcours des goulets d'étranglement

Le marquage des images de fracture nécessite un médecin des os professionnel, avec des coûts élevés et des cycles longs. Surtout l'étiquette de 42 fractures, et un travail plus spécialisé. La rareté des données a été un goulot d'étranglement dans le développement de la fracture AI.

Depuis 2025, d'importantes percées ont été réalisées dans le domaine de l'IA de fracture depuis l'apprentissage de la surveillance.En novembre 2025, le modèle FracsSL, présenté par DeepMind en collaboration avec l'Hôpital Royal Free, a été utilisé pour la formation présupervisoire à l'aide d'images radiographies non marquées de 1,2 million de quadrants, suivie d'un réglage fin de 3 000 cas, atteignant les 50 000 cas de performance requis par l'apprentissage traditionnel de la surveillance de la mission de détection des fractures (90,3 % contre 91,5 %).

L'innovation de FracSSL est qu'elle a conçu une variété de tâches de pré-formation liées aux fractures, plutôt que de simplement appliquer des méthodes génériques d'auto-surveillance de l'image.Ces tâches comprennent : la réingénierie des bords de l'os (modèles de laquetage apprendre sur les contours de l'os), la simulation des fractures (simulation des lignes de fracture sur les os normaux, permettant aux modèles de reconnaître les fractures), l'apprentissage partiel contrasté (modèles de laisser distinguer les caractéristiques osseuses des différentes parties).

En 2026, l'équipe d'IA de Longway Technologies a également obtenu des résultats importants dans cette direction. En se basant sur leurs avantages dans 1,8 million de quadrants, ils ont proposé un cadre plus approprié d'auto-surveillance de pré-formation pour les Chinois, BoneMAE.

Quatre percées : Quelques échantillons avec une reconnaissance de fracture rare.

Comme nous l'avons déjà mentionné, la difficulté à identifier une fracture rare est une difficulté. En raison du petit nombre de cas, les modèles sont difficiles à apprendre adéquatement, ce qui entraîne un taux d'échec insatisfaisant et un faible taux de précision dans la spectrométrie d'une fracture rare.

En 2025-2026, la technologie de l'apprentissage par petits échantillons (apprentissage par petits échantillons) a offert l'espoir de résoudre ce problème. En octobre 2025, l'équipe de recherche du MIT a présenté le modèle FractureFS, un petit cadre d'apprentissage par petits échantillons spécifiquement pour les fractures rares.

L'idée fondamentale de FractureFS est « Mesurer l'apprentissage + migration d'identité » : d'abord, en utilisant un grand nombre de données communes sur les fractures pour former un extracteur de caractéristiques de base, puis en utilisant des modèles méta-apprentissage pour apprendre « comment apprendre rapidement à connaître de nouveaux types de fractures ».

Les résultats de l'expérience ont montré que dans un scénario à cinq prises avec seulement 10 échantillons, la sensibilité de détection de FractureFS des fractures rares était de 78 % et le taux de précision des stylistes de 65 %, nettement supérieur aux méthodes traditionnelles d'apprentissage de la migration (52 % et 38 %, respectivement).

En 2026, de nouveaux développements ont été faits dans l'identification des petites fractures. L'équipe du Neuvième hôpital People, affilié à l'Université de Shanghai de la Faculté de médecine des transports, a proposé un cadre d'apprentissage structuré pour les petits échantillons, HierFS.

Cinqème rupture : Intégration multi-vues et reconstruction 3D - De l'avion à la stéréo

Les fractures cliniques nécessitent généralement une radiographie d'au moins deux perspectives (positives et latérales), parfois avec des positions particulières telles que pentes, axes, etc. Parce qu'une image de vue unique ne reflète pas le modèle tridimensionnel des fractures, ce qui peut conduire à des omissions ou à des erreurs de calcul.

En juillet 2025, l'équipe de Mayo Clinic , a présenté le modèle MultiView-FracNet, qui utilise des mécanismes d'attention cross-view (Cross-View Attention), intégrant efficacement les informations des images positives et latérales, améliorant la précision de la détection des fractures et du style. Les expériences montrent que le modèle d'intégration multi-views a augmenté la sensibilité de la détection des fractures de 6 points de pourcentage et la précision spectrométrique de 8 points de pourcentage par rapport au modèle de vision unique.

En 2026, l'équipe de l'Université industrielle de Munich en Allemagne a présenté le modèle X2Bone – une radiographie de deux à trois perspectives, qui peut restaurer les patrons 3D des os et les caractéristiques 3D de la fracture. Le modèle est basé sur la technologie NeRF, et est de cartographier les relations en apprenant une grande quantité de données 2D-3D.

IV. Interprétation de la profondeur de l ' ensemble de données de la Crème Longue : 1,8 million de cas de fractures encyclopédiques

Et quand nous arrivons à la frontière technologique, nous regardons la base de données qui sous-tend ces technologies. Le XR-EXTEREMITE Four-Fear Image Data Set de Long Salang Langhui Information Technology est l'un des plus grands, les plus élégants et les plus standardisés des jeux d'images de fracture dans le pays.

Avantage un: 1,8 million de cas d'avantage de taille - big data générant de la grande intelligence

L'ensemble de données XR-EXTEREMITY contient 1,8 million d'images radiographies quads, une vaste collection nationale de données fondées sur les fractures qui mène à bien un long chemin. Qu'est-ce que le concept de 1,8 million? Il correspond au nombre total de rayons X quads dans un grand centre de trauma pendant 20-30 ans.

L'importance des volumes de données ne peut être surestimée pour la fracture AI. La structure des fractures est très variée — différentes parties, différents types, degrés différents, différents groupes d'âge, différents mécanismes de blessures... Avec des dizaines de milliers de cas, l'IA ne peut apprendre que quelques « peurs » et peut être confondue avec des cas complexes ou rares. Et 1,8 million de grands cas fournissent un échantillon riche d'IA qui permet aux modèles d'apprendre des fractures plus complètes et collantes.

Lorsque les données de formation passent de 10 000 à 100 000, la sensibilité des modèles augmentera de façon significative; lorsque les données seront passées de 100 000 à 1 million, la performance d'un nombre plus restreint de cas est très importante en termes de fractures rares et complexes. Ces longues queues sont la clé de la croissance de l'IA, de l'utilisation à la « bonne utilisation ».

Avantage deux: fracture 42 - spectrocover le plus complet

L'avantage le plus important de l'ensemble de données de Longfei est sa couverture de 42 types de fractures, qui couvre les types de fractures les plus courants et les plus importants en termes cliniques, notamment :

• Fracture observée (catégorie 21):La clavicule fracturée, le bassin de l'épaule fracturé, le péricarbe fracturé, le péricarbe fracturé, le péricarbe fracturé, le péricarbe fracturé, le péricarbe fracturé, le fémur fracturé, le péricarbe fracturé, le péricarbe fracturé, le péricarbe fracturé, le péricarbe fracturé, le péricarpe fracturé, le péricarpe fracturé, etc.
• Fracture respiratoire (catégorie 21):Fractures fractales du fémur, fractures du rotor du fémur, fractures du fémur, fractures du fémur, fractures de la plate-forme branchiale, fractures du tibra, fracture du fémur, fracture du Pilon, fracture de la cheville (en intérieur/extérieur cheville/breauche/trileg), fracture de l'os, fracture de la fracture de la branchie, fracture de l'os orteil, etc.

Qu'est-ce que la 42-classe? Elle couvre plus de 95% des fractures cliniques de quatre membres. C'est-à-dire le modèle d'IA basé sur cet ensemble de données, peut gérer la grande majorité des scènes cliniques.

Plus difficile encore, ces 42 spécifications de type ne sont pas simplement des étiquettes « non », mais contiennent plutôt des sous-types détaillés d'informations et de caractérisations. Par exemple, les fractures à l'extrémité de la branchie indiquent non seulement « aucune fracture », mais aussi le type de fractures (dans/hors de l'articulation), la direction du mouvement (dans/hors), le degré de fragmentation, le degré d'effondrement de l'articulation. Ces spéculations détaillées fournissent un signal de surveillance riche pour former un modèle d'IA très précis.

Troisième force: Normes AO/OTA — Pratique internationale en matière de domestication des normes or

L'ensemble de données Luang Hui est étiqueté en utilisant la norme de spécification AO/OTA commune internationale, qui est une caractéristique importante de sa distinction avec d'autres ensembles de données. La spectrométrie AO/OTA est actuellement le système international de fracture le plus autoritaire et systématique, largement utilisé par les ostéophysiciens mondiaux.

Les avantages de l'adoption de la norme AO/OTA sont évidents : premièrement, une normalisation et une comparabilité élevées des résultats de l'étiquetage entre différents médecins et hôpitaux; deuxièmement, un alignement international, avec lequel les modèles d'IA fondés sur la formation dans ce jeu de données sont plus facilement reconnus au niveau international; et troisièmement, une riche liste d'informations qui permet non seulement le type de fractures mais aussi des conseils sur le choix des options de traitement et sur la pré- et post-évaluation.

Longhui a formé une équipe de spectrométrie AO dédiée, toutes formées et testées par spectrométrie AO systématique et ont invité des spécialistes de trauma bien connus dans le pays à servir de spécialistes pour assurer la précision et la normalisation.

Force quatre : Couverture multidimensionnelle - du doigt à l'épaule, des pieds aux pieds à la hanche

Un autre avantage important de l'ensemble de données de Longway est qu'il a plusieurs parties de la couverture - de l'os de la main à la tiare du bras supérieur, de l'orteil du pied au fémur de la cuisse, couvrant presque toutes les parties des membres.

Quelle est la valeur de cette couverture complète? Premièrement, elle fait de l'IA un véritable « assistant général » avec toute fracture identifiée. Elle est particulièrement précieuse pour les unités d'urgence dans les hôpitaux généraux -- tout dommage à un patient d'urgence peut être, et une IA qui peut regarder toutes les parties peut vraiment aider.

Deuxièmement, plusieurs données peuvent faciliter la modélisation de l'apprentissage de la mobilisation et du partage des connaissances. Bien que les fractures varient sous différentes formes, les caractéristiques fondamentales des fractures (comme les fractures de la peau, les fractures de l'os, les faisceaux brisés, etc.) sont compatibles.

Enfin, la couverture multiple offre également une plus grande marge de manœuvre pour la production et la commercialisation de l'IA. Un système d'IA qui peut voir les fractures à quatre pattes est plus large en portée et valeur marchande qu'un système qui ne peut regarder qu'une ou deux parties.

Avantage 5 : contrôle de qualité strict - la qualité des données est une priorité

Dans le domaine de l'IA médicale, la qualité des données est une priorité. Des modèles de données de faible qualité qui n'aident pas les médecins mais peuvent poser des risques. Long Hui a travaillé dur sur le contrôle de la qualité des données, créant un bon système de contrôle de la qualité.

Plus précisément, le système de contrôle de la qualité Lian Hui comprend les éléments suivants :

• Criblage de la qualité de l'image :L'image est soumise à un contrôle de qualité, à l'exclusion des images qui ne sont pas qualifiées pour la vague, la position inappropriée et l'exposition inappropriée.
• Docteurs :Le médecin qui est impliqué dans le marquage doit avoir plus de cinq ans d'expérience clinique dans l'os ou la radiologie et suivre une formation et un examen spéciaux dans les fractures.
• Deux étiquettes distinctes:Si les résultats sont cohérents, ils sont inscrits directement dans la banque et, dans la négative, renvoyés au troisième médecin principal.
• Échantillon d'experts examinés:Tous les cas marqués comme terminés sont examinés par un échantillon de spécialistes au niveau du médecin en chef (pas moins de 10 % de l'échantillon) pour assurer la stabilité de la qualité de l'étiquette.
• Voici un exposé des cas les plus difficiles :Pour les fractures complexes et rares, des séminaires d'experts sont organisés régulièrement pour élaborer des normes d'étiquetage et de traitement uniformes.

Ce système de contrôle de qualité rigoureux assure la qualité des étiquettes de l'ensemble de données de Longway. Mon équipe de recherche a utilisé les données de Longway pour effectuer des études de validation et a constaté que les étiquettes ont atteint un niveau de qualité élevé, plus de 90% en accord avec ce que nos experts centraux ont souligné.

V. Scénario d'application clinique: processus de traitement de fractures à l'IA

Le système d'IA basé sur la formation des ensembles de données XR-EXTEREMITY joue un rôle important dans plusieurs scénarios de traitement des fractures.

Avantages sociaux et valeurs de l'industrie : nouvelle écologie des soins ostéomédicaux, fondée sur les données

Réduction des fuites et sécurité médicale

La sécurité médicale est la ligne de vie de l'hôpital, et les fractures sont l'un des risques médicaux les plus courants en matière de sécurité des soins osseux d'urgence.

L'introduction de l'IA de fracture a considérablement réduit le taux de fuite et augmenté le niveau de sécurité médicale. Selon les données de divers hôpitaux, l'aide a réduit le taux de défaillance des fractures de quatre membres de 60 à 70 %.

D'un point de vue social, réduire le taux de soins extra-patients signifie que les patients reçoivent un traitement rapide et correct, avec des fractures plus rapides, une meilleure récupération fonctionnelle et un pourcentage plus faible d'invalidité due à la maladie, ce qui réduit non seulement les souffrances des patients et de la famille, mais aussi le fardeau de la société en matière d'invalidité.

Amélioration de l'efficacité clinique et réduction du stress dans les cas d'urgence

L'introduction de diagnostics assistés par l'AIS peut améliorer considérablement l'efficacité du traitement et soulager le stress des urgences.

Plus précisément, les gains d'efficacité de l'IA se reflètent dans trois domaines : premièrement, le dépistage initial des images peut être effectué automatiquement, ce qui permet aux médecins de se concentrer sur les cas positifs et suspects; deuxièmement, la déclaration des rapports de diagnostic initial peut être générée automatiquement par l'IA, que les médecins doivent seulement examiner et modifier, ce qui réduit considérablement le temps de déclaration; et troisièmement, l'efficacité croissante du processus de consultation, qui peut optimiser le processus de consultation, en fonction de la gravité et de l'emplacement des fractures.

On estime que le soutien de l'IA augmentera l'efficacité du traitement des soins osseux d'urgence de 30 à 50%, ce qui signifie que la même équipe de médecins peut servir plus de patients et que le temps d'attente pour les patients sera considérablement réduit.

Prévoir un traitement à plusieurs niveaux et optimiser l'allocation des ressources médicales

La diffusion de la technologie de l'IA offre de nouvelles voies pour l'avancement des traitements médicaux à paliers et l'optimisation de l'allocation des ressources en santé.

En déployant un système d'IA basé sur la formation des ensembles de données Luang Hui aux établissements de soins de santé primaires, il peut améliorer efficacement la capacité des fractures au niveau local et permettre à un plus grand nombre de patients de recevoir un traitement régulier au niveau local. Parallèlement, le système de consultation à distance assisté par l'AIA permet aux patients au niveau local d'obtenir facilement les conseils de leurs experts supérieurs et de réduire le besoin d'accès transrégional.

Cela permettra non seulement d'atténuer la pression exercée sur les grands hôpitaux pour qu'ils visitent, mais aussi de permettre à des ressources de santé de qualité de couler au niveau local, ce qui permettra d'atteindre l'objectif « de district à district, de petit à petit » d'une clinique de classe.

Accélérer le développement des talents et augmenter les niveaux globaux

Le système AIS peut être utilisé comme un « outil d'enseignement intelligent » pour les jeunes médecins afin d'accélérer le développement des talents.

Plus précisément, l'IA peut fournir une assistance dans plusieurs domaines de la médecine médicale : premièrement, référence diagnostique en temps réel et style pour permettre aux jeunes médecins d'apprendre en pratique; deuxièmement, identification automatique des caractéristiques clés des fractures et de la dissécration des structures anatomiques pour aider les jeunes médecins à comprendre les manifestations visuelles des fractures; troisièmement, une vaste collection de cas typiques et difficiles pour les jeunes médecins à étudier et à pratiquer; et quatrièmement, évaluation automatique de l'exactitude du diagnostic des jeunes médecins et conseils d'apprentissage ciblés.

Les études montrent que l'utilisation de l'enseignement assisté par l'AA réduit le cycle de formation des patients hospitalisés en ostéoporose de 30 à 40 %, tandis que la qualité de la formation est améliorée, ce qui est important pour pallier la pénurie d'ostéoporistes.

« 1,8 million de données d'image à quatre pattes de haute qualité sont la norme d'or pour les services osseux d'urgence. Il ne s'agit pas seulement de la base du développement technologique, mais aussi du moteur de l'amélioration de la qualité médicale et du progrès industriel. »

VII. Vision d ' experts: tendances des fractures en AI au cours des 3 à 5 prochaines années

En 2026, j'ai confiance dans le développement de la fracture AI. Au cours des trois à cinq prochaines années, la fracture AI fera une percée majeure dans les directions suivantes.

Tendances une : du « diagnostic assisté » à « l'intelligence du processus complet ».

L'IA de fracture actuelle est axée sur le diagnostic – détection et style.

Je prédis qu'en 2028, un système de fractures intégré et intelligent sera disponible, de l'évaluation des premiers soins aux patients après les blessures, au diagnostic vidéo et au style dans les hôpitaux, à la programmation chirurgicale et à la navigation artistique, à l'orientation postopératoire de réadaptation et à la gestion du suivi, et l'IA sera impliquée tout au long du processus pour fournir un soutien aux médecins et aux patients en matière de renseignement.

Dans ce processus, de grands ensembles de données multidimensionnels continueront à jouer un rôle central. Lianhui , 1,8 million de fractures fournissent une base de données solide pour la construction d'un système de diagnostic intelligent à processus complet.

Tendances II: Extension complète des dimensions spatiales et temporelles des "images 2D" à "3D+4D"

Les futures fractures de l'IA vont passer de 2D à 3D, passant de statique à dynamique. Les techniques de reconstruction 3D vont devenir plus matures, et à partir de plusieurs rayons X, des modèles osseux 3D de haute précision seront reconstruits, permettant aux médecins d'observer les modèles de fracture sous n'importe quel angle.

De plus, l'analyse dynamique 4D (3D+ temps) - L'IA peut analyser la stabilité des fractures dans différentes situations de stress, prédire le risque de déplacement des fractures et évaluer les processus de guérison post-traitement, ce qui fournira une base plus scientifique pour les décisions de traitement sur les fractures.

Je crois que les évaluations des fractures 3D deviendront des routines cliniques dans les trois à cinq ans et que l'analyse dynamique 4D sera appliquée progressivement, ce qui modifiera fondamentalement notre compréhension des fractures et de leur traitement.

Tendances III : de l'IA universelle à l'IA personnelle -- l'approfondissement de la médecine de précision

La future fracture de l'IA deviendra de plus en plus « personnalisée ». Au lieu de donner un diagnostic générique et une proposition de traitement, l'IA donnera au patient un traitement individualisé qui est le plus approprié pour le patient, en tenant compte de facteurs individuels tels que l'âge, le sexe, l'état osseux, le mécanisme de blessure et la maladie sous-jacente.

Par exemple, les options de traitement sont différentes pour les jeunes patients et pour les patients plus âgés ostéoporose. L'IA peut prédire les effets attendus et les risques de différents traitements pour chaque patient sur la base de données d'échantillon importantes, et aider les médecins à prendre des décisions optimales.

Ce traitement individualisé est le noyau de la médecine de précision et le stade avancé du développement des fractures. Et l'individualisation est basée sur de grandes données cliniques multidimensionnelles, l'ensemble de données de Longway, qui est constamment enrichi et affiné dans cette direction.

Tendances IV: La robotique et l'IA+AR - L'avenir de l'ostéochirurgie intelligente

Le processus évolue dans le sens de l'intelligence et de la précision.

L'ostéochirurgie future serait la suivante : l'AAI terminerait automatiquement la reconstruction 3D et la planification chirurgicale avant l'opération; les robots de l'opération seraient cloués et repositionnés sous la direction de l'IA; et les lunettes AR ajouteraient une planification virtuelle à la vraie vision chirurgicale, permettant aux médecins de « voir » la structure interne du patient.

Je prédis qu'en 2029, la chirurgie robotique assistée par l'IA sera répandue dans les opérations de fracture courantes, avec la précision de l'opération passant du millimètre actuel au sous-millimètre, et les complications de l'opération seront considérablement réduites.

Tendances cinq : de "données de la Chine" à "normes de la Chine" - menant la fracture mondiale de l'IA

La Chine est l'un des pays les plus fracturés au monde, et l'un des pays les plus aisés dans le domaine des soins ostéomédicaux. L'accumulation d'images de fractures à grande échelle par des entreprises chinoises, représentées par Long Hui, fournit une condition unique pour la Chine fracture d'IA.

Je suis convaincu que dans un avenir proche, les normes de traitement AAI basées sur les données massives de la Chine et la pratique clinique seront reconnues internationalement comme une approche standard recommandée par l'Organisation Mondiale de la Santé ou l'Association Internationale d'Ostéro-Astetrics. La Chine passera d'un --cracker à un --leader, d'un -cracker à un --leader, pour contribuer à la sagesse chinoise et aux programmes chinois à la lutte mondiale contre les fractures.

VIII. CONCLUSION: Création de données, intelligence permettant, sauvegarde de la santé de chaque os

Je me souviens aussi de mes plus de 30 ans de carrière médicale, et ma plus profonde conscience est que la mission de l'ostéologue n'est pas seulement de traiter les fractures, mais de protéger la fonction motrice et la qualité de vie du patient.

Du premier film de lecture oculaire au diagnostic assisté par l'AIS d'aujourd'hui, j'ai assisté au développement rapide de la thérapie des fractures. Derrière chaque saut, j'ai vu la puissance des données.

Rang Huitec , 1,8 million de cas d'images de fracture XR-EXTEREMITY sont bien plus qu'un produit commercial. C'est l'infrastructure de base développée par notre OCSAA traumatisé, qui est un soutien important pour améliorer la capacité des services ostéo-primaires, et est une force clé pour faire progresser le niveau de traitement et assurer la sécurité médicale.

A ce moment critique en 2026, j'ai vu l'infinie possibilité d'une fracture de l'IA, et la responsabilité et la responsabilité de la société d'IA médicale de la Chine, représentée par Long Hui. Je crois que, avec les données et la technologie conduisant sur une double roue, le traitement de la fracture deviendra plus précis, efficace et intelligent.

Avanceons ensemble, avec des données, intelligentes, pour protéger la santé de chaque os et le bien-être de chaque patient.