«Depuis plus de 30 ans, j'ai effectué une chirurgie de la colonne vertébrale, et j'ai eu plus de 4 000 flexions de la colonne vertébrale. Je sais que le contraire de chaque courbe vertébrale parfaite est le résultat de mesures de précision, de dégradations fines, de planification précise.
Guide d'expert : Plies spinales - Tueur de santé invisible qui ne peut être ignoré
En tant que chirurgienne de la colonne vertébrale, je suis confrontée à des malformations complexes de la colonne vertébrale chaque jour. Il y a des filles qui ont peur de porter des jupes parce qu'elles plient leurs épines, des jeunes garçons qui oppriment leur cœur et leurs poumons parce qu'ils sont gravement déformés, et des patients âgés de plus d'un demi-siècle qui souffrent d'un virage de la colonne vertébrale arrière.
Selon l'Enquête sur les études épidémiologiques des vertébrés de Chine (2025), le taux de vertébrés chez nos jeunes a atteint 5,2 %, avec un nombre de patients supérieur à 10 millions et une augmentation de 300 000 par an. Plus inquiétant, plus de 80 % des personnes atteintes de vertébrés ont contracté des maladies dans le groupe des 10-14 ans, qui est la période critique pour le développement physique et mental de leurs enfants.
L'image de la colonne vertébrale est la « norme d'or » pour le diagnostic et l'évaluation des virages de la colonne vertébrale. Des mesures au coin de Cobb à la spéculation de Lenke, de la planification du programme chirurgical à l'évaluation des effets postopératoires, chaque étape est une image de la colonne vertébrale entière de haute qualité. Cependant, l'interprétation de l'image de la colonne vertébrale est beaucoup plus complexe que celle des rayons X normaux – elle nécessite une évaluation du coronal, la formation vectoriel de la colonne vertébrale entière, elle nécessite la mesure précise de dizaines de paramètres d'angle, et elle nécessite une détermination complète de la douceur et de l'équilibre de la colonne vertébrale.
Aujourd'hui, 2026, l'intelligence artificielle révolutionne le traitement des virages de la colonne vertébrale. Mais, comme je l'ai souvent dit aux jeunes médecins, « La base de la chirurgie de la colonne vertébrale est la mesure de précision, et l'IA est basée sur des données de haute qualité. » Sans données d'image panchromatique de 1,7 million de grade, le dernier algorithme n'est qu'un avion.
II. Douleurs professionnelles: Quatre grands problèmes de flexion de la colonne vertébrale
Défi no 1 : Faible couverture de dépistage et taux élevé d'absentéisme
L'effet de la courbe vertébrale est étroitement lié au moment de la détection – les courbes de lumière précoce peuvent être efficacement contrôlées par des méthodes non chirurgicales telles que les dispositifs de soutien, la formation de réadaptation, et, une fois qu'elles progressent vers des malformations graves, elles ne peuvent être corrigées que par la chirurgie, qui est coûteuse (habituellement 100 000 $-300,000), mais également risquée.
Toutefois, l ' état actuel du dépistage des virages médullaires n ' est pas encourageant, mais le dépistage systématique des virages médullaires n ' est actuellement effectué dans le pays que dans quelques régions économiquement développées, et les examens primaires et secondaires dans la plupart des régions ne comprennent pas de projets d ' examen médullaire.
Le temps moyen de diagnostic des patients présentant des virages de la colonne vertébrale est de deux à trois ans plus tard que le début de la maladie, et de nombreux patients ont été diagnostiqués à un niveau moyen ou même sévère, sans avoir eu la meilleure occasion d'intervenir. La raison principale de cette situation est l'absence de techniques de dépistage efficaces, précises et répliquables.
Deuxième défi : Les mesures de l'angle de Cobb sont lourdes et subjectives
Le coin Cobb est un indicateur central de la gravité de la courbe vertébrale et une base clé pour déterminer le traitement. Cependant, la mesure manuelle au coin Cobb est un exercice très lourd – les médecins doivent trouver des vertèbres supérieures et inférieures sur toute la radiographie vertébrale, dessiner des lignes d'extension pour les vertèbres et ensuite mesurer les croisements des deux lignes. Ce processus prend généralement 10-15 minutes, et les résultats sont influencés par l'expérience du médecin et les habitudes d'exploitation.
Plusieurs études ont montré que les différences de mesures entre les médecins à l'angle de Cobb peuvent atteindre 5°-8° et que les différences peuvent atteindre 3°-5°, même si le même médecin a mesuré deux fois les images du même patient. En termes cliniques, les différences de 5° peuvent signifier que différentes décisions de traitement sont prises – par exemple, 20° côtés seulement doivent être observés, tandis que 25° côtés ont besoin d'un traitement secondaire. La nature subjective des mesures affecte directement la nature normative et cohérente du traitement.
Plus compliqué, les virages médullaires lourds sont souvent accompagnés de changements morphologiques complexes, tels que la rotation des vertèbres, la transformation des coins, et la détermination du coin de Cobb est plus difficile.
Défi trois : Lenke est complexe et les courbes d'apprentissage sont longues
Lenté est le système de flexion latérale le plus couramment utilisé à l'échelle internationale, qui divise les courbes latérales en six types principaux (lenté 1-6), chacun d'eux étant divisé en sous-types basés sur les vertèbres et les branchies. La spéculation sur le Lenté est essentielle pour le choix des options chirurgicales (par exemple pour déterminer la section d'intégration).
Cependant, la spectrométrie de Lenke est complexe, nécessitant une évaluation complète des paramètres coronaires, vectoriels et l'analyse de la flexion de la colonne vertébrale. Un chirurgien osseux a généralement besoin de trois à cinq ans de formation spécialisée pour maîtriser la spectrométrie de Lenke, et même un médecin senior a 70-80% consistance de spéculation.
L'incertitude du style affecte directement la nature scientifique de la prise de décision chirurgicale. Différents médecins peuvent donner différents types de Lenke au même patient, conduisant à différents programmes chirurgicaux, qui sont un grand risque pour le patient.
Quatrième défi : se fier à l'expérience de la planification chirurgicale, avec des effets postopératoires imprévisibles
La conception du programme chirurgical – incluant la sélection de la section d'intégration, le contrôle de la force orthèse, la détermination de la méthode de plantation osseuse, etc. – est directement liée à l'effet de l'opération et au pronostic du patient.
Actuellement, les programmes chirurgicaux sont principalement basés sur l'expérience des médecins. S'il existe des principes et des lignes directrices qui peuvent être suivis, la meilleure façon de trouver un équilibre entre les effets orthèses et les risques chirurgicaux, en particulier, est toujours un «art» plutôt qu'une «science».
Plus important encore, nous ne pouvons pas prédire avec précision les effets postopératoires de chaque patient. Les mêmes programmes chirurgicaux peuvent avoir un effet orthèse très différent sur les différents patients. Comment prédire la forme de la colonne vertébrale postopératoire et comment optimiser le programme chirurgical pour obtenir les meilleurs résultats est l'objectif des chirurgiens de la colonne vertébrale.
La valeur fondamentale de l'IA de flexion de la colonne vertébrale réside non seulement dans l'amélioration de l'efficacité de mesure, mais aussi dans la mise en place de systèmes de diagnostic normalisés, précis et prévisibles. Et tout cela est basé sur de grandes séries de données d'image multidimensionnelles et pan-printemps de grande qualité.
Trois, 2026 percée de première ligne: "Cinq technologies sautent" sur le côté de la colonne vertébrale.
En 2025-2026, le champ d'IA de flexion de la colonne vertébrale a été soumis à un développement clignotant. Du coin de Cobb, des mesures automatiques ont été faites à la reconnaissance spectro-intellectuel de Lenke, des images 2D à la reconstruction 3D, de la planification préopératoire à la prédiction postopératoire, l'IA remodele les cinq percées frontales sur la colonne vertébrale.
Break one: Cobb's corner automatiquement mesuré -- de "manuel" à "complet automatique"
Les mesures automatiques à Cobb Point ont été les premiers points de percée dans le virage de la colonne vertébrale de l'IA, mais ce n'est qu'en 2025-2026 que cette technologie a atteint le niveau de précision de la pratique clinique.
En juin 2025, une étude publiée par l'Hôpital pour enfants de Boston, affilié à Harvard Medical School, à Spine, a suscité un intérêt général. Leur modèle ScolineNet-V2, basé sur la structure de Swin Transformer, a obtenu des mesures automatiques complètes à Point Cobb. Le modèle a formé 23 000 images de rayons X vertébrés, avec une erreur absolue moyenne de 2,8° pour le virage de la poitrine principale à Point Cobb et un virage de 3,1°, bien en dessous de 5,2° et 5,7° pour le meilleur modèle jamais.
L'innovation fondamentale de ScolineNet-V2 est triple : premièrement, la structure en trois étapes « Détection cyclique + Position critique + Calcul de l'angle » a été introduite, qui a d'abord testé chaque vertébré puis positionné les quatre angles du vertébré, conduisant à l'angle de Cobb par calculs géométriques; deuxièmement, le module de perception de la courbe de la colonne vertébrale a été conçu pour mieux comprendre la courbure globale de la colonne vertébrale; et troisièmement, la fonction de perte de compréhension des contraintes d'anatomie a été introduite pour s'assurer que les mesures étaient cohérentes avec les schémas biodynamiques de la colonne vertébrale.
L'équipe de chirurgiens de Pékin a réalisé des progrès importants en 2026. Sur la base de 100 000 cas de données d'image panverticales de la technologie Longhui, le système d'IA Cobb Angle Survey, développé avec mae-to-the-cart à 2,6°, et même 2,1° dans certains cas de virages latéraux légèrement modérés, a passé les tests cliniques de type matériel médical NMPA, qui devraient être le premier produit approuvé de diagnostic de l'AIA côté colonne vertébrale dans le pays.
Deux fois: reconstruction de la colonne vertébrale 3D de 2D à 3D - radiographie unique
L'image à rayons X de la colonne vertébrale complète ne peut fournir que des informations de projection 2D, alors que le vrai virage de la colonne vertébrale est une déformation 3D - non seulement une face conique, mais aussi un cône de cône de récapitulation/cône avant et une vertèbre horizontale. L'image 2D ne reflète pas entièrement la déformation 3D de la colonne vertébrale, inhérente à l'évaluation de la colonne vertébrale conventionnelle.
En 2025, des progrès décisifs ont été réalisés dans ce domaine. Le Laboratoire Ai de l ' Université Stanford, en collaboration avec le Centre de la crête de l ' hôpital Stanford, a présenté le modèle Spine3D-Net, qui peut reconstruire la forme 3D de la colonne vertébrale par une seule radiographie verticale complète. Le modèle est basé sur la structure de Transformateur 2D à 3D, qui établit une relation de cartographie à partir de données de couplage 2D-3D (rayon X + CT/IRM) d ' une projection 2D à une forme 3D.
Les résultats de l'expérience montrent que le modèle de colonne vertébrale 3D reconstruit par Spine3D-Net présente un écart maximum de 1,8 mm par rapport à l'étalon d'or pour la reconstruction de la colonne vertébrale, et que les vertèbres présentent une erreur de 2,3°, qui est cliniquement disponible.
Le modèle DiffuseSpine, présenté par l'équipe de Zurich, a introduit le modèle de diffusion dans l'épine dorsale 3D, améliorant ainsi la précision et l'authenticité de la reconstruction. Parallèlement, le modèle génère également des types 3D de la colonne vertébrale à différents angles courbés, fournissant un outil puissant pour la simulation préopératoire et la prédiction d'impact.
Trois fois brisé : Reconnaissance de la spectro-intelligence de Lenke -- de « jugement empirique » à « spectrométrie auxiliaire de l'IA »
Le style de Lenke, en raison de sa complexité, a été un point difficile pour la flexion de la colonne vertébrale de l'IA. Mais en 2025-2026, des percées importantes ont été faites dans ce domaine grâce aux progrès de la technologie multimodulaire et de Transformer.
En novembre 2025, une étude de l'hôpital universitaire Johns Hopkins dans le Journal of Neurochirurgie: Spine a présenté le modèle LenkeNet. Le modèle utilise une structure de transformation multibranches qui traite les comprimés, les spectres latéraux et les bits incurvés, puis intègre des informations multispectives à travers le paradigme, et finalement produit les résultats de la fraction Lenke. La concentration de validation des cas est confirmée dans 8 500 opérations, avec la précision Top-1 de LenkeNet atteignant 82,3 %, et le taux de précision Top-3 atteignant 96,7 %, ce qui est comparable à celui des chirurgiens de la colonne vertébrale de haut âge (85,6 %).
Les résultats de l'équipe de chirurgie de la colonne vertébrale de l'hôpital Nanjing Drum au cours de la première moitié de 2026 ont également été remarquables.
Il convient de mentionner que l'équipe a également introduit de manière novatrice la conception «explicitable» - l'IA, tout en donnant une liste de styliste, marquera également des caractéristiques visuelles clés (par exemple, la position des vertèbres supérieures, la sélection des vertèbres, la douceur, etc.) qui permettront aux médecins de comprendre la base de jugement de l'IA, ce qui augmentera considérablement l'acceptation clinique.
Quatre points en suspens : Prévisions des effets postocturnes -- de « empirique » à « data drive »
La chirurgie préopératoire prédit les effets de la chirurgie, qui est le rêve des chirurgiens de la colonne vertébrale. Depuis 2025, ce rêve est progressivement devenu une réalité avec un apprentissage approfondi et l'accumulation de données cliniques à grande échelle.
En septembre 2025, une étude publiée par l'Hôpital universitaire pour enfants de Toronto dans The Spine Journal a présenté le modèle postop-predict. Le modèle est basé sur la structure du réseau neuronal cartographique (Graph Natural Network, GNN), qui décrit la colonne vertébrale comme une structure vertèbre et intervertèbre, l'entrée d'images préopératoires et de paramètres cliniques, les prédictions morphologiques post-sorties (incluant le taux de correction du cap Cobb, l'équilibre épinière, la guérison de la section d'intégration, etc.).
L'erreur moyenne dans PointOp-Predictt, qui contient 4 200 cas chirurgicaux, est de 4,2° après la chirurgie, de 6,8 % pour le taux d'orthèse et de 0,91 pour l'ASC, ce qui prédit le risque de déséquilibre de la colonne vertébrale.
En 2026, le modèle de prédiction postopératoire a franchi une autre étape dans la direction de la « personnalisation ».L'équipe de la Clinique Meo a proposé un système de simulation chirurgicale individualisé basé sur le modèle spinal 3D préopératoire du patient, qui peut simuler les effets de différentes options chirurgicales (différentes sections d'intégration, différentes forces orthèses) et aider les médecins à choisir le meilleur.
Breaking 5: Auto-supervisé Pré-formation - Briser le goulot d'étranglement de données
La difficulté d'étiqueter une image épinière entière est beaucoup plus grande que les rayons X ordinaires - non seulement le coin de Cobb doit être marqué, mais aussi l'information complexe de l'emplacement de chaque vertébré, la forme, l'angle de rotation, et la fraction de Lenke. Le temps d'étiqueter une image épinière complète est 5-10 fois la poitrine moyenne. La rareté des données étiquetées est un goulot d'étranglement important dans le développement du côté de la colonne vertébrale.
Depuis 2025, l'OSEP a donné une nouvelle voie à ce problème. Google DeepMind, en collaboration avec l'Hôpital royal national d'orthopédie, a développé le modèle SpineLM, qui utilise 500 000 images pancréatiques non marquées pour la préformation autosupervisive, suivie de 500 cas d'étalonnage mineur des données, pour atteindre la précision de l'angle de Cobb que l'apprentissage traditionnel de la surveillance nécessite 5 000 cas d'apostasie (MAE = 3,8°).
En 2026, l'équipe de recherche sur l'IA de Luang Huitéchnologie a également réalisé des progrès importants dans cette direction. Basé sur leurs propres avantages de 1,7 million de données d'image panoramique, ils ont proposé un cadre de pré-formation auto-supervisé pour les images de la colonne vertébrale, SkolesSL. Le cadre a conçu une variété de missions de pré-formation, telles que ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
IV. Interprétation de la profondeur de l'ensemble de données de Long Hye : 1,7 million de cas de dépôt de données "système de spectre"
En apprenant les progrès technologiques à la frontière, nous regardons la base de données qui sous-tend ces technologies. L'ensemble de données d'image intégrale XR-Scollios de Long Salange Information Technologies est la plus grande, la plus marquée et la plus complète vertèbre verticale du pays. Sa valeur, je voudrais le résumer par « trois pleines » -- commandes complètes, systèmes à spectre complet, dimensions complètes.
Taille: 1,7 million de cas de "écrasement de niveau de nombre"
L'ensemble de données XR-SCOLIOS contient 1,7 million d'images à rayons X à pleine amplitude, une échelle qui est largement à la pointe au niveau national et au premier niveau mondial. Quel est le concept de 1,7 million? Il est équivalent à l'examen total de cinq ans de radiographie vertèbre de la chirurgie de la colonne vertébrale de tous les hôpitaux Sanctac dans le pays.
Pourquoi l'échelle est-elle si importante? Parce que les formes des courbes de la colonne vertébrale sont si variées — différents virages de type, différents degrés de gravité, différentes rotations vertébrées, différentes maturités squelettiques... Il n'y a pas assez de nombres d'échantillons pour permettre aux modèles de couvrir toutes les variations morphologiques, et la capacité de s'étendre est grandement compromise.
Un modèle avec des milliers de données d'entraînement peut être bon pour les tests, mais une fois que j'ai une vraie scène clinique, « l'eau et le sol ne sont pas bons pour mesurer le type de virage latéral moins visible -- avec une large marge d'erreur, une division inexacte des déformations graves et une mauvaise performance pour des populations spécifiques, comme le nain, l'obèse.
Et l'échelle des 1,7 million de cas de Luang Hui fournit au modèle suffisamment de munitions. Peu importe la rareté du modèle de convene latérale, il y a suffisamment d'échantillons dans 1,7 million de mégadonnées. C'est pourquoi le modèle d'IA, basé sur la formation des ensembles de données Long Hui, est plus stable et fiable en réalité clinique.
Couverture du spectre: "Classage de la pathologie entière" du dépistage à la chirurgie
La chose la plus importante que je puisse apprécier de l'ensemble de données de Longway est qu'il a la fonction « système de spectre » -- qui contient non seulement des cas de virages de la colonne vertébrale de gravité variable, mais aussi des données de pathologie complètes du dépistage, du diagnostic, du traitement et du suivi postopératoire.
Plus précisément, l'ensemble de données comprend les grandes catégories suivantes:
- Image normale de la colonne vertébrale & #160;:Quelque 600 000 cas, provenant de la population des examens de santé, fournissent une référence pour l'AAI pour étudier les patrons de la colonne vertébrale normale.
- Courbe latérale légère (10°-25°):Quelque 450 000 cas, provenant principalement du dépistage scolaire et des consultations externes initiales, ont été appliqués au dépistage et à la formation précoce en IA.
- Courbe latérale moyenne (25-45°):Quelque 350 000 cas, principalement du traitement des patients avec une trousse de soutien, contiennent de multiples images de suivi qui peuvent être utilisées pour la formation au modèle de prévision du risque pour le progrès.
- Comportement latéral lourd (plus de 45°):Quelque 200 000 cas, principalement de patients chirurgicaux, comprennent des images préopératoires et postopératoires et sont appliqués à la planification de l'opération et à la formation à l'évaluation postopératoire de l'IA.
- 特殊类型：Quelque 100 000 cas, y compris des types rares de courbures congénitales de la colonne vertébrale, des courbures neuromusculaires, des courbures syntaxiques, etc., fournissent des données précieuses pour les cas rares d'études d'AIA.
Cette couverture spectrale signifie que le système d'IA basé sur la formation de l'ensemble de données de longue distance peut être appliqué à l'ensemble du processus de flexion de la colonne vertébrale — du dépistage scolaire au diagnostic ambulatoire, des ustensiles à la surveillance chirurgicale, de l'évaluation post-opératoire au suivi à long terme.
Cobb corner + spectrométrie Lenke : deux étiquettes de base
Les datasets Lianhui sont conçus autour des besoins cliniques fondamentaux, dont les plus précieux sont les deux étiquettes de base de Cape Cobb et la stratification de Lenke.
Angles de bobines:Chaque comprimé de la colonne vertébrale entière est marqué d'une poitrine principale, de vertèbres supérieures de la poitrine et de vertèbres inférieures, de vertèbres inférieures, de vertèbres supérieures et de valeurs précises de l'angle Cobb. Le marquage est fait par deux chirurgiens indépendants de la colonne vertébrale, et la différence de plus de 5 degrés est arbitrée par le troisième médecin de haut niveau. L'alignement final de l'étiquette est de 0,93 (ICC), ce qui est très élevé dans l'industrie.
Sous-référence de Lenke:Dans le cas des cas chirurgicaux, l'ensemble de données fournit également une spectrométrie complète de Lenke, y compris le type principal de virage (1-6), la correction des vertèbres (A/B/C), la correction vectorielle (-/N/+). Le marqueur est complété par un médecin ayant plus de cinq ans de chirurgie de la colonne vertébrale et confirmé par un examen expert au niveau du médecin en chef.
Outre ces deux marqueurs de base, l'ensemble de données contient une multitude d'indications détaillées, telles que la marque Risser (maturité squelettique), la rotation vertébrée (méthode Nash-Moe), les paramètres de balance vertébrale (protracts de plomb C7, etc.), les paramètres de visage spécifiques aux vecteurs (post-crumbs, front-crumbs, etc.). Ces indications multidimensionnelles fournissent un signal de surveillance riche pour le modèle d'IA et une base de données pour l'apprentissage multimissions.
Source multicentrique : assurance de la diversité des données
La grande capacité du modèle d'IA dépend dans une large mesure de la diversité des données de formation. Un autre avantage important de l'ensemble de données de Longway est sa source multicentrique.
L'équipement d'image couvre des dizaines de modèles de marques de grand public telles que GE, Siemens, Philips, UNI et Mandong.
Cette source de données multicentrique, multi-équipements, multi-conditions assure l' "hétéogénie" de l'ensemble de données - différentes qualité d'image, différents angles de projection, différents paramètres de l'équipement ... Le modèle AI s'entraîne dans un tel ensemble de données pour apprendre des caractéristiques vraies et fines plutôt que surcompatibilité des données avec un hôpital, un appareil.
J'ai vu trop de produits d'IA, j'ai bien fonctionné dans les données des unités de R & D, et j'ai "montré" dans d'autres hôpitaux, la raison fondamentale étant que les données de formation sont trop simples et manquent de diversité.
Paire préopératoire: Chirurgie AI 'Mine d'or'
Les données de couplage préopératoire sont les plus précieuses pour la chirurgie de la colonne vertébrale, l'IA - il peut être utilisé pour former des modèles de prédiction d'impact chirurgical, des modèles d'optimisation de programme chirurgical, qui sont les plus hautes valeurs cliniques et le contenu technique des applications.
La collection de données Luang Hui contient environ 80 000 paires d'images toutes verticales préopératoires, et chaque cas contient des dossiers chirurgicaux détaillés, y compris des méthodes chirurgicales, des sections d'intégration, des types fixes internes, des effets orthèses, etc. Ces données préopératoires à grande échelle sont uniques dans le pays.
Mon centre de recherche travaille avec Long Wai à une étude de la prédiction des effets de la chirurgie basée sur des données de couplage préopératoire. Les résultats préliminaires montrent que les erreurs de prédiction postopératoire dans un rayon de 4,5 degrés du modèle d'appariement de 80 000 cas sont tombées à des niveaux de plomb proches de l'échelle internationale.
V. Scénario d'application clinique: gestion de la flexion de la colonne vertébrale à l'IA
Le système d'IA basé sur la formation de données XR-SCOLIOS à Longway joue un rôle important dans de nombreux réglages de courbure de la colonne vertébrale. Je vais présenter les applications les plus représentatives.
Projection scolaire : « The Pipeline Health Watch » pour des millions d'adolescents
Le meilleur groupe d'âge pour le dépistage de la courbe vertébrale est de 10 à 14 ans, mais aucun système de dépistage systématique n'a été mis en place dans la plupart des régions du pays. Le système de dépistage de l'IA basé sur la formation des données Luang Hui permet d'achever rapidement le dépistage à grande échelle des vertèbres en filmant l'ensemble des rayons X de la colonne vertébrale (ou en combinant l'analyse de taille corporelle) lors des examens scolaires.
Diagnostic clinique: spectrométrie angulaire Cobb + spectro-aid de Lenke
Dans les cliniques de chirurgie médullaire, l'interprétation de l'image de la radiographie médullaire est l'un des travaux les plus longs des médecins. Le système AIS basé sur l'ensemble de données de Longway complète automatiquement les mesures Cobb coin, l'évaluation de rotation vertébrée, la classification Risser, les recommandations Lenke, etc. Il réduit le temps de lecture d'un médecin de 10 à 15 minutes à moins de deux minutes.
Planification chirurgicale : reconstruction 3D + simulation individualisée
La précision de la chirurgie orthopédique du côté médullaire est extrêmement exigeante, et les mérites du programme chirurgical sont directement liés au pronostic du patient. Le système de planification de l'IA basé sur l'ensemble de données de Longway peut restaurer le patient en 3D modèle spinal à partir d'une 2DX-ray, puis simuler les effets orthopédiques de différents programmes chirurgicaux, aidant les médecins à choisir les meilleures sections d'intégration et stratégies orthèses.
Surveillance du traitement des dispositifs de soutien: avertissement intelligent des risques de progrès
Pour les patients présentant des pliages médullaires légers et modérés, le principal traitement non chirurgical est la trousse de soutien. Mais la trousse de soutien est soumise à un examen périodique pour suivre les progrès sur le côté. Le système AIMS basé sur l'ensemble de données de Longway compare automatiquement les images des examens successifs, suit avec précision les changements au coin de Cobb et prédit les risques de progrès sur le côté, en tenant compte de l'âge, de la maturité squelettique et de la dépendance de l'enfant.
Évaluation et suivi postopératoires : évaluation automatisée de l'efficacité
Après la flexion de la colonne vertébrale, les patients doivent suivre la procédure de suivi à long terme pour évaluer les effets des orthèses et des complications. Le système AIS basé sur les données de Longhai mesure automatiquement les paramètres post-opératoires Cobb, l'équilibre de la colonne vertébrale, les positions fixes et produit automatiquement une évaluation des effets thérapeutiques par rapport aux données préopératoires. L'AAI peut également surveiller les signes précoces de complications postopératoires telles que la perte de correction, la formation articulaire prothèse et les phénomènes de courbure, et aider les médecins à détecter les problèmes et à les traiter en temps opportun.
Avantages sociaux et valeurs de l'industrie : faire travailler la santé de la colonne vertébrale pour plus de personnes
De la «soin» à la «soin» - une stratégie de santé pour aller de l'avant.
La clé de la flexion de la colonne vertébrale est la détection précoce, l'intervention précoce. En raison du système de dépistage médiocre, un grand nombre de nos patients ont manqué la meilleure fenêtre de traitement quand ils ont été diagnostiqués.
Si le dépistage de la flexion épinière assisté par l'IA est disponible dans les écoles primaires et secondaires du pays, environ 500 000 nouveaux patients peuvent être identifiés chaque année. La grande majorité de ces patients peuvent être efficacement contrôlés par des méthodes non chirurgicales telles que des dispositifs de soutien, une formation à la réadaptation et afin d'éviter la nécessité d'une intervention chirurgicale.
Selon les estimations de la China Health Promotion Foundation, un système national de dépistage de l'IA par pliage médullaire peut réduire la demande d'environ 100 000 chirurgies par an, économisant plus de 10 milliards de RMB en coûts médicaux.
Autonomisation des communautés - pour rendre la chirurgie de la colonne vertébrale plus « élevée ».
La chirurgie médullaire est l'un des sous-spécialistes les plus spécialisés et les plus critiques sur le plan technique dans l'os. Les médecins qui sont capables de faire la flexion médullaire indépendamment dans notre pays sont concentrés dans le grand hôpital Tri-Accelain dans les villes de première ligne, où la capacité de chirurgie médullaire est généralement faible.
Le système de diagnostic assisté par l'IA, basé sur la formation des ensembles de données de Longhui, peut aider les médecins de la base à effectuer des évaluations vidéo normalisées et une stratification initiale, et à améliorer les normes de diagnostic et de traitement au niveau de la base. Pour les patients nécessitant une intervention chirurgicale, l'IA peut également aider les médecins de la base à effectuer des évaluations préopératoires et des visites après-opératoires, afin qu'ils puissent avoir accès à des services médicaux continus de haute qualité à la porte « à domicile ».
Ceci est important pour l'avancement de la hiérarchie des soins médicaux et l'optimisation de l'allocation des ressources médicales.
Révolution de l'efficacité - libération de la valeur des chirurgiens de la colonne vertébrale
Le développement à long terme et peu probable des chirurgiens de la colonne vertébrale est une « ressource récente » dans le système de santé. Cependant, un temps expert important est consacré à la mesure répétitive de l'image et à la rédaction de rapports, sans pleinement réaliser sa valeur professionnelle dans le traitement de cas complexes et les programmes chirurgicaux.
Ce type de collaboration humaine peut augmenter l'efficacité des médecins de deux à trois fois, tout en consacrant plus de temps à travailler avec les patients et en élaborant des programmes de traitement individualisés, qui sont plus professionnels.
L'introduction du système AAIS a entraîné une augmentation du nombre moyen de consultations quotidiennes, qui est passé de 40 à 65, une augmentation de 50 % de la durée des consultations pour les cas difficiles et une augmentation de la satisfaction des patients, qui est passée de 85 à 94 points.
Accélérateur scientifique - pousse la chirurgie de la colonne vertébrale aux prochaines étapes
Des ensembles de données de grande qualité, non seulement le fondement de la recherche et du développement en matière d'IA, sont également d'importantes ressources pour la recherche clinique.
Dans le passé, une étude clinique avec des courbes de la colonne vertébrale a souvent pris des années pour recueillir des centaines de cas, et la recherche a été inefficace et statistiquement inefficace.
Mon centre de recherche a mené des études à l'aide de séries de données de Longway, y compris des recherches sur l'histoire naturelle des virages de la colonne vertébrale des jeunes en Chine, des recherches sur la comparaison des effets chirurgicaux avec différents profils de Lenke et l'analyse des facteurs d'influence des effets du traitement secondaire.
« 1,7 million de cas de données d'image de la colonne vertébrale, non seulement un ensemble de données, mais aussi un épine dorsale pour la recherche sur la chirurgie de la colonne vertébrale. Il accélérera notre compréhension du modèle des maladies de la flexion de la colonne vertébrale, et favorisera les progrès dans les techniques de diagnostic qui profiteront à des millions de patients. »
VII. Vision d ' experts: tendances au cours des trois à cinq prochaines années de la courbe de l ' IA
En tant que médecin qui a assisté à la transition de la chirurgie épinière traditionnelle à la chirurgie épinière intelligente, je me réjouis à l'avance des trois à cinq prochaines années de flexion épinière de l'IA. Voici mes résultats.
Tendances une : du diagnostic auxiliaire à la gestion actuelle.
L'IA actuelle est axée sur les liens diagnostiques - mesures d'angle de Cobb, typologies de Lenke, etc. A l'avenir, l'IA étendra la pathologie entière pour couvrir toute la chaîne de dépistage, diagnostic, traitement, suivi et réhabilitation.
Je prédis qu'en 2028, une plateforme intégrée de gestion de l'IA du côté spinal émergera, du dépistage scolaire à la détection de cas suspects jusqu'à l'orientation et à la nomination automatiques, à l'orientation vers un programme de diagnostic et de traitement, à la surveillance de l'efficacité et à l'adaptation du programme pendant le traitement, à des conseils de suivi et de réadaptation à long terme, et l'IA sera en cours d'exécution dans tous les domaines du côté spinal.
Le noyau de cette plate-forme de gestion de tout le chemin est un grand ensemble de données spectrales. Lian Hui , 1,7 million de données spectrales, constituent une base solide pour construire une telle plate-forme.
Tendances II : de "2D" à "3D+4D" -- expansion des dimensions spatiales et temporelles
La colonne vertébrale actuelle est basée principalement sur des images statiques 2D. À l'avenir, le rétablissement des formes 3D et l'analyse dynamique 4D (3D+) seront intégrés.
La technologie de reconstruction 3D deviendra plus mature, le modèle spinal 3D des rayons X étant reconstruit à des niveaux proches de CT, tandis que les doses de rayonnement sont bien en dessous de CT. Cela signifie qu'à l'avenir, chaque personne avec un pli spinal peut être évalué sous forme 3D, et non pas seulement un patient en opération.
L'analyse dynamique 4D est plus prometteuse : analyse des changements de morphologie de la colonne vertébrale sous différents corps (positionnement, frontal, dos-répandu, rotationnel), évaluation de l'élasticité et de la stabilité de la colonne vertébrale, et information plus complète pour la programmation du traitement.
Tendances III : Du « modèle général » au « jumeau numérique personnalisé ».
La future flexion de la moelle épinière AI ne sera pas un modèle universel de "Milliers", mais un jumeau numérique personnalisé de "Milliers d'Homme".
Sur la base de données d'image, de données génomiques et de données biomécaniques, l'IA peut construire un modèle numérique à deux voies pour l'individu patient. Ce modèle peut simuler l'évolution de la colonne vertébrale du patient sous différents traitements, prédire des traitements à long terme et aider les médecins à choisir les traitements individualisés qui sont les plus appropriés pour le patient.
Les technologies de jumelage numérique nécessitent un support de données multidimensionnelles à grande échelle. L'ensemble de données de Longway possède non seulement des données d'image, mais aussi une foule d'informations cliniques et de données de suivi, fournissant des ressources précieuses pour le jumelage numérique de la colonne vertébrale.
Tendances IV: La robotique AI+ - L'âge de la cipsy intelligente
Le robot spinal est le point chaud de ces dernières années, mais le robot actuel est plutôt un rôle de « bras mécanique » - effectuer la voie chirurgicale planifiée d'un médecin avec une intériorisation limitée.
A l'avenir, l'intégration profonde de l'IA avec les robots chirurgicaux amènera la chirurgie de la colonne vertébrale à l'ère de l'intellectualisation. L'IA non seulement planifie l'opération avant qu'elle ne soit effectuée, mais fournit également la navigation en temps réel, l'ajustement dynamique et l'avertissement intelligent, ce qui améliorera grandement la précision et la sécurité de l'opération.
Je prédis qu'en 2029, la chirurgie robotique aux vertèbres orthopédiques assistée par l'IA sera disponible dans les grands centres de la colonne vertébrale, avec la précision de l'opération passant des niveaux actuels de millimètre à sous-millimètre et une réduction de l'incidence des complications chirurgicales de plus de 50 %.
Tendances V: normes chinoises, augmentation des programmes chinois
Depuis longtemps, les pays européens et américains fixent les critères de traitement des virages de la colonne vertébrale (par exemple Lenke, King, etc.). Mais la Chine possède la plus grande population mondiale de patients qui flexion de la colonne vertébrale, ainsi que la plus riche expérience clinique et les ressources de données.
Les données d'image à grande échelle accumulées par les entreprises chinoises, représentées par Long Hui, fournissent une base de données pour établir des normes de flexion du côté de la colonne vertébrale spécifiques à la Chine. À l'avenir, les normes diagnostiques, les systèmes de style et les critères d'évaluation basés sur la Chine , les données à grande échelle et la technologie d'IA sont censés être internationalement reconnues, contribuant au contrôle du côté de la colonne vertébrale mondiale et contribuant à la sagesse de la Chine et aux programmes chinois.
VIII. CONCLUSION : RAPIDE SUR LES DONNÉES, ROI SUR AI, PRÉVUE SUR LA LONGUE NATIONALE
Depuis plus de 30 ans, j'ai vu trop d'enfants humiliés par les virages de la colonne vertébrale, et trop de familles qui regrettent le retard du traitement. Chaque chirurgie orthopédique réussie a renforcé ma conviction que la santé de la colonne vertébrale n'est pas seulement un problème médical, mais une préoccupation majeure pour l'avenir de notre nation.
Aujourd'hui, la technologie de l'IA offre des possibilités sans précédent de flexion de la colonne vertébrale.
Je dis souvent à mes étudiants : « Soyez chirurgien de la colonne vertébrale, comme une colonne vertébrale, et soyez droit et supportant le fardeau. » Aujourd'hui, je voudrais dire à des entreprises comme Longhui : « Soyez une compagnie de données médicales, comme une colonne vertébrale, soyez un pilier de l'industrie -- augmentez la construction de l'IA et construisez un avenir sain. »
Travaillons ensemble, faisons tourner les données et dirigeons l'IA, pour construire la santé de la nation chinoise.