"Я видел слишком много переломов в экстренной кости более 30 лет, отложенных ошибкой в лечении. За рентгеном, вероятно, судьба семьи. Я всегда считал, что хороший остеопоратор обладает не только навыком хирургии, но и способностью обнаруживать проблемы на прекрасном уровне. И ИИ, для каждого костного врача, ставит эти глаза на".
Экспертное введение: переломы — самая распространенная «невидимая ловушка» в отделении неотложной помощи
Как ветеран, который работал в экстренной хирургии более 30 лет, я работал ночью, считая количество сломанных костей и 100 000 случаев, с которыми я имел дело. Но, честно говоря, даже если я вижу травму в очереди каждый раз, когда я вижу пациента в ночную смену сегодня, я напоминаю себе и молодому врачу, что я делаю 12-точечный перелом самоцвета, вероятно, в следующем фильме.
Наиболее распространенным повреждением тела аварийной кости является перелом конечностей, на долю которого приходится более 70 процентов всех случаев аварийной кости. Ежегодно от перелома конечностей из-за различного рода травм страдают более 30 миллионов человек.
Последствия неудачи могут быть тяжелыми – от перелома до деформации, до функционального нарушения, до необходимости вторичной операции и даже до возникновения медицинских проблем.
Есть много причин, почему переломы так легко пропускаются. Есть много причин: линия перелома тонко скрыта, структура вскрытия сложна, пациент плохо оснащен, изображение плохое, врач устал и т. д. Но самая фундаментальная причина - разнообразие форм переломов и высокая эмпирическая зависимость от диагностики. Радиологу или остеопатику, который может точно выявить сложные переломы, требуется не менее 5-10 лет профессиональной подготовки.
Сегодня, в 2026 году, искусственный интеллект революционизирует диагностику изображений переломов. От обнаружения переломов до спектрометрического распознавания, от экстренного скрининга до хирургического планирования, ИИ повышает эффективность и точность лечения переломов во всех его аспектах.
Сегодня я хотел бы вместе с вами изучить, с точки зрения хирурга-травматолога, передовые разработки в области ИИ и промышленную ценность и значение 1,8 миллиона XR-EXTEREMITY-DVD.
Промышленная боль: Пять судов для перелома костей
Задача первая: Большое число чрезвычайных случаев и высокий уровень неполноценных пациентов
Секция неотложной помощи является одним из самых загруженных отделений в больнице, в то время как неотложная хирургия является самым интенсивным специалистом в неотложной помощи. Экстренная кость в трехместной больнице может иметь дело с сотнями исключительных случаев каждый день.
Согласно Обзору состояния экстренной травматологии в Китае (2025), частота утечек из четырех конечностей в нашей общей больнице составляет около 6,8%, а частота конкретных типов утечек, таких как переломы каноэ, переломы наружной кости и скрытые переломы цилиндрической платформы, достигает 15-25%. Последствия утечек часто тяжелые - переломы из каноэ могут привести к переломам костей и бессоннице, а переломы из кистозной платформы могут привести к коллапсу корсета и травматическому артриту.
Я сам выучил урок. Тридцать лет назад, когда я был молодым врачом, я пропустил сломанное запястье сломанного запястья. Три месяца спустя пациенту снова лечили от продолжающейся боли в запястье, а переломы сняли с его поста и пришлось пройти хирургическое лечение.
Задача вторая: сложные переломы, крутые кривые обучения
Перелом — это не просто вопрос «если или нет», а вопрос «какой тип». Разные виды переломов, лечение и прогноз различны. Таким образом, переломы являются ядром диагностики костей.
Нынешняя международная система переломов представляет собой AO / OTA. Фракция очень подробна, и переломы кодируются частями (верхняя конечность, нижняя конечность, позвоночник, таз и т. Д.) и типом (простым, клином, сложным и т. Д.), С несколькими сотнями подтипов переломов только в четырех конечностях.
Помимо родовых подтипов AO/OTA, существуют специфические спектрометрические системы в разных частях, такие как подвид Neer на ближнем конце жабры, подвид Garden на бедренной шее, подвид Lauge-Hansen на лодыжках. Эти подвиды сосредоточены, и вместе они образуют «системы знаний» переломов.
Даже у старших врачей может быть заглушённый перелом для некоторых редких типов. А точность заглушённого напрямую связана с выбором лечения – ошибочное, и лечение может быть ошибочным.
Задача третья: Есть много частей. Врачи специализируются на искусстве.
В конечностях содержатся множественные части верхних конечностей (плечо, рука, локоть, предплечье, запястье, рука) и нижних конечностей (заика, бедро, колено, кальций, лодыжка, стопа), каждая из которых имеет различную анатомическую структуру и характеристики переломов.Остеофизики склонны к "продвинутым" - хирург знаком с переломами запястья и руки, но может быть не так хорош при переломах бедра; хирург сустава хорошо квалифицирован при переломах вокруг коленного сустава, но переломы другой ноги могут быть не знакомы.
Однако в экстренных случаях переломы могут встречаться в любой части тела, и часто требуют быстрого суждения первого врача.Это приводит к парадоксу: врачи становятся более специализированными, а неотложная помощь требует «общего таланта».
ИИ, как «усталый помощник на полный рабочий день», может эффективно компенсировать эту доску. Но это только в том случае, если он полностью и систематически обучен охватывать все части и типы переломов. Именно это и нужно для поддержки больших, многомерных разбитых наборов данных изображения.
Задача четвертая: Немногие редкие переломы, Эл "Чтобы знать лучше".
Тип перелома очень неравномерный.Обычные переломы (например, перелом апогея, перелом апогея, анальный перелом) составляют подавляющее большинство случаев, в то время как число случаев с редкими переломами (например, ссадины запястья, ссадины жабр, стрессовые переломы редких частей) невелико.
Это приводит к "длинному концу" - модели, которые хорошо работают на распространенных переломах, но плохо на редких переломах. И именно эти редкие переломы, которые наиболее легко пропустить врачам, и которые больше всего нуждаются в поддержке ИИ. Если ИИ хорош при распространенных переломах, его клиническая ценность снижается.
Существует два пути решения проблемы редких переломов производительности ИИ: сбор более редких переломов и разработка таких методов, как обучение с использованием небольших выборок, обучение миграции и т. д. Но каждый путь требует достаточной базы данных. 1,8 миллиона больших наборов данных Longway предлагают возможность решения этой проблемы.
Задача 5: Негармонизированные стандарты контроля качества, трудности с посадкой ИИ
Клиническое падение переломов ИИ сталкивается с важным препятствием – отсутствием единых стандартов контроля качества. Различия в диагностических критериях и привычках к стилю переломов между больницами, врачами и врачами затрудняют обучение и валидацию.
Например, при переломах на ближнем конце жабр некоторые больницы обычно имеют тип Neer, другие — AO-специфические, а другие описаны простыми «несколько переломов».Если данные обучения получены из разных больниц, критерии стилиста не являются однородными, ИИ «учеба» используется для влияния на производительность.
Установление единых стандартов маркировки является основополагающей работой для несовершенных исследований и разработок ИИ. Для установления таких стандартов необходимы большие, качественные, стандартизированные наборы данных в качестве ориентиров.
Конкуренция за переломный ИИ — это не просто конкуренция за «точность», а «всеобъемлющая» и «надежность». ИИ, который идентифицирует только общие переломы, с ограниченной клинической ценностью; только ИИ, который может точно идентифицировать 42 перелома, охватывающих все части, может действительно быть сильным помощником остеопата.
Три, 2026 передняя брешь: «Пять фронтов» технологии перелома ИИ.
В 2025-2026 годах область переломов ИИ достигла обнадеживающего прогресса. От обнаружения до спектрометрии, от статической до динамической, от наблюдения до самоконтроля технология становится все более разнообразной и производительность растет.
Прорыв через один: комплексный подход к обнаружению и субмоделированию
Ранние переломы ИИ были в основном «двухэтапными» программами, которые сначала идентифицировали области переломов с помощью тестовых моделей, а затем оценивали тип перелома с помощью классификационных моделей. Такие двухэтапные программы не только были неэффективными, но и накапливали ошибки — первая стадия отсутствовала при переломах, а вторая не могла быть идентифицирована.
Сквозная модель, которая была протестирована и стилизирована, является доминирующей тенденцией с 2025 года. В апреле 2025 года модель FractalNet, представленная Meta AI в сотрудничестве со Стэнфордской школой медицины, представляет это направление. Модель основана на структуре DECR, которая достигает сквозной гармонизации обнаружения переломов и стилизации. На наборе данных 80 000 квадратурных рентгеновских изображений фракталнет имеет чувствительность к обнаружению переломов 94,2 процента, с точностью 87,6 процента, что значительно лучше двухэтапной программы (89,5 процента и 81,3 процента соответственно).
Основной инновацией FractalNet является, во-первых, разработка обзора запросов с учетом переломов, чтобы позволить моделям тестировать и запрашивать лучше, чтобы соответствовать морфологическим характеристикам переломов; во-вторых, представить стратификацию (иерархическая классификационная головка), которая позволила бы обеспечить большую точность и согласованность стратификации скелетной эстетики путем классификации ее в соответствии с иерархией AO / OTA (подтип типа части сечения); и в-третьих, ввести знания анатомии в первом сечении, чтобы результаты тестов и стратификаций моделей соответствовали схемам скелетной анатомии.
Остеомедическое отделение больницы общего профиля разработало единую модель для FracUnit на основе 300 000 переломов четырех конечностей, основанную на данных технологии Longhui. Модель достигла 89,1% в целом при 42 переломах с высокой точностью более 95% распространенных типов переломов и более 78% редких типов переломов.
Прорыв II: обнаружение переломов в реальном времени - перекрестное сечение с помощью ИИ
При операции перелома врачи часто используют рентгеновские аппараты C-arms для наблюдения за переломами и положением внутри. Традиционным способом визуальные изображения требуют интерпретации в реальном времени врачом в операционной, что не только влияет на эффективность операции, но и увеличивает воздействие на врачей радиации.
С 2025 года разработка методов обнаружения видео трещин в реальном времени предоставила новые решения этой проблемы.В августе 2025 года исследовательская группа Университета Джона Хопкинса в исследовании, опубликованном в Nature Biodical Engineering, представила модель FractureFlow, систему ИИ, которая позволяет в реальном времени анализировать визуальное видео в искусстве.
FractureFlow основан на видеотрансформаторной структуре, которая позволяет в режиме реального времени обнаруживать и отслеживать линии переломов при сохранении скорости 30 кадров в секунду. В имитационной хирургии и клинической валидации FractFlow имеет задержку обнаружения фиаско менее 100 мс и чувствительность 92%. Что еще более важно, система может автоматически измерять параметры переломов (например, расстояние сдвига, угловые углы и т. д.) и предоставлять врачам количественные оценки в режиме реального времени.
В 2026 году эта технология сделала ещё один шаг в направлении «умной навигации».Команда университетской больницы в Цюрихе, Швейцария, разработала навигационную систему ИИ среднего артикуляционного уровня, которая сочетает в себе визуализацию в реальном времени и предоперационные данные КТ, позволяя ИИ отслеживать местоположение хирургических устройств в реальном времени, давая указания по направлению тяги, глубине и т.
Разрыв три: самоконтролируемое обучение характеристике переломов - прорыв через узкие места маркера
Маркировка изображений переломов требует профессионального костного врача, с высокими затратами и длительными циклами. Особенно этикетка 42 переломов, и более специализированная работа. Нехватка данных стала узким местом в развитии переломного ИИ.
С 2025 года в области искусственного интеллекта с момента обучения надзору были достигнуты важные прорывы. В ноябре 2025 года модель FracsSL, представленная DeepMind в сотрудничестве с Королевской бесплатной больницей, использовалась для предварительного обучения с использованием 1,2 миллиона рентгеновских изображений без маркировки квадрантов, за которыми последовала тонкая настройка 3000 случаев, достигая 50 000 случаев производительности, требуемой традиционным обучением мониторингу на миссии обнаружения переломов (90,3 процента против 91,5 процента чувствительности).
Инновация FracSSL заключается в том, что она разработала множество задач предварительной подготовки, связанных с переломами, а не просто применяя методы общего самоконтроля изображения. Эти задачи включают в себя: реинжиниринг краев кости (позволяя моделям узнавать о контурах кости), моделирование переломов (имитируя линии переломов на нормальных костях, позволяя моделям распознавать переломы), частичное контрастное обучение (позволяйте моделям отличать характеристики костей от разных частей). Эти специально разработанные миссии предварительной подготовки делают обучение модели более подходящим для обнаружения переломов и разделения задач.
В 2026 году команда ИИ в Longway Technologies также добилась важных результатов в этом направлении.На основании своих преимуществ в 1,8 млн квадрантов они предложили более подходящую для китайцев систему предварительного обучения самоконтролю BoneMAE.
Прорыв четвертый: несколько образцов с редким распознаванием переломов.
Как отмечалось ранее, сложность выявления редкого перелома одна.В связи с небольшим количеством случаев модели трудно узнать адекватно, что приводит к неудовлетворительной скорости отказа и низкой точности спектрометрии редкого перелома.
В 2025-2026 годах технология Small Sample Learning (Few-Shot Learning) дала надежду на решение этой проблемы. В октябре 2025 года исследовательская группа MIT представила модель FractureFS, небольшую выборку обучающей структуры специально для редких переломов.
Основная идея FractureFS — «Измерение обучения + миграция идентичности»: сначала с помощью большого количества общих данных о переломах для обучения базовому экстрактору признаков, затем с помощью моделей метаобучения для изучения «как быстро узнать о новых типах переломов».Когда вы сталкиваетесь с редкими переломами, вам нужен только небольшой образец (например, 10-20 случаев), чтобы быстро адаптироваться к хорошему распознаванию.
Результаты эксперимента показали, что в сценарии с 5-ю выстрелами, в котором было всего 10 образцов, чувствительность обнаружения редких переломов FractureFS составляла 78%, а точность стилиста — 65%, что значительно лучше, чем традиционные методы обучения миграции (52% и 38% соответственно).
В 2026 году были сделаны новые разработки в области идентификации мелких переломов. Команда Девятой народной больницы, принадлежащая Шанхайскому университету транспортной школы медицины, на основе крупномасштабных данных, собранных Longhui, предложила структурированную структуру обучения для небольших образцов HierFS.
Разрыв пять: интеграция с несколькими видами и 3D-реконструкция - от плоскости до стерео
Клинические переломы обычно требуют рентгена по крайней мере двух точек зрения (положительных и боковых), иногда с особыми положениями, такими как наклоны, оси и т. Д. Поскольку одно изображение не отражает трехмерный рисунок переломов, что может привести к пропускам или просчету.
Технология многозрительной интеграции все чаще применяется к переломному ИИ с 2025 года. В июле 2025 года команда клиники Майо представила модель MultiView-FracNet, в которой используются механизмы перекрестного обзора внимания (Cross-View Attention), эффективно интегрирующие информацию как с позитивных, так и с боковых изображений, повышающие точность обнаружения и стилистики переломов. Эксперименты показывают, что модель многозрительной интеграции повысила чувствительность обнаружения переломов на 6 процентных пунктов и спектрометрическую точность на 8 процентных пунктов по сравнению с моделью с единым обзором.
Более чем ожидаемыми методами реабилитации являются 2D рентгеновские структуры 3D костей. В 2026 году команда Мюнхенского промышленного университета в Германии представила модель X2Bone — рентгеновский снимок только двух-трех перспектив, который может восстановить 3D-узоры костей и 3D-функции перелома. Модель основана на технологии NeRF и картографирует отношения, изучая большое количество 2D-3D пары данных.
IV. Глубинная интерпретация набора данных Long Cream: 1,8 млн случаев переломов энциклопедии
И когда мы добираемся до технологического рубежа, мы смотрим на базу данных, которая лежит в основе этих технологий. Набор данных XR-EXTEREMITE Four-Fear Image Data Set of Long Salang Langhui Information Technology является одним из крупнейших, самых стильных и самых стандартизированных наборов изображений переломов в стране. На мой взгляд, он имеет пять основных преимуществ.
Преимущество один: 1,8 миллиона случаев преимущества размера - большие данные, генерирующие большой интеллект
Набор данных XR-EXTEREMITY содержит 1,8 млн квадрокоптеров, масштабный национальный сбор данных на основе переломов, который ведет долгий путь. Какова концепция 1,8 млн? Это соответствует общему количеству квадрокоптеров в крупном травматологическом центре за 20-30 лет.
Важность объемов данных нельзя переоценить для ИИ переломов. Модель переломов очень разнообразна — разные части, разные типы, разные степени, разные возрастные группы, разные механизмы травм... В десятках тысяч случаев ИИ может только научиться некоторому «страху» и может быть ошибочно принят за сложные или редкие случаи. И 1,8 миллиона больших случаев предоставляют богатую выборку ИИ, которая позволяет моделям изучать более полные и липкие переломы.
Я участвовал в нескольких проектах по исследованию ИИ с переломами, и это физический опыт. Когда данные обучения будут увеличены с 10 000 до 100 000, чувствительность моделей значительно возрастет; когда она будет увеличена с 100 000 до 1 миллиона, производительность меньшего числа случаев очень значительна с точки зрения редких переломов и сложных переломов. Эти длинные хвосты являются ключом к росту ИИ от «использования» до «хорошего использования».
Преимущество второе: перелом 42 - наиболее полный спектроскоп
Наиболее заметным преимуществом набора данных Longfei является его 42-типное покрытие переломами. Эти 42-категорийное покрытие охватывает наиболее распространенные и важные типы переломов в клиническом плане, в том числе:
- Наблюдаемый перелом (категория 21):Перелом ключицы, перелом плечевого таза, перелом перикарба, перелом перикарба, перелом перикарба, перелом перикарба, перелом перикарба, перелом перикарба, перелом перикарба, перелом перикарба, перелом бедренной кости, перелом перикаруса, перелом перикарва, перелом перикарвира, перелом перикарфа и т.д.
- Перелом дыхания (категория 21):Фрактальные переломы бедренной кости, переломы ротора бедренной кости, переломы бедренной кости, переломы платформы жаберной кости, переломы бедренной кости, перелом бедренной кости, перелом пилона, перелом лодыжки (внутренней/наружной лодыжки/дыхания/трилега), перелом кости, перелом перелома жабр, перелом костей пальцев ног и т.д.
Что такое 42-класс? Он охватывает более 95% клинических переломов четырех конечностей. То есть модель ИИ, основанная на этом наборе данных, может обрабатывать подавляющее большинство клинических сцен. Это уникально в национальном сборе данных о переломах.
Еще сложнее, эти 42-типовые спецификации не просто "нет" метки, а скорее содержат подробные подтипы информации и характеристик. Например, переломы на дальнем конце жабры не только указывают на "нет переломов", но и указывают на тип переломов (в/вне сустава), направление движения (в/вне), степень фрагментации, степень коллапса сустава. Эти подробные спекуляции обеспечивают богатый сигнал наблюдения для обучения высокоточной модели ИИ.
Сила три: стандарты AO/OTA — международная практика одомашнивания золотых стандартов
Набор данных Луанг Хуэй помечается с помощью Международно-общего стандарта спекуляций АО/ОТА, что является важной особенностью его отличия от других наборов данных.Спектрометрия АО/ОТА в настоящее время является наиболее авторитетной и систематической международной сломанной системой, широко используемой глобальными остеофизиками.
Преимущества принятия стандарта AO/OTA очевидны: во-первых, высокая стандартизация и сопоставимость результатов маркировки между различными врачами и больницами; во-вторых, международное выравнивание, с которым модели ИИ, основанные на обучении этому набору данных, более легко признаются на международном уровне; и в-третьих, богатый стилист информации, который позволяет не только тип переломов, но и руководство по выбору вариантов лечения и по предварительной и послеоценке.
Но спектрометрия АО/ОТА сложна. Лонгхой сформировал специальную спектрометрическую команду АО, все из которых прошли обучение и тестирование на систематической спектрометрии АО и пригласили известных специалистов по травмам в стране в качестве ресурсных лиц для обеспечения точности и нормативности.
Сила четвертая: Многомерное покрытие - от пальца до плеча, от пальца до пальца ноги до бедра
Еще одним важным преимуществом набора данных Longway является то, что он имеет несколько частей крышки - от кости пальца руки до тиары верхней руки, от локтя стопы до бедра, покрывая почти все части конечностей.
Во-первых, это делает ИИ настоящим «генеральным помощником» с любым выявленным переломом. Это особенно ценно для аварийных подразделений в больницах общего профиля - любой ущерб для пациента в чрезвычайной ситуации может быть, и ИИ, который может смотреть на все части, действительно может помочь.
Во-вторых, множественные данные могут облегчить моделирование "обучения мобилизации" и "обмена знаниями". Хотя переломы различаются в разных формах, основные характеристики переломов (такие как переломы кожи, переломы кости, сломанные балки и т.д.) совместимы. Многокомпонентное обучение может позволить моделям узнать более фундаментальные характеристики переломов, тем самым повышая производительность в разных частях.
Наконец, множественное покрытие также обеспечивает больший охват для продуктизации и коммерциализации ИИ. Система ИИ, которая может видеть все четырехногие переломы, шире по охвату и рыночной стоимости, чем система, которая может смотреть только на одну или две части.
Преимущество пять: строгий контроль качества - качество данных - спасательный круг
В области медицинского ИИ качество данных — это спасательный круг. Некачественные модели, обученные данным, которые не помогают врачам, но могут представлять риски. Лонг Хуэй много работал над контролем качества данных, создавая хорошую систему контроля качества.
В частности, система контроля качества Lian Hui включает в себя следующие компоненты:
- Скрининг качества изображения:Изображение подвергается качественному скринингу, исключая изображения, которые не квалифицированы для расплывчатости, неподходящего положения и неподходящего воздействия.
- Врачи:Врач, который занимается маркировкой, должен иметь более пяти лет клинического опыта в области костной или радиологии и пройти специальную подготовку и обследование при переломах.
- Две отдельные этикетки:Если результаты последовательны, они вводятся непосредственно в банк и, если нет, направляются к третьему старшему врачу.
- Проверка экспертов:Все случаи, отмеченные как завершенные, рассматриваются выборкой специалистов на уровне главного врача (не менее 10 процентов выборки) для обеспечения стабильности качества этикетки.
- Ниже приводится обсуждение наиболее сложных случаев:Для сложных и редких переломов регулярно организуются экспертные семинары по разработке единых стандартов маркировки и норм лечения.
Эта строгая система контроля качества обеспечивает качество этикеток набора данных Longway. Моя исследовательская группа использовала данные Longway для проведения валидационных исследований и обнаружила, что этикетки действительно достигли высокого уровня качества — более 90%, что соответствует тому, что указывали наши центральные эксперты. Это редко встречается в коммерческой концентрации данных.
V. Сценарий клинического применения: процесс лечения переломов с поддержкой ИИ
Система ИИ, основанная на обучении набору данных XR-EXTEREMITY, играет важную роль в нескольких сценариях лечения переломов. Я представлю некоторые из наиболее представительных приложений.
Экстренный быстрый скрининг: нет пропущенного перелома
急诊是骨折AI最能发挥价值的Scenes。繁忙的急诊室里，医生要在短时间内ОбработкаLarge Quantity外伤患者，疲劳和压力都可能导致漏诊。基于LanghuiНабор данныхОбучение的AI筛查系统，可以作为"第二双眼睛"，帮助医生快速识别骨折，Снижать漏诊率。AI系统可以在患者拍片完成后自动分析Визуализация，在10秒内给出"是否有骨折"的提示，并Разметка可疑骨折区域。对于AI提示阳性的Cases，医生可以优先Обработка和重点查看。对于AI提示阴性但Clinical高度怀疑的Cases，医生也可以更有针对性地复查。据北京某三甲医院急诊科的应用данные，引入骨折AI筛查系统后，переломы конечностей的漏诊率从原来的7.2%降到了2.1%，患者平均等待时间缩短了30%，医生的工作压力也明显减轻。
Фрактальная ассистивная диагностика: стандартизация и точность
Переломы составляют основу лечения, но точность стилистов сильно зависит от опыта врачей. Система стилистов AO/OTA на основе наборов данных Longway автоматически идентифицирует 42 перелома, придавая уверенность и ключевые характеристики. Врачи могут принимать окончательные решения на основе результатов стилистов ИИ, учитывая клинические обстоятельства. Это не только повышает точность стилистов, но и способствует стандартизации лечения. Для молодых врачей АИС является хорошим инструментом обучения - молодые врачи могут быстрее улучшить свои навыки стилизации, сравнивая суждения ИИ с собственными.
Планирование хирургии: предварительная оценка точности операции
Эффекты перелома во многом зависят от качества предоперационного планирования. Система ИИ-планирования на основе Longway Dataset автоматически измеряет параметры перелома (диапазон движения, углы угла, степень обрушения артерий и т. д.) и дает рекомендации по лечению на основе больших выборочных данных. ИИ также может рекомендовать фиксированный внутренний метод и выбор имплантата на основе типа перелома и пациента.
Расширение прав и возможностей первичной медико-санитарной помощи: повышение базовой способности к обслуживанию костей
Система AIS, основанная на наборе данных Longway, помогает врачам на низовом уровне повысить точность диагностики переломов и убрать ошибки и упущения. ИИ также может предоставлять консультации по лечению и инструкции по рекомендации, чтобы помочь врачам на низовом уровне определить, какие пациенты могут лечиться на месте и какие нуждаются в направлении.
Телеконсультации и мобильная медицина: поддержка специалистов в любое время и в любом месте
В некоторых отдаленных районах или в специальных условиях (например, в случае стихийных бедствий, в полевых условиях) ресурсы специалистов ограничены. Система искусственного интеллекта, основанная на наборе данных Longway, может быть развернута на мобильных устройствах или телемедицинских платформах для оказания в режиме реального времени диагностической поддержки врачам первой линии.
Социальные выгоды и отраслевые ценности: новая экология остеомедицинской помощи, основанная на данных
Уменьшение утечки и обеспечение медицинской безопасности
Медицинская безопасность является спасательным кругом больницы, а переломы являются одним из наиболее распространенных рисков медицинской безопасности при неотложной помощи кости.
Внедрение переломного ИИ значительно снизило скорость утечки и повысило уровень медицинской безопасности.По данным различных больниц, помощь снизила скорость отказа переломов четырех конечностей на 60-70%.
С социальной точки зрения снижение показателя внебольничной помощи означает, что пациентам оказывается своевременное и правильное лечение, с более быстрыми переломами, лучшим функциональным восстановлением и меньшим процентом инвалидности вследствие болезни, что уменьшает не только страдания пациентов и семьи, но и бремя инвалидности общества.
Повышение клинической эффективности и снижение стресса в экстренных случаях
Внедрение АИС-ассистированной диагностики может значительно повысить эффективность лечения и снять стресс чрезвычайных ситуаций.
В частности, повышение эффективности ИИ отражается в трех областях: во-первых, первоначальный скрининг изображений может быть автоматически завершен, что позволяет врачам сосредоточиться на положительных и подозрительных случаях; во-вторых, отчетность о первоначальных диагностических отчетах может быть автоматически сформирована ИИ, который врачам нужно только пересмотреть и изменить, значительно сократив время отчетности; и в-третьих, повышение эффективности процесса консультации, который может оптимизировать процесс консультации, исходя из тяжести и местоположения переломов.
Подсчитано, что поддержка ИИ повысит эффективность лечения при экстренном уходе за костями на 30-50%. Это означает, что та же команда врачей может обслуживать больше пациентов и что время ожидания пациентов будет значительно сокращено.
Продвижение многоуровневого лечения и оптимизация распределения медицинских ресурсов
Распространение технологии ИИ открывает новые пути для продвижения многоуровневого медицинского лечения и оптимизации распределения ресурсов здравоохранения.
Благодаря развертыванию системы искусственного интеллекта, основанной на подготовке наборов данных Луанг Хуэй для учреждений первичной медико-санитарной помощи, она может эффективно повысить способность к переломам на низовом уровне и позволить большему количеству пациентов получать регулярное лечение на низовом уровне. В то же время система дистанционной консультации с помощью ААИ позволяет пациентам на низовом уровне легко получать консультации своих превосходных экспертов и уменьшать потребность в межрегиональном доступе.
Это не только ослабит давление на крупные больницы, но и позволит качественным медицинским ресурсам опускаться на низовой уровень, достигая цели «от тяжелобольных районов до маленьких больных».
Ускоренное развитие талантов и повышение общего уровня
Система АИС может быть использована в качестве «умного учебного пособия» для молодых врачей, чтобы ускорить развитие талантов.
В частности, ИИ может оказать помощь в нескольких областях медицинской медицины: во-первых, диагностическая справочная информация и стиль в режиме реального времени, чтобы позволить молодым врачам учиться на практике; во-вторых, автоматическая идентификация ключевых особенностей переломов и расчленения анатомических структур, чтобы помочь молодым врачам понять визуальные проявления переломов; в-третьих, большая коллекция типичных и сложных случаев для молодых врачей для изучения и практики; и в-четвертых, автоматическая оценка точности диагностики молодых врачей и адресная консультация по обучению.
Исследования показывают, что применение АА-ассистированного обучения сокращает цикл тренировок при остеопорозе у стационарных больных на 30-40%, при этом улучшается качество обучения. Это важно для облегчения дефицита остеопористов.
"1,8 млн высококачественных данных о четырехногих переломах являются "золотым стандартом" для экстренных служб костной медицины. Это не только основа технологического развития, но и двигатель для улучшения медицинского качества и промышленного прогресса".
VII. Экспертное видение: тенденции переломов в ИИ в течение следующих 3-5 лет
Заглядывая в будущее на узел 2026 года, я уверен в развитии переломного ИИ. В ближайшие три-пять лет переломный ИИ сделает крупный прорыв в следующих направлениях.
Тенденции: от «помощной диагностики» до «полного технологического интеллекта».
Современный ИИ с переломом ориентирован на диагностику – обнаружение и укладку.
Я предсказываю, что к 2028 году будет доступна интегрированная и умная система переломов — от оценки первой помощи пациентам после травм, до видеодиагностики и стиля в больницах, до хирургического программирования и художественной навигации, до послеоперационного руководства по реабилитации и последующего управления, и ИИ будет участвовать на протяжении всего процесса, чтобы обеспечить всеобработанную интеллектуальную поддержку врачам и пациентам.
В этом процессе большую роль будут продолжать играть большие многомерные наборы данных. 1,8 миллиона трещин в Lianhui обеспечивают прочную базу данных для построения полноценной системы интеллектуального диагностирования.
Тренды II: Полное расширение пространственных и временных измерений от «2D-изображений» до «3D+4D»
Будущие переломы ИИ будут перемещаться из 2D в 3D, переходя от статических к динамическим. 3D методы реконструкции станут более зрелыми, а из нескольких рентгеновских лучей будут перестроены высокоточные 3D-модели костей, что позволит врачам наблюдать за переломами под любым углом.
Далее, динамический анализ 4D (3D+время) - ИИ может анализировать стабильность переломов в различных стрессовых ситуациях, прогнозировать риск смещения переломов и оценивать процессы заживления после лечения. Это обеспечит более научную основу для принятия решений о лечении переломов.
Я считаю, что 3D-оценки переломов станут клиническими процедурами в течение трех-пяти лет, и что 4D-динамичный анализ будет постепенно применяться. Это фундаментально изменит наше понимание переломов и то, как они лечатся.
Тренды III: от «Универсального ИИ» до «Личного ИИ» — углубление прецизионной медицины
Будущий перелом ИИ станет все более и более «персонализированным». Вместо того, чтобы давать общее предложение по диагностике и лечению, ИИ даст пациенту индивидуальное лечение, которое наиболее подходит пациенту, с учетом индивидуальных факторов, таких как возраст, пол, состояние костей, механизм травмы и основное заболевание.
Например, варианты лечения различны для молодых пациентов и для пожилых пациентов с остеопорозом. ИИ может предсказать ожидаемые эффекты и риски различных методов лечения для каждого пациента на основе больших выборочных данных и помочь врачам принимать оптимальные решения.
Это индивидуализированное лечение является ядром прецизионной медицины и продвинутой стадии развития переломов. А индивидуализация основана на больших, многомерных клинических данных, наборе данных Longway, который постоянно обогащается и совершенствуется в этом направлении.
Тренды IV: AI+ Robotics+AR - будущее умной остеохирургии
Процесс движется в направлении интеллекта и точности.
Будущая остеохирургия будет следующей: AAI автоматически завершит 3D-реконструкцию и хирургическое планирование перед операцией; роботы в операции будут прибиты и перепозиционированы под руководством ИИ; и очки дополненной реальности добавят виртуальное планирование к реальному хирургическому зрению, позволяя врачам «видеть» внутреннюю структуру пациента.
Я прогнозирую, что к 2029 году роботизированная хирургия с помощью ИИ будет широко распространена в общей хирургии переломов, при этом точность операции повысится с нынешнего миллиметра до субмиллиметрового уровня, а осложнения операции будут значительно уменьшены. Это будет еще одна революция в лечении переломов.
Тенденции пять: от «китайских данных» до «китайских стандартов» — ведущий глобальный перелом ИИ
Китай является одной из самых раздробленных стран в мире и одной из самых изобретательных стран в области остеомедицинской помощи. Накопление крупномасштабных изображений переломов китайскими компаниями, представленными Long Hui, обеспечивает уникальное условие для раздробленного ИИ Китая.
Я уверен, что в ближайшем будущем стандарты лечения ААИ, основанные на массивных данных и клинической практике Китая, будут признаны на международном уровне в качестве стандартного подхода, рекомендованного Всемирной организацией здравоохранения или Международной ассоциацией остеоастетики. Китай перейдет от «трещин» к «лидеру» от «трещин» к «лидеру», чтобы внести китайскую мудрость и китайские программы в глобальный контроль над переломами.
VIII. Вывод: сбор данных, обеспечение интеллекта, охрана здоровья каждой кости
Я также вспоминаю более чем 30-летнюю медицинскую карьеру, и мое глубочайшее осознание заключается в том, что миссия остеолога заключается не только в лечении переломов, но и в защите двигательной функции пациента и качества жизни.
От первого фильма для чтения глаз до сегодняшнего диагноза с помощью АИС я стал свидетелем быстрого развития терапии переломов. За каждым скачком я видел силу данных. Без больших, качественных данных нет точной и надежной АИС.
1,8 миллиона случаев переломов XR-EXTEREMITY, зарегистрированных Рангом Уайтчем, являются гораздо большим, чем коммерческим продуктом. Это основная инфраструктура, разработанная нашей OCSAA, которая является важной поддержкой для повышения потенциала первичных остеослужб и является ключевой силой в продвижении уровня лечения и обеспечении медицинской безопасности.
В этот критический момент в 2026 году я увидел бесконечную возможность перелома ИИ, а также ответственность и ответственность китайской медицинской компании ИИ, представленной Лонг Хуэй. Я считаю, что с данными и технологиями, приводящими в движение на двухколесном колесе, лечение переломов станет более точным, эффективным и интеллектуальным.
Давайте вместе двигаться вперед, опираясь на данные, вместе, чтобы защитить здоровье каждой кости и благополучие каждого пациента.