人工智能在骨关节炎发病前几年就能检测到

匹兹堡大学医学院和卡耐基梅隆大学工程学院的研究人员创造了一种机器学习算法，可以在症状开始前的几年进行核磁共振扫描，检测出骨关节炎的细微迹象——太抽象了，无法在训练有素的放射科医生的眼中识别出来。这些结果将于本周在PNAS。

有了这种预测方法，患者有一天可以用预防性药物治疗，而不是接受手术关节置换手术。

“诊断关节炎的黄金标准是x光检查。“随着软骨的退化，骨头之间的空间减少，”研究报告的合著者、皮特大学骨科外科副教授、UPMC magee妇女医院骨与关节中心副医学主任肯尼斯·乌里什(Kenneth Urish)说。“问题是，当你在x光片上看到关节炎时，损伤已经造成了。防止软骨破裂比试图让它重新生长要容易得多。”

目前，骨关节炎的主要治疗方法是关节置换。这种情况非常普遍，以至于膝关节置换术是美国45岁以上人群最常见的手术。

在这项研究中，研究人员查看了骨关节炎倡议组织的膝关节核磁共振成像，该组织对数千人进行了七年的跟踪调查，以了解膝关节骨关节炎是如何发展的。他们集中研究了一部分患者，这些患者在研究开始时几乎没有软骨损伤的迹象。

回想起来，我们现在知道哪些参与者会患上关节炎，哪些没有，计算机可以利用这些信息来了解症状前的人的核磁共振扫描的细微模式，这些模式可以预测他们未来患骨关节炎的风险。

“当医生看到这些软骨的图像时，肉眼看不到一个模式，但这并不意味着没有模式。这只是意味着你不能用传统的工具看到它，”主要作者Shinjini Kundu说，她完成了这个项目，作为她在皮特医学科学家培训计划和卡内基梅隆生物医学工程系的研究生培训的一部分。

为了验证这种方法，现在是一名主治医师约翰霍普bob88体育平台登录金斯大学放射学系的医学研究员，在膝盖MRI数据的一个子集上训练模型，然后在它从未见过的病人身上进行测试。昆杜这样做了几十次，每次都保留了不同的参与者，以测试所有数据上的算法。

总体而言，该算法在症状出现前三年进行的核磁共振成像预测骨关节炎的准确率为78%。

目前，还没有药物可以防止症状前的骨关节炎发展成全面的关节恶化，尽管有一些非常有效的药物可以防止患者发展成相关的疾病——类风湿关节炎。

目标是开发治疗骨关节炎的相同类型的药物。一些候选药物已经进入临床前阶段。

“我们不需要招募1万人，然后跟踪他们10年，我们只需要招募50名我们知道会招到的人骨关节炎在两到五年内，”尤里什说。“然后我们可以给他们试验性药物，看看它是否能阻止疾病的发展。”

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