隨著世界人口老齡化的問題日趨嚴重，如何有效的治療關節炎等老年疾病變的迫在眉睫。我之前寫了一篇關于智能配件的報道，它可以檢測佩戴者的身體狀況，并反饋到電腦上，但這并不是提供預防檢測的唯一手段，如今AI也加入了這個行業。

劍橋大學的一個研究小組開發了一種AI算法，可以監測病人的關節情況，并觀察關節的變化。這項研究的論文報告已經在近期的周刊上發表，這一研究可能會改變判定關節炎病變程度規則。

這個系統能夠檢測關節炎關節的細微變化，可以讓臨床醫生更好地了解骨關節炎發展到哪一步，這樣就可以更精確地制定制定有效的治療方案，而不需要像以前一樣提取組織樣本。

發現骨關節炎骨關節炎是最常見的關節炎，但目前還沒有任何治療手段，只有通過人工關節置換的治療方式來緩解病癥。傳統的診斷方法是通過X光來判斷由軟骨缺失引起的關節骨頭之間空間的縮小程度。這是一種穩健的方法，但因為X射線判斷出來的圖片是節點形式的，這就使得它很難檢測到關節的細微變化。

“除了這個診斷方式缺乏敏感性外，二維X射線的圖像還依賴于認為的主觀判斷。”研究小組說。“我們在早期發現疾病結構變化、監測病情進展和預測治療反應方面的能力都受到了比較大的限制。”

而這項新技術使用了CT掃描圖像技術，以前CT通常不用于監測關節，但由于它提供了3D的詳細圖像，這就為關節炎的監控提供了很好的幫助。然后，該算法使用聯合空間映射(JSM)對這些圖像進行分析，尋找關節骨頭之間空間的變化。

黃金標準這個系統在人體髖關節上進行了多次試驗，分析后的結果發現，這套系統在靈敏度方面優于現行的“黃金標準”程序。

研究人員說:“利用這項技術，我們有望能夠更早地發現骨關節炎，并能夠在其加重之前制定合適的治療方法，這個方法也可以用于篩查高危人群，比如那些已知患有關節炎、曾有過關節損傷的人，或者由于關節持續承受壓力而患有關節炎風險的運動員。”

研究小組認為，無論在臨床還是研究中，這項技術對于關節炎的分析都非常有前景。它不僅提供了準確的評估和分析，而且通過使用CT掃描，減少了病人接受的輻射量，這意味著它可以更普遍的地用于持續監測關節炎的情況。