AI在发展之前检测骨关节炎的年龄

昆都等(2020)PNAS。

膝关节软骨的微妙模式:这张膝关节MRI扫描的软骨是彩色的，以显示灰色阴影之间的更大对比度。

在这项研究中，研究人员观察了膝盖里斯从骨关节炎的倡议中，这是七年之后的成千上万的人看看如何骨关节炎膝盖发展。他们专注于一少数患者的患者，在研究开始时几乎没有软骨损坏。

回顾过去，我们现在知道哪些参与者患上了关节炎，哪些没有，计算机可以利用这些信息来了解症状前患者的MRI扫描的细微模式，这些模式可以预测他们未来的骨关节炎风险。

“当医生看这些软骨图像时，并没有一种模式一目了然，但这并不意味着没有模式。它只是意味着你不能用传统工具看到它，”首席作者Shinjini Kundu博士说，医学博士，她完成了这个项目作为她在皮特医学科学家培训项目和卡内基梅隆生物医学工程系研究生培训的一部分。

为了验证这种方法，Kundu现在是Johns Hopkins放射科的常驻医师和医学研究员，训练了膝关节MRI数据的子集上的模型，然后在从未见过的患者上测试过它。Kundu在每次都有不同的参与者扣留了这段时间，用不同的参与者来测试机器学习所有数据的算法。

总体而言，算法预测骨关节炎，从症状发作前三年的MRIS进行了78％的精度。目前，没有药物可以防止假设骨关节炎发展成完全吹入的关节劣化，尽管有一些高效的药物可以预防患者发育相关病症 - 类风湿性关节炎。

目标是为骨关节炎开发相同类型的药物。几个候选人已经在临床前管道。“而不是招募10,000人并追随他们10年，我们可以纳入50人，我们知道在两年或五年内将在两年或五年内得到骨关节炎，”尿道说。“然后我们可以给他们实验药物，看看它是否阻止疾病发展。”

这项研究发表了这一点PNA.。