近日，第三附属医院医学影像科赵英华团队与香港科技大学SmartLab实验室联合研发全球首款多任务膝关节AI诊断系统，通过一次MRI扫描即可同步检测半月板撕裂、软骨缺损等九类常见病变，诊断准确率最高达95.6%，较传统人工阅片效率提升5倍。

技术突破：一次扫描，九病同筛

传统的膝关节MRI诊断需要医师逐层阅片，耗时较长且对经验要求极高。赵英华团队研发的DLS系统实现了革命性突破——仅需一次MRI扫描，即可同步完成半月板撕裂、软骨缺损、前后交叉韧带损伤等九类常见膝关节疾病的自动识别与诊断。

图1：深度学习系统整体架构图

该系统的卓越性能源于强大的数据支撑。研究团队基于近1.4万例膝关节MRI大数据进行训练，创新性地采用"注意力引导"技术，让系统能够像经验丰富的专家一样，精准捕捉细微的病灶特征。这一技术突破，使AI辅助诊断的精准度达到了全新高度。

临床验证：多中心研究证实显著价值

研究团队联合广东省四家大型医疗机构，开展了严谨的多中心验证研究。

图2：DLS在不同测试集上的ROC曲线性能表现

诊断性能方面，在内部测试集中，主要病变（半月板撕裂、软骨缺损、ACL撕裂）的AUC值达到0.898，外部测试集也保持0.852的高水平;九病种准确率内部测试集达到73.1%-95.6%，外部验证集63.3%-89.3%;临床辅助效果显著,辅助医师诊断后，整体准确率提升4.2%-8.8%。

图3：放射科医师在DLS辅助前后的诊断性能对比

特别值得关注的是，DLS系统在工作效率方面表现突出：平均每例诊断时间缩短30-35秒，低年资和高年资医师都能从中获益，有效减少漏诊和误诊风险。

精准识别：AI如何突破诊断难点

研究团队通过梯度加权类激活映射（Grad-CAM）技术，可视化展示了DLS系统的病灶识别能力。

“就像给CT片戴上‘红外眼镜’，Grad-CAM技术能让AI系统标注出病灶的‘发热点’——颜色越红代表AI判断病变概率越高。” 赵英华解释，这种可视化技术让医生能直观看到AI的"思考过程"：当传统影像难以区分的软骨磨损与滑膜炎在热力图上呈现不同色块时，诊断就有了双保险。

图4：DLS系统识别膝关节异常的热力图展示

应用前景：重塑膝关节疾病诊断流程

该研究成果具有重要的临床推广应用价值，全面提升诊断质量，作为"第二读者"系统，DLS可对医师诊断结果进行复核，显著降低漏诊风险；优化医疗资源配置，缩短诊断时间，提高工作效率，让专家能够更专注于复杂病例的处理；推动分级诊疗，有助于提升基层医疗机构膝关节疾病的诊断水平，促进优质医疗资源下沉；助力医学教育，为年轻医师提供高质量的学习和培训工具，加速人才培养。

该研究登上了柳叶刀子刊《EClinical Medicine》。团队正在将技术拓展至肩关节、髋关节等其他部位的疾病诊断，致力于打造全方位的运动系统疾病AI辅助诊断平台。未来，团队下一步将开展前瞻性多中心临床试验，进一步验证系统在真实临床环境中的效果。