长木谷AI骨科智能化队伍扩员

摘要

在不断扩充的AI骨科智能化进程中，北京长木谷医疗科技有限公司(以下简称“长木谷”)相继签约几十家在国内具有领先水平的骨科中心，为了壮大长木谷AI骨科智能化科研项目队伍，共创、分享新技术，推进创新技术落地，近期，长木谷又与包括北京大学人民医院在内的6家大型关节中心完成签约合作，共同引领智能骨科变革，助力AI骨科智能化。

据悉，一项新的“医疗黑科技”——人工智能辅助术前设计AIKNEE系统于近日被引入AI骨科智能化科研项目其中一合作骨科中心，该系统采用全球首创的三维分割和解剖识别神经网络人工智能算法，能够提供堪比“北斗”导航式精准的手术规划和指导。医生只需要在该系统中输入患者的CT扫描数据，系统就能自动进行三维重建和精准分割。不仅能够生成膝关节的三维影像，还能自动匹配合适的关节假体型号、规划最佳安放位置和角度，最终生成交互式的规划报告及模拟手术结果，让医生对手术的位置、角度一目了然，极大提高临床工作效率，解决了顾客手术中全膝关节置换手术中难题。

分析

看病难、看病贵的问题在中国十分突出，主要表现在两大方面，一是医疗资源分配不均。据统计，三级医院拥有目前医疗服务体系中近90%的高新设备和优秀医疗人员，基层医院的医疗设备严重不足、医生密度偏小、业务水平不高，限制了其诊疗能力，往往需要将患者转诊到大医院进行后续诊疗或采取保守治疗；二是基层医院门可罗雀，但三级医院和门诊日日人满为患，较低的医患比例使医生长期处在高压状态，医患关系紧张、纠纷频发。此外，结合本次突发新冠疫情，在应急状态下，依靠传统医疗模式无法应对“战时”医疗系统的峰值压力。

面对以上状况，通过供给侧改革，除增加医疗资源供给外，利用AI技术赋能，提高医疗资源的使用效率是快速缓解当下医疗资源不足的有效途径之一：

一，通过AI算法辅助医生诊疗，可大幅减轻医生负担，将所释放的精力和时间处理更紧急的事件、诊治更多的病患、与病患做更专注的交流，在减轻医疗系统压力的同时有利于医患关系的良性化发展。

二，AI算法实现了专家经验和知识图谱的数字化、标准化，可将其复制并输出，增加医疗资源的总体供给，快速提升基层医院的医疗水平，使得患者无论是在发达地区或是偏远地区，均可就近就医，享受到基本同质的医疗服务，促进医疗卫生资源均衡化发展。

人工智能在医疗领域的应用和推广，是商汤AI伦理原则的具体体现，也正符合联合国所倡导的可持续发展目标(SDG10和SDG3)——减少因资源不足和分配不均所造成的区域间差距和人与人间的不平等现象，确保每个人都有追求健康、幸福生活的权力。

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图：长木谷自主研发的“AI HIP系统”

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