膝骨关节炎智能评估是一款基于 X 线片,依据 KL(Kellgren-Lawrence)分级标准对膝骨关节炎进行 KL 智能评级,并集成了骨赘、硬化、关节间隙狭窄等多维度评估与关节间隙精准测量功能的 AI 影像系统。新版本一方面通过采用影像大模型等新技术进一步提升了 KL 分级、各单项征象评估及关节间隙测量的算法稳定性与准确性,另一方面还引入了创新的关键征象识别与可视化功能,进一步强化了系统在准确性、一致性及临床可用性等方面的优势。

  • 高效撰写

住院医师借助系统自动生成 KL 分级、骨赘/硬化/狭窄等级及关节间隙测量值,快速完成报告核心内容

  • 精准复核

审核医师一键调阅 AI 标注的关键征象图,将复核从“全面重读”转为“针对性验证”,提升效率与信心

  • 标准与教学

客观量化结果与可视化标识统一判读标准,促进报告同质化,同时辅助年轻医师理解分级

  • 决策支持

系统提供国际标准的 KL 分级与量化测量,辅助基层医生规范判读

  • 降低门槛

智能定位与高亮关键征象,直观提示异常,弥补经验不足,提升阅片信心

  • 上下联动

结构化图文报告(含量化结果与标注图示)为精准会诊与转诊提供高质量依据,落实分级诊疗

  • 量化终点

提供 KL 分级、关节间隙宽度毫米级测量值,满足临床试验对客观精准指标的需求

  • 趋势判断

并排对比不同时间点 AI 标注图,直观评估病程变化与疗效

  • 效率提升

结构化数据自动输出,便于批量导出与分析,提高科研数据采集与处理效率

核心优势

KL 分级与多维度征象评估

自动完成 KL 分级与骨赘、硬化、间隙狭窄等征象的独立评估,遵循国际标准,结果即时呈现

关节间隙精准测量

提供毫米级精度的关节间隙宽度(JSW)测量,为疾病进展监测与治疗效果评估提供客观量化依据

影像大模型驱动

高精度算法,适应多种设备,结果稳定可靠

关键区域智能标识

对 KL 分级的关键征象所在区域进行智能定位与高亮,帮助医生快速聚焦异常区域,缩短阅片时间

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