膝骨关节炎智能评估

不止。系统以KL分级为核心，同步完成骨赘、软骨下硬化、关节间隙狭窄三项关键征象的独立等级评估，并提供毫米级精度的关节间隙宽度（JSW）测量，覆盖影像评估的多维度需求。

两方面。一是引入影像大模型等技术，显著提升了KL分级、各征象评估及关节间隙测量的算法稳定性与准确性；二是新增关键征象可视化功能，对骨赘、狭窄区域进行定位与高亮，让AI判断过程“看得见、讲得明”，提升复核效率与结果可信度。

系统自动标识骨赘位置和关节间隙狭窄区域，医生可在图文报告中直接对照AI标注的征象与分级结果，实现“所见即所证”。这既缩短了异常区域的定位时间，也为AI结论提供了直观的复核依据，增强判读信心。

系统通过统一的影像特征提取与判读标准，减少因读片医师经验差异或设备不同造成的主观偏差。在多中心、多机型验证中，KL分级与高年资医师一致性Kappa＞0.85，有效推动评估标准化。

自动生成含KL分级、各征象等级、间隙测量值及关键影像截图的图文报告。

有。可视化标识可作为教学工具，帮助直观理解KL分级对应的影像表现。随访时可对比多次检查的分级、征象等级与间隙测量结果，辅助定性及定量评估疾病进展或治疗反应。