相关研究与后续进展

该研究开发并双中心验证了一套基于U-Net的可解释AI框架，用于膝关节正位（AP）与侧位（LAT）X线片的自动质控，通过解剖分割与关键点定位生成质控指标，内部与外部验证的平均Dice系数分别为0.964与0.936，多数ICC超过0.90，质控敏感度介于91.67%至98.36%、特异度介于89.13%至99.10%；此外6名放射技师接受为期4周、覆盖474名患者948张X线片的AI反馈后，敏感度呈现探索性数值提升，效应量为0.30至0.73。