DOI: https://doi.org/10.3389/fmed.2025.1728248
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41585271
تاريخ النشر: 2026-01-09
المؤلف: Guangan Luo وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والتعليم
نظرة عامة
إن دمج التصوير الطبي متعدد الأنماط مع الذكاء الاصطناعي (AI) على وشك إحداث ثورة في تشخيص وعلاج أمراض العظام، حيث ينتقل من الأساليب التقليدية المعتمدة على الخبرة إلى الطب الدقيق المدفوع بالبيانات. تستعرض هذه المراجعة السردية النتائج الحديثة عبر مختلف أنماط التصوير—مثل الأشعة السينية، والأشعة المقطعية، والرنين المغناطيسي، والتصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني، والموجات فوق الصوتية—مظهرة أن الذكاء الاصطناعي متعدد الأنماط يمكن أن يعالج بفعالية قيود الأساليب ذات النمط الواحد. تشمل التطبيقات الرئيسية تحسين اكتشاف الكسور، والتفريق بين الأورام العظمية الحميدة والخبيثة، والتقييمات الكمية لالتهاب المفاصل، وتوقع مخاطر هشاشة العظام، وتحسين التخطيط قبل الجراحة والملاحة أثناء الجراحة. علاوة على ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي متعدد الأنماط في وضع يمكنه من تسهيل قرارات العلاج الشخصية وتوقعات الفعالية، مما يعمل كأداة دعم للقرار للجراحين.
على الرغم من إمكانياته، لا تزال هناك تحديات كبيرة، بما في ذلك تباين البيانات، وتعميم النماذج، وقابلية التفسير، والتكامل السريري. لسد الفجوة بين تطوير الخوارزميات والتطبيق في العالم الحقيقي، فإن التقدم في قواعد البيانات متعددة الأنماط القياسية، وتقنيات التعلم الذاتي، والأطر الأخلاقية والتنظيمية أمر بالغ الأهمية. إن الانتقال الناجح للذكاء الاصطناعي متعدد الأنماط من البيئات المخبرية إلى الممارسة السريرية الروتينية يعد بتحسين السلامة والكفاءة والدقة للحلول التشخيصية والعلاجية للمرضى الذين يعانون من مشاكل عظمية.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على التحدي الكبير الذي تمثله الأمراض العظمية للصحة العامة، والتي تؤثر على ما يقرب من 170 مليون فرد على مستوى العالم كل عام، مما يؤدي إلى إعاقات كبيرة وأعباء على الرعاية الصحية. الحالات الشائعة مثل الكسور، والتهاب المفاصل، والأورام العظمية شائعة بشكل خاص، مع تأثير ملحوظ على السكان المسنين في الصين. إن التعقيد المتزايد في تشخيصات العظام، الذي تفاقم بسبب زيادة الإصابات الرياضية والحاجة إلى علاج دقيق، يبرز أهمية دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في الممارسة السريرية. لقد أظهر الذكاء الاصطناعي وعدًا في تعزيز كفاءة وموثوقية التشخيص، على الرغم من أن التحديات المتعلقة بجودة البيانات والتحقق السريري لا تزال قائمة.
غالبًا ما تعتمد طرق التشخيص الحالية على أنماط تصوير فردية، والتي لا تلتقط بشكل كافٍ الطبيعة متعددة الأبعاد للأمراض العظمية. بينما تقدم تقنيات التصوير المختلفة، بما في ذلك الأشعة السينية، والأشعة المقطعية، والرنين المغناطيسي، وDXA، مزايا فريدة، إلا أنها تقصر عن تقديم تقييم شامل ضروري للطب الدقيق. إن إدخال التصوير متعدد الأنماط مع الذكاء الاصطناعي يمثل فرصة تحويلية لتحسين التعرف على الأمراض وتخصيص العلاج. تهدف هذه المراجعة إلى تقييم منهجي للتقدم في هذا النهج المتكامل، مع التركيز على تطبيقاته في تشخيص وعلاج الكسور، والتهاب المفاصل، والأورام العظمية، وهشاشة العظام، مع معالجة تحديات تعميم النماذج، وقابلية التفسير، والجدوى السريرية. في النهاية، تسعى إلى تقديم رؤى وإرشادات للتنفيذ الفعال للذكاء الاصطناعي في تصوير العظام.
نقاش
تحدد قسم النقاش في ورقة البحث التقدمات والتطبيقات الخاصة بالتصوير متعدد الأنماط والذكاء الاصطناعي (AI) في ممارسة العظام، مع التأكيد على تأثيرها التحويلي على التشخيص والعلاج وإدارة المرضى. تم تحديد الدراسات من عام 2015 إلى 2025 التي استكشفت دمج الذكاء الاصطناعي في تصوير الجهاز العضلي الهيكلي، مع التركيز على الأهمية السريرية والمواضيع البشرية. يبرز القسم نقاط القوة في أنماط التصوير المختلفة—مثل الأشعة السينية، والأشعة المقطعية، والرنين المغناطيسي، والتصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني—في تقديم معلومات تكميلية لتقييم شامل للحالات العظمية. إن دمج هذه الأنماط من خلال تقنيات التسجيل المتقدمة والدمج يعزز دقة التشخيص ويدعم التخطيط الجراحي.
تتناول الورقة أيضًا الخوارزميات الأساسية المستخدمة في الذكاء الاصطناعي العظمي، وخاصة نماذج التعلم العميق مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) ومحولات الرؤية، التي تتفوق في مهام مثل اكتشاف الآفات والتقسيم التشريحي. يتضمن بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الأنماط القابلة للتطبيق سريريًا عدة مراحل، بما في ذلك معالجة البيانات، واستخراج الميزات، وتدريب النموذج، والتحقق. تمتد تطبيقات هذه الأنظمة عبر الطيف السريري، من اكتشاف الكسور وتصنيفها إلى إدارة حالات مثل التهاب المفاصل وهشاشة العظام. من الجدير بالذكر أن أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الأنماط أظهرت أداءً متفوقًا مقارنة بالأساليب ذات النمط الواحد، مما يعزز موثوقية التشخيص ويمكّن استراتيجيات العلاج الشخصية. يختتم النقاش بالتأكيد على إمكانيات الذكاء الاصطناعي متعدد الأنماط في إحداث ثورة في رعاية العظام، متجهًا نحو نماذج إدارة أكثر ديناميكية وتفردًا تحسن نتائج المرضى.
DOI: https://doi.org/10.3389/fmed.2025.1728248
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41585271
Publication Date: 2026-01-09
Author(s): Guangan Luo et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Healthcare and Education
Overview
The integration of multimodal medical imaging with artificial intelligence (AI) is poised to revolutionize orthopaedic diagnosis and treatment, transitioning from traditional experience-based methods to intelligent, data-driven precision medicine. This narrative review consolidates recent findings across various imaging modalities—such as X-ray, CT, MRI, PET, and ultrasound—demonstrating that multimodal AI can effectively address the limitations of single-modality approaches. Key applications include enhanced fracture detection, differentiation of benign and malignant bone tumors, quantitative assessments of osteoarthritis, osteoporosis risk prediction, and improved preoperative planning and intraoperative navigation. Furthermore, multimodal AI is positioned to facilitate personalized treatment decisions and efficacy predictions, serving as a decision-support tool for surgeons.
Despite its potential, significant challenges persist, including data heterogeneity, model generalization, interpretability, and clinical integration. To bridge the gap between algorithmic development and real-world application, advancements in standardized multimodal databases, self-supervised learning techniques, and ethical-regulatory frameworks are crucial. The successful transition of multimodal AI from laboratory settings to routine clinical practice promises to enhance the safety, efficiency, and precision of diagnostic and therapeutic solutions for orthopaedic patients.
Introduction
The introduction highlights the significant public health challenge posed by orthopaedic diseases, which affect nearly 170 million individuals globally each year, leading to substantial disability and healthcare burdens. Common conditions such as fractures, osteoarthritis, and bone tumours are particularly prevalent, with a notable impact on the ageing population in China. The increasing complexity of orthopaedic diagnoses, exacerbated by the rise in sports injuries and the need for precise treatment, underscores the importance of integrating artificial intelligence (AI) into clinical practice. AI has shown promise in enhancing diagnostic efficiency and consistency, although challenges related to data quality and clinical validation remain.
Current diagnostic methods often rely on single imaging modalities, which inadequately capture the multifaceted nature of orthopaedic diseases. While various imaging techniques, including X-rays, CT, MRI, and DXA, each offer unique advantages, they fall short in providing a comprehensive assessment necessary for precision medicine. The introduction of multimodal imaging combined with AI presents a transformative opportunity to improve disease recognition and treatment personalization. This review aims to systematically evaluate the advancements in this integrated approach, focusing on its applications in diagnosing and treating fractures, osteoarthritis, bone tumours, and osteoporosis, while addressing the challenges of model generalization, interpretability, and clinical feasibility. Ultimately, it seeks to provide insights and guidance for the effective implementation of AI in orthopaedic imaging.
Discussion
The discussion section of the research paper outlines the advancements and applications of multimodal imaging and artificial intelligence (AI) in orthopaedic practice, emphasizing their transformative impact on diagnosis, treatment, and patient management. A systematic literature search identified studies from 2015 to 2025 that explored the integration of AI in musculoskeletal imaging, focusing on clinical relevance and human subjects. The section highlights the strengths of various imaging modalities—such as X-ray, CT, MRI, and PET—in providing complementary information for comprehensive assessments of orthopaedic conditions. The integration of these modalities through advanced registration and fusion techniques enhances diagnostic accuracy and supports surgical planning.
The paper further details the core algorithms employed in orthopaedic AI, particularly deep learning models like convolutional neural networks (CNNs) and Vision Transformers, which excel in tasks such as lesion detection and anatomical segmentation. The construction of clinically applicable multimodal AI systems involves several stages, including data preprocessing, feature extraction, model training, and validation. The applications of these systems span the clinical continuum, from fracture detection and classification to the management of conditions like osteoarthritis and osteoporosis. Notably, multimodal AI systems have shown superior performance compared to single-modality approaches, enhancing diagnostic reliability and enabling personalized treatment strategies. The discussion concludes by emphasizing the potential of multimodal AI to revolutionize orthopaedic care, moving towards more dynamic, individualized management models that improve patient outcomes.