研究方向

骨科AI核心技术

AI 疾病预测与筛查

通过视频分析姿态与疾病关系,如步态分析等

骨科手术AI

骨科手术器械、智能手术辅助

预后预测模型

基于机器学习的疾病预后预测,辅助临床决策制定

智能穿戴设备

利用智能可穿戴设备,辅助诊断、治疗和患者的康复指导

康复AI辅助系统

智能康复方案制定,实时监测康复进度

临床结合方向

脊柱疾病AI诊疗

  • 脊柱畸形自动测量与分型
  • 手术计划智能辅助系统
  • 术后并发症预警模型

关节置换术后评估

  • 假体位置精确分析
  • 术后功能评估预测
  • 个性化康复方案生成

骨质疏松风险评估

  • 多模态数据融合分析
  • 骨折风险预测模型
  • 治疗方案优化建议

运动医学损伤评估

  • 运动损伤风险预测
  • 智能康复训练指导
  • 运动表现分析优化

技术优势

多模态数据融合

整合影像学、临床、基因组学等多维度数据,构建全面的患者画像,提供更准确的诊断和预测。

  • 跨模态特征提取
  • 深度学习模型优化

小样本学习技术

针对医疗数据稀缺的特点,开发高效的小样本学习算法,实现模型的快速适应和泛化。

  • 迁移学习应用
  • 模型快速适应