研究团队构建的基于卷积神经网络的深度学习诊断系统，创新性地融合了横断面与矢状面序列的多模态MRI影像特征。该系统通过三维空间解剖定位与病理分级相结合的分析范式，建立了全面评估腰椎退行性病变的智能诊断体系。
在模型验证阶段，研究采用双盲法将AI系统与脊柱亚专业放射科医师进行对比。内部测试集结果显示，该系统在中央椎管狭窄检测中达到0.84的Kappa值，在侧隐窝狭窄评估中取得0.79的Kappa值，均达到专家级诊断一致性水平。尽管在神经根管狭窄评估中Kappa值为0.67，略低于人工诊断，但仍展现出显著的临床参考价值。
临床价值：解决传统诊断痛点，提升诊疗效率
腰椎椎管狭窄作为常见的脊柱退行性疾病，传统MRI影像诊断存在重复操作负荷大、诊断效率受限等临床痛点。不同类型的狭窄病变需要影像科医师分别评估，不仅耗时耗力，还容易因人工判读差异导致诊断标准不统一。
该AI系统的问世有效解决了这些难题。通过多任务学习架构，系统能够同时对腰椎各节段的三个关键解剖区域进行自动化检测与分级诊断，显著提升了诊断报告的标准化程度，为影像科医师提供了客观、可复现的决策支持工具。
应用前景：推动脊柱疾病智能诊断标准化
这项技术突破为腰椎退行性病变的影像学评估提供了标准化量化工具，有效缓解了传统诊断模式中因观察者间差异导致的报告异质性。在精准医疗时代背景下，该研究为脊柱疾病的智能诊断树立了新标杆。
随着进一步优化和推广，该系统有望在全球范围内提升腰椎疾病诊断的一致性和效率，特别是在医疗资源相对匮乏的地区，能够帮助更多医生做出精准诊断，让患者获得更及时、规范的治疗。
该AI诊断系统的成功研发，标志着脊柱疾病影像诊断进入智能化新阶段。通过将深度学习技术与临床需求紧密结合，研究团队为改善腰椎疾病诊疗体验、提升医疗质量提供了创新解决方案，展现了人工智能在医疗领域的巨大应用潜力。
