面向骨科临床的证据驱动型AI系统 OrthoPilot：整合多源真实世界数据与权威知识实现全周期肌肉骨骼管理

核心贡献

OrthoPilot 是由研究团队提出的临床人工智能系统，旨在解决肌肉骨骼疾病（Musculoskeletal diseases）长期管理中证据碎片化、知识割裂与决策滞后等关键瓶颈。该系统基于大语言模型（LLM）架构，首次实现对医院内部异构数据流与外部结构化医学知识的动态协同建模。

技术实现

• 自主对接医院信息系统：实时检索并解析影像报告（如MRI/CT）、实验室检验结果、病理报告及临床医嘱数据；
• 构建纵向患者表征：将跨月/跨年的临床轨迹（recovery, remodelling, degeneration）转化为结构化、可推理的时序证据状态；
• 融合外部权威知识：集成循证医学指南、解剖功能图谱及阶段特异性康复目标（stage-specific functional goals），支撑临床决策生成；
• 全路径覆盖：支持从入院初步诊断、手术/非手术干预评估、并发症预警到个体化康复计划制定的完整闭环。

验证方法与指标

• 构建 specialist-validated benchmark：基于真实世界电子健康记录（EHR），覆盖ICD-10编码下的1000种肌肉骨骼疾病；
• 开展全路径读者研究（reader study）：由骨科专科医师对OrthoPilot输出的诊断建议、治疗路径与康复目标进行盲审评估；
• 论文预印本发布于 arXiv:2607.12527v1，属新提交（Announce Type: new）工作。