山东大学学报(医学版)

作者：季心宇,余思沂,孙圆圆,姬冰

单位：山东大学控制科学与工程学院, 山东 济南 250061

关键词：步态分析,人工智能,辅助诊疗,骨科疾病,步态数据,

基金：国家自然科学基金面上项目(62173212);山东省泰山学者青年项目(tsqn202306017)

作为非侵入性方法,步态分析在骨科疾病诊疗中发挥着重要作用。通过观察和分析患者的行走方式,步态分析可以揭示步幅变化、步速减慢和关节角度异常等运动功能问题。这些变化都是脊髓型颈椎病、腰椎管狭窄、骨关节炎等疾病的早期症状。传统的步态分析方法通常需要专业人员人工分析步态测量设备的结果,人工智能技术与步态数据相结合的智能分析方法不仅能够实现步态分析的自动化,还显著提高了分析的客观性、一致性以及准确性。将智能分析方法应用于骨科疾病辅助诊疗有助于骨科疾病的高效准确诊断,并能够通过实时监测患者步态变化,为个性化康复治疗方案的制定提供依据。然而,多模态步态数据融合、人工智能模型可解释性以及步态测量设备的便携易用仍需开展进一步的研究工作,是未来的主要研究方向。本文主要探讨步态智能分析在骨科疾病辅助诊疗中的研究进展以及存在的问题,以期推动步态智能分析技术在更多的临床场景中应用。

来源：2026年第2期

《山东大学学报(医学版)》期刊编辑部

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