骨关节炎（OA）是一种关节软骨退化的关节疾病。最主要的致病因素是关节老化和负载过重。因此骨关节炎常见于负重的关节。对于社会来说，骨关节炎是一个重大的经济负担：目前的治疗方法无法彻底治愈骨关节炎，而这种疾病最普遍的治疗方案是关节置换手术，这是非常昂贵的。目前的成像方法，如MRI或X光检查，仅提供有关软骨厚度或组成的信息，但不能判断疾病进程。
芬兰东部大学的一个研究小组建立了软骨退化算法来预测个体患者骨关节炎的进展，并通过使用Kellgren-Lawrence分类评估其疾病的严重程度。研究结果在科学报告杂志上发表。该算法利用同一组织的不同软骨进行数学建模，分析了21例患者，并将其分为三类：无OA患者，轻度OA患者和严重OA患者。根据经过四年随访实验后，再用Kellgren-Lawrence分类方法对患者进行分类，并与算法的分类结果对比进行验证。在随访开始时，所有患者均无OA。该算法在随访开始时应用，并将结果与四年后的随访数据进行比较。根据预测结果和四年后Kellgren-Lawrence分类所给出的评判结果，研究人员发现，该算法能够正确预测患者的患病情况。
该软骨预测算法基于步行期间膝关节所经受的应力进行分析，并在计算机上模拟。该算法假设在步行过程中超过一定阈值的应力将导致膝盖关节软骨局部退化。这种算法在预测膝关节骨性关节炎的患者特异性进展中具有很大的潜力，可用于临床模拟各种干预措施的影响，包括截骨术，半月板切除术和体重减轻对骨关节炎的进展。新算法可以促进骨关节炎治疗中的临床决策。目的是减缓甚至可能阻止疾病的进展，缓解症状或改善患者的关节功能。
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