很少有公司声称提供人工智能解决方案，以骨科公司。我们发现，这些解决方案旨在帮助企业骨科用的以下业务问题中的至少一个：
- 规划手术
- 身体结构分割医学成像
RSIP愿景似乎已经找到了一个目的机器视觉在骨科行业。看来他们的机器学习算法工作区分身体结构，创建一个3D模型从x光或MRI。每一个结构在x光或MRI被强调，包括可能的肿瘤。这种图像处理方法将使骨科公司能够用多块骨头以及骨头之间的软骨来分割关节。然后，他们可以使用3D模型来识别问题，并计划他们的手术过程。
公司声称能提供预测分析解决方案是比较常见的骨科空间，但即使该应用程序在这个时间点，似乎新生。目前，AI软件是用来预测骨科手术的并发症和成果，这将允许外科医生计划最成功的。OM1的医疗负担指数的软件基于来自患者信息的预测卫生保健供应商。Medicrea的UNID中心软件可以预测手术的基础上以前的手术记录，以及改变对手术治疗的可能增加的最好结果的机会的结果。
什么商业领袖在骨科应该知道
一家公司提供专门针对骨科医生的人工智能软件，这似乎很少见。例如，RSIP Vision为各种行业提供机器视觉解决方案。通常，当数据科学家去更新提供给这些部门的模型时，以这种方式进行多样化可以减少每个部门受到的关注。这并不意味着RSIP Vision的矫形解决方案可能是不准确的，但总的来说，我们希望看到的人工智能供应商只迎合一个或两个行业。
预测分析解决方案大多涉及骨科手术及其可能的结果或并发症。这些供应商提供的软件，通过与治疗某些诊断成功的指标病历搜索。他们可能在总体负担的疾病原因，患者因素，所需要的资源来执行所需的手术，对患者以前的成功程序的说明。公司提供这种类型的软件往往声称他们的软件是最有效地用于规划的手术。这是有道理给出的软件使得外科医生应该对具体的病人进行手术的步骤预测。
OM1的首席技术官，菲利普Wickline，在本报告所涉及的是具有能够与AI工作体面的可能性在公司的几个C级员工之一。他和其他几个人有硕士计算机科学学位，在他们的AI课程而闻名的学校。在Wickline的情况下，这是卡耐基梅隆大学，它拥有或许是世界上最知名的人工智能课程。这就是说，公司包括在本报告采用数据科学家硕士或其他科学或统计领域的博士学位。
规划手术
OM1
OM1报价软件称为OM1医疗负担指数（OMBI）该公司表示，这可能会有所帮助医疗服务提供者预测手术结果，建立手术计划模型使用预测分析。OMBI决定病人的医疗疾病对他们生活的影响程度。
评价是通过其所有的医疗问题放置在患者的负担的组合测量，并从1-1000评分。这就是所谓的OMBI评分，它是根据对全美2亿多名患者的分析得出的。OM1声称，OMBI评分是预测患者未来使用资源和死亡率的有力指标。据OM1的网站，美国心脏协会发现OMBI分数比工作称为LACE指数建立的竞争对手更好。
下面是从该公司的网站截图，似乎表明什么OMBI软件看起来像一个平板电脑：
该公司声称医疗服务提供者可以将软件集成到数据库的临床数据存储，诸如用于一个数据库电子病历。
我们可以推断该软件背后的机器学习模型进行训练上数以千计的电子医疗和健康记录。这些记录必须包括任何疼痛的严重程度，患者是，如何衰弱他们的症状。这些数据将然后通过软件的机器学习算法运行。这将有训练有素的算法来辨别哪些数据点相互关联患者疾病负担的最严重程度。严重程度可指卧床、瘫痪或不能说话。每个在日常生活中削弱患者的因素都会被赋予一个数值，然后通过OM1的公式来确定OMBI的分数。
然后，该软件就能够进行预测病人的疾病可能出现的并发症以及病人将来要使用的资源的数量。这可能会或可能不会要求用户上传的相关信息病人的健康保险或他们访问的医疗机构的资源管理政策事先输入软件。
OM1不提供其软件的许多说明材料。我们无法找到相关的可用的演示视频，例如。该公司还没有列出在其网站上也没有什么大的商业客户的任何案例。他们，然而，募集亿$ 36和北极星合伙人和普通催化剂进行备份
菲利普Wickline是首席技术官在OM1。他持有女士在计算机科学从卡内基·梅隆。在此之前,Wickline担任首席执行官在Zaius。
Medicrea
Medicrea报价叫做UNiD HUB的软件该公司表示，这可能会有所帮助医疗服务提供者手术过程中创建模型，以确保精确的操作使用预测分析。
Medicrea的UNiD ASI平台包括三种服务，该公司声称可以支持外科医生进行脊柱手术，分别是“UNiD LAB”、“UNiD TEK”和“UNiD HUB”。UNiD LAB是一家咨询服务公司医疗服务提供商可以与Medicrea的员工交谈，该公司称这些员工为“生物医学工程师”。“该服务帮助客户找到新的手术策略，并模拟他们，看看什么是最适合给定的情况。
UNiD TEK是Medicrea所说的他们选择的外科植入物，是根据手术病例计划定制的。他们提供脊椎棒和其他骨科植入物，是专门为每个病人做的。Medicrea声称UNiD TEK的植入物是为手术而优化的，并在手术前被送到手术地点。这可能需要对病人进行广泛的咨询工作。
下面是从该公司的网站上显示他们的软件可能是什么样子的桌面和移动设备的屏幕截图：
我们可以推断该软件背后的机器学习模型进行训练上数以万计的是不同的手术，包括在或作为手术的结果发生任何并发症的医疗报告文件。这些数据将然后通过软件的机器学习算法运行。这将有训练有素的算法来辨别哪些数据点相互关联最成功的手术。然后，该软件就能够进行预测操作是否会取得成功，最好的行动过程，以达到患者的积极成果。
像OM1，Medicrea似乎有点缺乏说明材料。我们无法找到一个示范视频展示了如何其软件的工作原理，它不提供任何的案例研究报告，其软件的成功。此外，该公司没有列出任何大企业客户。他们，然而，募集亿$为95.8和蹄资本管理，LP的支持
托马斯Mosnier是首席技术官在Medicrea。他持有博士在生物力学从国立高等德Metiers艺术。在此之前,Mosnier担任研究工程师在ENSAM的生物力学实验室。
身体结构分割医学成像
RSIP愿景
RSIP愿景报价机器学习算法定制软件它声称能帮助什么医疗服务提供者图像和手术骨段使用机器视觉。
成立于1987年，RSIP视觉标签本身就是一个“计算机视觉和机器学习全球领先者。”他们在机器视觉的工作可以在汽车，农业和光学字符识别（OCR）空间中找到。然而，他们最强大的专业领域似乎是医学图像处理和分割。除了整形外科，RSIP愿景已经用它的机器学习算法和图像处理软件心脏病，眼科，和肺病。这些特定的空间之外，该公司还参与了包括脑肿瘤，前列腺，肾脏的分割众多的项目，肿瘤细胞的自动分割。
下面是一个短2- 分为视频演示了如何RSIP愿景该公司的定制软件还可以从核磁共振成像中对器官及其部位进行成像和分割:
RSIP愿景不提供任何案例研究报告成功与他们的软件，但他们做的清单Medivision和BIRD基金作为一些他们过去的客户。
我们可以推断该软件背后的机器学习模型进行训练上数以千计的x射线显示患者的骨头从各种角度其中包括骨头重叠在各种照明条件下。这些图片会被贴上根据x光显示的骨骼类型，以及相互之间的相对位置。这些标记图片然后通过软件的机器学习算法运行。这将训练算法识别序列和模式的1和0，以人类的眼睛，形成的图片的病人的骨头是显示在的x射线。
然后，用户可以上传x光片对身体骨头重叠部分的x光片，如膝关节那是未标注成从RSIP视觉他们定制软件。此外，该软件可能还需要成像身体部位的体积数据，以便生成精确到骨骼和邻近软骨体积的图像。那么软件背后的算法将能够通过交叉参考图像与所述体积数据确定每个骨的形状。然后系统节目人类的员工骨头的计算机产生的3D图像中的X射线反映每个骨的体积和位置描绘。
Ilya中心是医学影像首席技术官在RSIP愿景。他持有女士在计算机科学从希伯来大学。在此之前,Kovler担任软件工程师在英特尔。
标题图片来源：健康网事
