美国食品和药物管理局（FDA）宣布了510（k）radiobotics的RBKnee算法清除，基于AI的分析工具，旨在提高射线照相膝关节骨关节炎诊断的效率和准确性。
骨关节炎（OA）是一种非常常见的关节疾病，也影响膝盖，是全球残疾的主要原因。据世界卫生组织的风湿病科学群体对世界卫生组织的科学群体估计，世界上60岁以上的世界人口的10％估计有关关节炎的联合相关问题。
射线照相（X射线分析）通常用于支持疾病的诊断和跟踪进展，另外对医学成像的需求增加，而医疗保健系统正在经历全球放射科学家的短缺。
从Radiobotics的骨关节炎算法RBKNEE通过分析数字X射线和识别与OA诊断相关的常见放射线摄影。RBNEE旨在用于整形外科或放射线环境，其中读取X射线以确定OA的诊断和治疗。通过支持临床验证的AI技术的临床医生，RBKNEE有可能通过一致，客观，准确的测量和分析来节省时间和金钱，提高临床结果。
艾塞斯麦克拉肯（Ayse McCracken）在Radiobotics的董事会主席说：“如果您查看对放射科医师的服务需求的增加以及放射科医生燃烧的速度，我们有一个巨大的问题。As the global population ages, the demand for health care services is only going to accelerate, and with the first product FDA cleared we’re now ready for the next step in our contribution to the digitisation of the health industry and I’m very proud of all the hard work the team has put into it.”
RBKNEE可以通过使用专有机器学习算法，识别骨赘，Subchondral硬化，关节空间缩小的存在或不存在，并在OA的存在或不存在下得出结论。此外，RBKNEE可以在膝盖的两个隔室中精确地测量关节空间宽度。
该软件基于严格的测试和临床验证算法批准，在识别发现时，在识别发现的高度灵敏度和特异性，以及在看不见的数据集上评估时的测量值高精度。
Radiobotics的联合创始人和Radiobotics总裁STINEMØLGAARDSØRENSEN说：“RBKNEE是我们的第一个FDA清关产品，伴随着今年早些时候的欧洲MDR认证。这强调了我们技术的潜力，我们基于AI的解决方案继续展示质量和安全。我们雄心勃勃地代表放射学和骨科领域的发展，FDA间隙对覆盖物和患者不仅在欧洲而且现在也很重要，但现在也在美国。“
