利用多模态Transformer实现膝骨关节炎进展的端到端预测 一、学术背景介绍 膝骨关节炎（Knee Osteoarthritis, KOA）是一种广泛影响全球数百万人群的慢性肌肉骨骼疾病。KOA因关节软骨与骨质的逐渐退变，通常会导致慢性疼痛、关节僵硬、功能受限等问题。遗憾的是，目前尚无有效的治愈手段，早期干预与疾病修饰性药物的研发极为依赖对KOA进展情况的准确预测。因此，预测KOA的进程成为骨科学与临床医学领域关键的未解难题。 KOA的进展非常异质，患者之间的表现及病理机制存在显著差异，这使得精准预测难度极大。传统临床主要依赖放射影像（X射线）的评估，尤其是Kellgren-Lawrence分级（KL分级），来判定KOA的严重性。然而，X射线仅反映了骨和关节间隙的变化，对于软组织早期的退...