英国皇家兽医学院（RVC）的一项研究因在动物骨折检测中应用人工智能技术而入选2026年“英国STEM奖”决赛，标志着兽医影像诊断领域迎来重要突破。该成果旨在通过AI技术实现骨骼损伤的更早识别，从而显著改善赛马及宠物动物的健康管理与预后。
在纯血赛马行业中，骨折是导致运动能力丧失和动物福利受损的主要原因之一。据统计，约10%的赛马在训练期间会发生骨折，每千次出赛记录中约有1.3次骨骼损伤。尽管临床意义重大，但传统诊断仍依赖X光片，受限于图像质量、拍摄角度及细微骨变化识别难度，早期诊断准确率往往难以保证。
为攻克这一难题，RVC团队在统计学副教授Ruby Chang与Hanya博士的带领下，构建了一套三阶段AI诊断系统。该系统首先自动识别影像类型（X光、CT或MRI），其次判断拍摄角度，最后精准定位骨折位置。训练数据极具创新性：整合了英国两家专科医院100例马匹骨折影像、70例猫科病例，以及从公共数据库获取的约4000例人类骨折影像。
项目核心亮点在于采用了“迁移学习”策略，即先利用海量人类医学影像训练模型，再将其适配至兽医领域。这一方法成功克服了马匹影像数据稀缺的瓶颈，使系统骨折定位精度达到71%至84%。相关成果已发表于《Bioengineering》期刊，并获得国际学术界认可。
目前，该团队正与香港赛马会展开合作，探索利用AI识别赛马亚临床骨变化的可能性。若预防性应用得以证实，该技术将从单纯诊断工具升级为预防灾难性损伤的关键防线，推动全球赛马业向更安全、更智能的方向发展。
对中国马业从业者而言，这一案例表明AI技术正加速跨越人医与兽医的界限，未来在赛马训练监测、伤病预警及保险风控等领域，引入智能化诊断工具将成为提升行业竞争力的重要趋势。
