智能医疗是国家科技发展规划中具有重要意义的研究课题，脊柱侧弯现已成为继肥胖、近视之后中国青少年健康的第三大隐患，临床实践表明，持续高效的中小学生脊柱侧弯筛查可以做到早发现、早干预，然而青少年脊柱异常筛查与健康管理的数字智能化技术的研发与应用仍处于初步发展阶段。目前青少年脊柱异常诊断的常用手段包括放射性射线检测法和物理检测法，但放射性射线检测法存在有电离辐射、成本高昂、操作繁杂等缺陷，物理检测法在面对海量影像数据时，存在检测精度和检测效率低等不足。 基于此，本团队开发一套快速、高效的青少年脊柱异常线上智能筛查系统——SpineCare，结合前沿的语义分割和关键点检测算法，提出一种基于深度语义分割的目标姿势规范检测算法，实现查体图像人体与背景的精细化分割，判断是否匹配规范姿势的回归框精细化分割，提出一种基于Transformer模型的人体关键点检测算法，实现对测量指数所需关键点的精确定位，最终实现全方位、可推广的青少年大规模脊柱异常筛查，做到“早发现，早干预”。 SpineCare主要包括 “脊柱检测”和“我的主页”两大模块。“脊柱检测”模块设置有“拍摄指引”、 “开始检测”、“历史记录”、“消息提醒”等功能，用户进入页面后，通过拍摄指引了解拍摄或上传查体图像的要求与注意事项，点击“开始检测”按钮开始脊柱评估，用户和可以选择拍摄或从相册选择图片作为查体图像，系统将结合前沿的语义分割算法和关键点检测算法进行脊柱检测，自动生成筛查报告，并提供筛查建议，同时，历史记录以数据可视化的形式反馈于用户，方便用户查看以往检测的脊柱健康情况，此外，本系统设置消息提醒功能，若用户近期检测的脊柱情况异常，则系统会定期提醒用户进行脊柱筛查。“我的主页”模块设置有“检测记录”、“身体数据”、“我的通知”、“使用说明”等信息查看的功能，同时，用户可以通过“用户反馈”向开发者反馈使用过程中的意见与建议。 SpineCare旨在提升青少年脊柱异常筛查服务质量和水平，实现青少年脊柱异常筛查服务自动化智能化，进一步推动新一代人工智能技术在青少年脊柱诊断领域的应用发展。