腦機啟偵 | 人工智能能在幾秒鐘內讀取大腦MRI并標記緊急情況

密歇根大學新開發的人工智能系統能夠分析腦部MRI掃描，并在幾秒鐘內做出診斷，這項新研究顯示。該模型識別神經系統疾病準確率達97.5%，并評估患者對醫療護理的緊迫程度。

研究人員表示，這項首創的技術有潛力重塑美國醫療系統中大腦成像的處理方式。研究成果發表在《自然生物醫學工程》雜志上。

“隨著全球對MRI的需求上升，給我們的醫生和醫療系統帶來了重大壓力，我們的人工智能模型有潛力通過快速、準確的信息改善診斷和治療，減輕負擔”，密歇根大學健康中心神經外科醫生、密歇根大學醫學院神經外科助理教授、資深作者Todd Hollon博士表示。

測試Prima AI系統

霍隆將這項新技術命名為Prima。在一年時間里，他的研究團隊利用3萬多項MRI研究評估了該系統。

在涉及重大神經系統疾病的50多種不同放射診斷中，Prima的診斷表現優于其他先進AI模型。除了識別疾病外，該系統還能夠確定哪些病例需要更高優先級。

某些神經系統疾病，包括中風和腦出血，需要立即就醫。霍隆表示，在這種情況下，Prima可以自動提醒醫療服務提供者，以便迅速采取行動。

該系統旨在通知最合適的亞專科醫生，如中風神經科醫生或神經外科醫生。患者完成影像檢查后，反饋會立即提供。

“準確性在讀取腦部MRI時至關重要，但快速的交替時間對于及時診斷和改善治療效果至關重要，”密歇根大學計算機科學與工程系聯合第一作者兼博士后柳毅偉博士（M.S.）說。

“在關鍵環節，我們的結果顯示Prima如何在不犧牲準確性的情況下改進工作流程和優化臨床護理。”

什么是Prima？

Prima被歸類為視覺語言模型（VLM），這是一種能夠實時同時處理圖像、視頻和文本的人工智能。雖然人工智能此前已被應用于MRI分析，但研究人員表示，Prima采取了不同的方法。

早期模型通常基于精心篩選的MRI數據子集進行訓練，并設計用于執行狹窄任務，如識別病灶或估算癡呆風險。Prima是在更廣泛的數據集上訓練的。

霍隆團隊使用了自密歇根大學健康部放射記錄數字化以來收集的所有可用MRI數據。其中包括超過20萬項MRI研究和560萬次影像序列。模型還納入了患者的臨床病史及醫生為何開具影像檢查的原因。

“Prima像放射科醫生一樣工作，整合患者病史和影像數據信息，以全面理解患者的健康狀況”，霍隆神經外科機器學習實驗室的數據科學家Samir Harake表示，“這使得在廣泛的預測任務中表現更佳”。

應對MRI延遲和放射學短缺問題

每年全球有數百萬次MRI掃描，其中許多聚焦于神經系統疾病。研究人員表示，這些掃描的需求增長速度快于神經放射學服務的可用性。

這種不平衡導致了人員短缺、診斷延誤和錯誤頻發。根據患者接受掃描的地點不同，結果可能需要數天甚至更長時間才能收到。

“無論您是在面對日益增多的醫療系統進行掃描，還是資源有限的農村醫院，都需要創新技術來改善放射服務的可及性”，密歇根大學衛生部放射科系合著者兼系主任Vikas Gulani醫學博士、博士說，“我們密歇根大學的團隊合作開發了一項具有巨大且可擴展潛力的前沿解決方案”。

人工智能在醫學影像領域的未來

盡管Prima表現強勁，研究人員強調該工作仍處于早期評估階段。未來的研究將重點整合更詳細的患者信息和電子病歷數據，以進一步提升診斷準確性。

這種方法與放射科醫生和醫生在真實臨床環境中解讀MRI及其他影像學檢查的方式相呼應。雖然人工智能已經在醫療領域被使用，但大多數現有系統僅限于狹義定義的任務。

霍隆將Prima描述為“醫學影像的ChatGPT”，并指出類似技術最終有望應用于其他成像類型，包括乳腺X光、胸部X光和超聲。霍隆表示，“就像人工智能工具幫助起草電子郵件或提供建議一樣，Prima的目標是成為醫學影像研究解讀的副駕駛。我們相信Prima體現了通過創新整合醫療系統與人工智能驅動模型，改善醫療服務的變革潛力。”

期刊參考：

柳義薇、薩米爾·哈拉克、阿薩杜爾·喬杜里、蘇米亞尼爾·班納吉、瑞秋·戈洛戈爾斯基、劉世萱、安娜-卡塔琳娜·邁斯納、阿克謝·拉奧、趙晨輝、阿基爾·孔德普迪、江程、侯欣海、魯希凱什·S·喬希、沃爾克·諾伊施梅爾廷、阿肖克·斯里尼瓦桑、道恩·克萊因多弗、布賴恩·阿西、維卡斯·古拉尼、阿迪亞·潘迪、洪拉克·李、托德·霍隆。從醫療系統尺度數據中學習神經影像模型。《自然》生物醫學工程，2026年;

DOI：10.1038/s41551-025-01608-0

來源 | 《SCIENCE DAILY》

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