腦機啟偵 | 人工智能能在幾秒鐘內(nèi)讀取大腦MRI并標記緊急情況

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

研究人員表示，這項首創(chuàng)的技術(shù)有潛力重塑美國醫(yī)療系統(tǒng)中大腦成像的處理方式。研究成果發(fā)表在《自然生物醫(yī)學工程》雜志上。

“隨著全球?qū)RI的需求上升，給我們的醫(yī)生和醫(yī)療系統(tǒng)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(jīng)外科醫(yī)生、密歇根大學醫(yī)學院神經(jīng)外科助理教授、資深作者Todd Hollon博士表示。

測試Prima AI系統(tǒng)

霍隆將這項新技術(shù)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(tǒng)。

在涉及重大神經(jīng)系統(tǒng)疾病的50多種不同放射診斷中，Prima的診斷表現(xiàn)優(yōu)于其他先進AI模型。除了識別疾病外，該系統(tǒng)還能夠確定哪些病例需要更高優(yōu)先級。

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

該系統(tǒng)旨在通知最合適的亞專科醫(yī)生，如中風神經(jīng)科醫(yī)生或神經(jīng)外科醫(yī)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(guān)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(guān)重要，”密歇根大學計算機科學與工程系聯(lián)合第一作者兼博士后柳毅偉博士（M.S.）說。

“在關(guān)鍵環(huán)節(jié)，我們的結(jié)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(yōu)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?qū)崟r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(shù)據(jù)子集進行訓練，并設計用于執(zhí)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(shù)據(jù)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(shù)字化以來收集的所有可用MRI數(shù)據(jù)。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(yī)生為何開具影像檢查的原因。

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

應對MRI延遲和放射學短缺問題

每年全球有數(shù)百萬次MRI掃描，其中許多聚焦于神經(jīng)系統(tǒng)疾病。研究人員表示，這些掃描的需求增長速度快于神經(jīng)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(fā)。根據(jù)患者接受掃描的地點不同，結(jié)果可能需要數(shù)天甚至更長時間才能收到。

“無論您是在面對日益增多的醫(yī)療系統(tǒng)進行掃描，還是資源有限的農(nóng)村醫(yī)院，都需要創(chuàng)新技術(shù)來改善放射服務的可及性”，密歇根大學衛(wèi)生部放射科系合著者兼系主任Vikas Gulani醫(yī)學博士、博士說，“我們密歇根大學的團隊合作開發(fā)了一項具有巨大且可擴展?jié)摿Φ那把亟鉀Q方案”。

人工智能在醫(yī)學影像領(lǐng)域的未來

盡管Prima表現(xiàn)強勁，研究人員強調(diào)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(shù)據(jù)，以進一步提升診斷準確性。

這種方法與放射科醫(yī)生和醫(yī)生在真實臨床環(huán)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(jīng)在醫(yī)療領(lǐng)域被使用，但大多數(shù)現(xiàn)有系統(tǒng)僅限于狹義定義的任務。

霍隆將Prima描述為“醫(yī)學影像的ChatGPT”，并指出類似技術(shù)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(yī)學影像研究解讀的副駕駛。我們相信Prima體現(xiàn)了通過創(chuàng)新整合醫(yī)療系統(tǒng)與人工智能驅(qū)動模型，改善醫(yī)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(yī)療系統(tǒng)尺度數(shù)據(jù)中學習神經(jīng)影像模型。《自然》生物醫(yī)學工程，2026年;

DOI：10.1038/s41551-025-01608-0

來源 | 《SCIENCE DAILY》

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