密歇根大学新开发的人工智能系统能够分析脑部MRI扫描，并在几秒钟内做出诊断，这项新研究显示。该模型识别神经系统疾病准确率达97.5%，并评估患者对医疗护理的紧迫程度。
研究人员表示，这项首创的技术有潜力重塑美国医疗系统中大脑成像的处理方式。研究成果发表在《自然生物医学工程》杂志上。
“随着全球对MRI的需求上升，给我们的医生和医疗系统带来了重大压力，我们的人工智能模型有潜力通过快速、准确的信息改善诊断和治疗，减轻负担”，密歇根大学健康中心神经外科医生、密歇根大学医学院神经外科助理教授、资深作者Todd Hollon博士表示。
测试Prima AI系统
霍隆将这项新技术命名为Prima。在一年时间里，他的研究团队利用3万多项MRI研究评估了该系统。
在涉及重大神经系统疾病的50多种不同放射诊断中，Prima的诊断表现优于其他先进AI模型。除了识别疾病外，该系统还能够确定哪些病例需要更高优先级。
某些神经系统疾病，包括中风和脑出血，需要立即就医。霍隆表示，在这种情况下，Prima可以自动提醒医疗服务提供者，以便迅速采取行动。
该系统旨在通知最合适的亚专科医生，如中风神经科医生或神经外科医生。患者完成影像检查后，反馈会立即提供。
“准确性在读取脑部MRI时至关重要，但快速的交替时间对于及时诊断和改善治疗效果至关重要，”密歇根大学计算机科学与工程系联合第一作者兼博士后柳毅伟博士（M.S.）说。
“在关键环节，我们的结果显示Prima如何在不牺牲准确性的情况下改进工作流程和优化临床护理。”
什么是Prima？
Prima被归类为视觉语言模型（VLM），这是一种能够实时同时处理图像、视频和文本的人工智能。虽然人工智能此前已被应用于MRI分析，但研究人员表示，Prima采取了不同的方法。
早期模型通常基于精心筛选的MRI数据子集进行训练，并设计用于执行狭窄任务，如识别病灶或估算痴呆风险。Prima是在更广泛的数据集上训练的。
霍隆团队使用了自密歇根大学健康部放射记录数字化以来收集的所有可用MRI数据。其中包括超过20万项MRI研究和560万次影像序列。模型还纳入了患者的临床病史及医生为何开具影像检查的原因。
“Prima像放射科医生一样工作，整合患者病史和影像数据信息，以全面理解患者的健康状况”，霍隆神经外科机器学习实验室的数据科学家Samir Harake表示，“这使得在广泛的预测任务中表现更佳”。
应对MRI延迟和放射学短缺问题
每年全球有数百万次MRI扫描，其中许多聚焦于神经系统疾病。研究人员表示，这些扫描的需求增长速度快于神经放射学服务的可用性。
这种不平衡导致了人员短缺、诊断延误和错误频发。根据患者接受扫描的地点不同，结果可能需要数天甚至更长时间才能收到。
“无论您是在面对日益增多的医疗系统进行扫描，还是资源有限的农村医院，都需要创新技术来改善放射服务的可及性”，密歇根大学卫生部放射科系合著者兼系主任Vikas Gulani医学博士、博士说，“我们密歇根大学的团队合作开发了一项具有巨大且可扩展潜力的前沿解决方案”。
人工智能在医学影像领域的未来
尽管Prima表现强劲，研究人员强调该工作仍处于早期评估阶段。未来的研究将重点整合更详细的患者信息和电子病历数据，以进一步提升诊断准确性。
这种方法与放射科医生和医生在真实临床环境中解读MRI及其他影像学检查的方式相呼应。虽然人工智能已经在医疗领域被使用，但大多数现有系统仅限于狭义定义的任务。
霍隆将Prima描述为“医学影像的ChatGPT”，并指出类似技术最终有望应用于其他成像类型，包括乳腺X光、胸部X光和超声。霍隆表示，“就像人工智能工具帮助起草电子邮件或提供建议一样，Prima的目标是成为医学影像研究解读的副驾驶。我们相信Prima体现了通过创新整合医疗系统与人工智能驱动模型，改善医疗服务的变革潜力。”
期刊参考：
柳义薇、萨米尔·哈拉克、阿萨杜尔·乔杜里、苏米亚尼尔·班纳吉、瑞秋·戈洛戈尔斯基、刘世萱、安娜-卡塔琳娜·迈斯纳、阿克谢·拉奥、赵晨辉、阿基尔·孔德普迪、江程、侯欣海、鲁希凯什·S·乔希、沃尔克·诺伊施梅尔廷、阿肖克·斯里尼瓦桑、道恩·克莱因多弗、布赖恩·阿西、维卡斯·古拉尼、阿迪亚·潘迪、洪拉克·李、托德·霍隆。从医疗系统尺度数据中学习神经影像模型。《自然》生物医学工程，2026年;
DOI：10.1038/s41551-025-01608-0
来源 | 《SCIENCE DAILY》
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