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科技日报讯 （记者张佳欣）美国密歇根大学研究人员开发出一种人工智能（AI）模型，可在数秒内读取并分析脑部核磁共振成像（MRI），同时判断患者需要治疗的紧急程度。研究显示，该模型对神经系统疾病的检测准确率最高可达97.5%。相关成果发表于新一期《自然·生物医学工程》杂志。

该系统名为Prima，属于视觉语言模型，能实时整合影像数据、文本信息及患者病史，实现类似放射科医生的综合判断。与以往依赖人工筛选数据完成单一任务的AI系统不同，研究人员利用密歇根大学健康系统自放射学数字化以来积累的全部MRI数据进行训练，包括超过20万项检查和560万段影像序列，并将患者临床背景及所做检查的原因纳入模型，从而提升了对多种任务的适应能力。

研究人员在一年内对超过3万例MRI检查进行了测试。结果显示，在涵盖50多种主要神经系统疾病的影像诊断任务中，Prima的整体表现优于当前多种先进AI模型。同时，该系统还能自动评估病例优先级，对于脑出血、中风等需要紧急干预的情况，可及时向医疗人员发出提醒，并建议应联系的专科医生类型，如卒中科医生或神经外科医生。

全球每年进行数百万次MRI检查，其中相当比例涉及神经系统疾病，而神经影像学服务供给不足，常导致诊断延迟甚至错误。在一些地区，患者获取检查结果可能需要数天甚至更久。该研究认为，类似Prima的智能系统有望优化工作流程，提高医疗资源利用效率，尤其对资源有限地区具有潜在价值。

目前Prima仍处于初步评估阶段。未来将进一步整合电子病历等更多临床数据，以提升诊断能力，并探索其在乳腺X线摄影、胸部X光及超声等其他医学影像领域的应用潜力。