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最新研究顯示，AI正在讓腦部核磁共振成像(MRI)的價(jià)值被重新挖掘和利用。

哈佛醫(yī)學(xué)院麻省總醫(yī)院布萊根醫(yī)院的科學(xué)家們開發(fā)出一種名為BrainIAC通用神經(jīng)影像基礎(chǔ)AI模型，在不依賴大量人工標(biāo)注數(shù)據(jù)情況下，從腦部MRI中提取關(guān)鍵信息，可以精準(zhǔn)預(yù)測(cè)患者的腦齡、評(píng)估癡呆潛在風(fēng)險(xiǎn)、識(shí)別腦腫瘤分子突變類型，甚至預(yù)測(cè)腦癌患者的生存率。

BrainIAC brain age prediction performance

研究人員認(rèn)為，BrainIAC采用自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，直接從未標(biāo)記的MRI數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)大腦的內(nèi)在結(jié)構(gòu)特征，再將這些“通用表征”遷移到多種臨床任務(wù)中。這一思路突破了傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)AI高度依賴特定任務(wù)和大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)的局限性。

在臨床驗(yàn)證中，研究團(tuán)隊(duì)使用了近4.9萬(wàn)例來(lái)自不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)、不同用途的腦部MRI掃描，對(duì)涵蓋七類臨床難度差異顯著的任務(wù)進(jìn)行了測(cè)試。

結(jié)果顯示，無(wú)論是在簡(jiǎn)單MRI掃描類型，還是在極具挑戰(zhàn)性的腦腫瘤突變MRI檢測(cè)影像資料，BrainIAC都優(yōu)于多種針對(duì)單一任務(wù)設(shè)計(jì)的傳統(tǒng)AI模型，尤其在訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限情況下優(yōu)勢(shì)更為明顯。

研究人員認(rèn)為，這類通用基礎(chǔ)AI模型有望加速腦部疾病生物標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)，提升影像診斷穩(wěn)定性和可推廣性，包括判斷大腦衰老進(jìn)程，并推動(dòng)AI更快進(jìn)入臨床實(shí)踐。研究人員的未來(lái)計(jì)劃是在更多MRI成像技術(shù)和更大規(guī)模數(shù)據(jù)集上進(jìn)一步驗(yàn)證該AI模型應(yīng)用潛力。

北京時(shí)間2月8日(周日)上午9點(diǎn)開始

報(bào)名參加，掃描二維碼

主題|長(zhǎng)壽診所AI代理系統(tǒng)為健康長(zhǎng)壽'護(hù)航'

主講專家

Samir Mitra, Reya.ai創(chuàng)始人兼CEO

活動(dòng)主辦方

亞太長(zhǎng)壽醫(yī)學(xué)會(huì)

【簡(jiǎn)介】Dr. Mitra是硅谷知名AI科技企業(yè)家，曾任紅杉(Sequoia Capital)技術(shù)總監(jiān)，并擔(dān)任印度總理科技顧問(wèn)及聯(lián)合國(guó)大會(huì)演講嘉賓。他長(zhǎng)期致力于AI與醫(yī)療健康交叉領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新，以構(gòu)建“AI驅(qū)動(dòng)的長(zhǎng)壽生態(tài)系統(tǒng)”為使命，開發(fā)出全球領(lǐng)先的長(zhǎng)壽醫(yī)學(xué)AI智能平臺(tái)，為長(zhǎng)壽診所/健康長(zhǎng)壽服務(wù)機(jī)構(gòu)提供從數(shù)據(jù)到主動(dòng)干預(yù)、從服務(wù)到運(yùn)營(yíng)的全鏈AI解決方案和管理平臺(tái)。該AI管理系統(tǒng)已被眾多國(guó)際知名長(zhǎng)壽診所使用。

【背景】在長(zhǎng)壽醫(yī)學(xué)快速發(fā)展的今天，長(zhǎng)壽診所從“做評(píng)估”到真正“做結(jié)果”之間，往往面臨巨大的運(yùn)營(yíng)“鴻溝”。很多長(zhǎng)壽診所或長(zhǎng)壽醫(yī)學(xué)中心貌似管理健康長(zhǎng)壽，卻仍然做著疾病管理的常規(guī)服務(wù)。

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