在醫學影像領域，密西根大學（University of Michigan）研究人員最近開發一種名為 Prima 的人工智慧系統，能在幾秒鐘內分析腦部磁振造影（Magnetic Resonance Imaging，MRI），並準確辨識多種神經系統疾病。這項技術的準確率高達 97.5%，並能有效評估患者的緊急醫療需求，特別是在中風或腦出血等危急情況下。
Prima系統的設計旨在模擬放射科醫生的工作流程，透過整合MRI影像與患者的醫療歷史，生成差異診斷、轉診建議（例如轉診給中風神經科醫生或神經外科醫生）以及病例優先級的評估。研究團隊在一年內對超過30,000個真實世界的MRI研究進行評估，結果顯示Prima在診斷準確性和緊急性評估方面均優於其他先進的AI模型。
該研究的主要作者、密西根大學健康系的神經外科醫生托德·霍隆（Todd Hollon）醫生表示，隨著全球對MRI的需求不斷上升，這對醫生和醫療系統造成重大壓力，Prima有潛力透過提供快速、準確的資訊來減輕這個負擔。研究結果已發表在《Nature Biomedical Engineering》期刊上。
共同第一作者Yiwei Lyu碩士指出，準確性在腦部MRI的解讀中至關重要，但快速的周轉時間對於及時診斷和改善結果同樣關鍵。這項技術的潛在影響可能會改變美國健康系統中的神經影像學，透過加快工作流程、減少醫生的負擔，並為放射科醫生提供可擴展的「副駕駛」支持。
儘管Prima的表現令人鼓舞，研究人員強調這項工作仍處於早期評估階段，未來的研究將專注於整合更詳細的患者資訊和電子病歷數據，以進一步提高診斷準確性。Hollon將Prima形容為「醫學影像的ChatGPT」，並指出類似的技術最終可能會適用於其他影像類型，包括乳房X光、胸部X光和超音波檢查。
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（首圖來源：Unsplash）
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