宾夕法尼亚大学医学院（Penn Medicine）领导的研究团队开发出了一种首创的人工智能系统，该系统能够以接近临床专家的水平解读心脏MRI扫描。该模型在约20,000名患者的超过300,000个MRI视频片段上进行了训练，仅使用非对比成像即可评估心脏功能并诊断数十种疾病。这项研究成果发表在《自然生物医学工程》（Nature Biomedical Engineering）上。
"心脏MRI是心脏病专家可用的最强大工具之一，但解读这些扫描需要罕见的专业知识，许多医院——尤其是社区和农村医疗中心——缺乏定期解读复杂心脏MRI研究的专科医生，"宾夕法尼亚大学医学院整合心胸外科住院医师、该研究的共同作者Rohan Shad博士表示。
该"基础模型"通过将MRI视频与其对应的放射学报告相关联进行学习，使其能够在无需大量标注数据的情况下识别多种疾病。在测试中，它以专家级准确度估算射血分数，并比传统AI方法更有效地识别严重心功能障碍。该模型还诊断了39种心脏疾病——包括肥厚型心肌病和扩张型心肌病——AUC评分高达0.97。
在对超过40,000次扫描进行的实际筛查中，该AI标记了112例此前未确诊的肥厚型心肌病。研究人员表示，该系统可以帮助缺乏专业心脏影像知识的医院更早地发现可治疗的罕见疾病。
该团队计划进行前瞻性临床研究，并正在通过数万次额外扫描扩展训练数据。该预训练模型已免费发布供学术使用。
发表详情：
Rohan Shad等人，一种用于心脏MRI的通用深度学习系统，《自然生物医学工程》（2026）。DOI: 10.1038/s41551-026-01637-3
期刊信息：
《自然生物医学工程》
关键医学概念：
人工智能、肥厚型心肌病、左心室射血分数、扩张型心肌病
临床分类：
心脏病学、诊断放射学
提供方：
宾夕法尼亚大学医学院（Perelman School of Medicine at the University of Pennsylvania）
【全文结束】