AI利用未标记脑部MRI图像预测大脑年龄、癌症生存率

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最新研究显示，AI正在让脑部核磁共振成像(MRI)的价值被重新挖掘和利用。

哈佛医学院麻省总医院布莱根医院的科学家们开发出一种名为BrainIAC通用神经影像基础AI模型，在不依赖大量人工标注数据情况下，从脑部MRI中提取关键信息，可以精准预测患者的脑龄、评估痴呆潜在风险、识别脑肿瘤分子突变类型，甚至预测脑癌患者的生存率。

BrainIAC brain age prediction performance

研究人员认为，BrainIAC采用自监督学习方法，直接从未标记的MRI数据中学习大脑的内在结构特征，再将这些“通用表征”迁移到多种临床任务中。这一思路突破了传统医学AI高度依赖特定任务和大规模标注数据的局限性。

在临床验证中，研究团队使用了近4.9万例来自不同医疗机构、不同用途的脑部MRI扫描，对涵盖七类临床难度差异显著的任务进行了测试。

结果显示，无论是在简单MRI扫描类型，还是在极具挑战性的脑肿瘤突变MRI检测影像资料，BrainIAC都优于多种针对单一任务设计的传统AI模型，尤其在训练数据有限情况下优势更为明显。

研究人员认为，这类通用基础AI模型有望加速脑部疾病生物标志物的发现，提升影像诊断稳定性和可推广性，包括判断大脑衰老进程，并推动AI更快进入临床实践。研究人员的未来计划是在更多MRI成像技术和更大规模数据集上进一步验证该AI模型应用潜力。

北京时间2月8日(周日)上午9点开始

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主题|长寿诊所AI代理系统为健康长寿'护航'

主讲专家

Samir Mitra, Reya.ai创始人兼CEO

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亚太长寿医学会

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【背景】在长寿医学快速发展的今天，长寿诊所从“做评估”到真正“做结果”之间，往往面临巨大的运营“鸿沟”。很多长寿诊所或长寿医学中心貌似管理健康长寿，却仍然做着疾病管理的常规服务。

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