4月7日出版的《自然·通訊》雜志刊發論文稱，英國倫敦大學學院團隊開發出一款新型人工智能（AI）工具MindGlide，可幫助解釋和評估多發性硬化癥（MS）患者的治療效果。
大腦磁共振成像（MRI）標志物對于研究和測試MS的治療效果至關重要。然而，測量這些標志物需要不同類型的專業掃描設備，很多醫院無法做到這一點。MindGlide可以從MS患者護理過程中獲得的MRI掃描圖像中提取關鍵信息，例如大腦受損區域、大腦萎縮和斑塊等細微變化。
團隊在1000多名MS患者的14000多張圖像上測試了MindGlide的有效性。此前，專業神經放射科醫生需要幾周時間來解釋上述復雜的掃描結果。但MindGlide成功借助AI技術，在臨床試驗和常規護理中檢測了不同治療方法對疾病進展的影響，解釋每張圖像僅需5到10秒。
MindGlide的表現也優于其他兩款AI工具。而且，測試結果顯示，即使MRI數據有限，MindGlide也能準確識別和測量重要的腦組織及病變。
使用MindGlide，醫生將能夠使用醫院檔案中現有的大腦圖像，更好地了解MS以及治療對大腦的影響。未來，這款工具或許能從無數張大腦圖像中攫取有價值的信息，為臨床治療MS提供重要參考，克服以前僅依賴高質量臨床試驗數據的局限性。
4月7日出版的《自然·通訊》雜志刊發論文稱，英國倫敦大學學院團隊開發出一款新型人工智能（AI）工具MindGlide，可幫助解釋和評估多發性硬化癥（MS）患者的治療效果。
大腦磁共振成像（MRI）標志物對于研究和測試MS的治療效果至關重要。然而，測量這些標志物需要不同類型的專業掃描設備，很多醫院無法做到這一點。MindGlide可以從MS患者護理過程中獲得的MRI掃描圖像中提取關鍵信息，例如大腦受損區域、大腦萎縮和斑塊等細微變化。
團隊在1000多名MS患者的14000多張圖像上測試了MindGlide的有效性。此前，專業神經放射科醫生需要幾周時間來解釋上述復雜的掃描結果。但MindGlide成功借助AI技術，在臨床試驗和常規護理中檢測了不同治療方法對疾病進展的影響，解釋每張圖像僅需5到10秒。
MindGlide的表現也優于其他兩款AI工具。而且，測試結果顯示，即使MRI數據有限，MindGlide也能準確識別和測量重要的腦組織及病變。
使用MindGlide，醫生將能夠使用醫院檔案中現有的大腦圖像，更好地了解MS以及治療對大腦的影響。未來，這款工具或許能從無數張大腦圖像中攫取有價值的信息，為臨床治療MS提供重要參考，克服以前僅依賴高質量臨床試驗數據的局限性。
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