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      智源發布心臟核磁 AI 診斷智能體 大幅提升臨床診療效率

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      心血管疾病位列全球居民死亡原因首位,但行業長期困于難以破解的結構性錯配:一邊是持續爆發的臨床診療需求,一邊是頂尖心臟影像診斷資源高度集中于頭部三甲醫院,大量基層醫療機構即便配齊了核磁設備,也始終跳不出 “能拍片、不會讀片” 的能力陷阱。

      針對這些核心痛點,北京智源人工智能研究院(BAAI)聯合首都醫科大學附屬北京安貞醫院、河南醫藥大學第一附屬醫院,正式發布業內首個心臟磁共振(CMR)多模態智能體 ——BAAI Cardiac Agent。這套智能體實現了一站式 “結構分割與分析- 功能定量評估 - 疾病診斷與分類 - 智能化報告” 的全流程診療閉環,可對心臟核磁共振影像完成端到端自動化分析,自動輸出符合臨床規范的標準化報告。不僅重構了臨床醫生的影像解讀工作流,為診療提供高效、精準的決策支持,打破了心臟磁共振診斷的技術與人才雙壁壘,更讓全國各級醫療機構與偏遠地區患者獲得頂尖專家級診斷服務,推動優質醫療資源惠及所有有需求的人群。

      作為心血管疾病診斷領域公認的 “金標準”,心臟磁共振成像(CMR)憑借無輻射、多參數、高分辨率核心特性,可清晰呈現心臟結構、功能及心肌組織病變細節,是冠心病、心肌病、心臟瓣膜病等全品類心血管疾病臨床診斷、病情評估的核心影像學手段。但這項核心診斷技術的臨床價值,始終受限于兩大堵點未能充分釋放:

      其一,影像解讀的專業壁壘極高,涉及多序列、多時相圖像分析及多項定量指標精準計算,高度依賴經驗豐富的心血管專科醫師和放射科醫師等多類專家共同診斷,人才培養周期長、能力復制難度極大;其二,優質診斷資源地域分布嚴重失衡,頂尖 CMR 解讀能力高度集中于一線城市頭部醫療機構,中小城市難以獲取同質化頂級診療資源;同時人工判讀需處理海量影像數據,長期高強度工作極易產生疲勞,直接導致診斷精準度下降,診斷結果受醫師狀態影響波動,而人工智能可實現持續穩定輸出。

      BAAI Cardiac Agent 的核心突破,正是通過 AI 技術實現了頂尖 CMR 診斷能力的標準化、可復制化、全天候穩定輸出,從根源上破解了制約技術普及的底層壁壘。

      多專家模型協同智能體框架 復刻人類專家診療思維

      BAAI Cardiac Agent并非一個單一的AI模型,而是一套基于Agent-Expert(智能體-專家)架構、能夠動態協調多個“專家”子模型的智能體系統,這種端到端架構使其能夠像人類專家團隊一樣,協同完成從原始影像上傳、序列識別、智能幀提取,到結構分割、指標計算、疾病診斷,再到報告生成的全過程,實現“輸入影像、輸出診斷”的端到端閉環。


      BAAI Cardiac Agent工作流,可以模擬臨床醫生的工作流程且效率提高30倍媲美人類專家 多維度驗證彰顯臨床價值

      研究團隊在來自首都醫科大學附屬北京安貞醫院、河南醫藥大學第一附屬醫院,涵蓋7種主要心血管疾病的2413例患者CMR數據集上對BAAI Cardiac Agent進行了全面評估,結果表現優異。

      同時,由該系統生成的結構化臨床報告,涵蓋影像表現、量化指標、診斷意見等核心內容,格式規范、邏輯清晰,經過來自不同資歷水平的六位放射科醫生盲審,顯示出與專家撰寫報告的高度一致性。此外,系統還支持PDF格式報告下載,方便臨床歸檔和后續診療參考。值得一提的是,研究團隊開源了行業內首個針對CMR影像語義理解的深度評測數據集——CMRAgentEvalSet。基于該數據集的權威評測證實,該系統在影像表現識別方面效果突出:不僅能精準完成二尖瓣與三尖瓣的正常/異常判斷,還能對左、右心室的大小、室壁、室壁運動及收縮/舒張功能進行全方位評估,同時涵蓋心包積液、灌注狀態及CINE、LGE、Rest MPI三類核心序列的詳細描述。各項識別結果均與臨床專家判斷高度契合,充分彰顯了該系統的臨床實用價值。


      BAAI Cardiac Agent臨床報告得分相比其他主流模型具有優勢,對于不同年資放射科醫生的提升均有所幫助

      BAAI Cardiac Agent的成功研發與開源,是 AI 技術在復雜醫學影像全流程診療應用中的關鍵突破,兼具重要的臨床實用價值與行業普惠意義。它不僅能顯著提升CMR影像的解讀效率,將原本需要30-60分鐘的人工解讀流程縮短至1分鐘,大幅緩解專業醫師短缺的壓力,更能通過標準化的分析體系,減少人為經驗差異帶來的診斷差異,提高診斷的客觀性和可重復性,避免漏診、誤診。

      北京智源人工智能研究院作為人工智能領域領先的新型研發機構,始終聚焦人工智能前沿基礎研究與核心技術突破,堅持以科技創新提升民生福祉。本次發布的全球首個BAAI Cardiac Agent 已全面開放核心代碼與配套評測數據,作為開源項目,其旨在打破醫療 AI 領域的技術壁壘,促進學術界與產業界深度協同創新,共同優化模型性能、拓展應用場景,加速 AI 技術在醫療健康領域的落地應用與普惠醫療,讓人工智能真正造福大眾。

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