美国麻省总医院AI诊断工具BrainIAC可通过核磁结果推断出痴呆风险与癌症预后！

发布时间：2026-02-09 作者：盛诺一家更新时间：2026-02-09

近日，美国麻省总医院的研究人员，开发出了一种全新的人工智能工具，可以直接分析脑部核磁共振影像，从中提取出多种与疾病相关的重要信息。

这些信息包括大脑的“生物学年龄”、痴呆风险、脑肿瘤是否存在关键基因突变，以及脑癌患者的生存预测情况。

来源：MedicalXpress官网

人工智能基础模型BrainIAC

这款AI工具被命名为BrainIAC。BrainIAC是一种人工智能基础模型，它不是为某一种具体疾病或单一任务而设计，而是像一个“通用大脑分析引擎”，可以在不同医疗场景中灵活使用。

研究显示，与那些只针对单一任务训练的传统AI模型相比，BrainIAC在多项任务中表现更好，尤其是在训练数据数量有限的情况下，优势更加明显。

相关研究成果已发表在期刊《Nature Neuroscience》上。

近年来，医学人工智能发展很快，但在脑部核磁共振影像分析方面，真正“通用型”的AI工具仍然非常少。大多数现有模型只能完成某一项特定任务，比如只判断有没有肿瘤，或者只预测某一种疾病风险，而且它们通常需要大量“标注好的数据”才能训练。

标注好的数据，指的是每一张影像都已经由医生明确标出病灶位置、疾病类型或诊断结论，而这种数据在现实中既昂贵又难以获得。

此外，不同医院拍摄的脑部核磁影像，在清晰度、对比度、扫描参数上往往存在差异，而且影像用途也不相同，比如有的用于神经系统疾病，有的用于肿瘤诊疗。这种差异会让AI模型难以学到“通用规律”，从而限制其实际应用。

为了解决这些问题，研究团队设计了一种新的脑影像自适应核心框架，并将其命名为BrainIAC。BrainIAC采用了一种叫做“自监督学习”的方法。

自监督学习能力非常强大，意思是，AI在训练时不需要医生事先告诉它“哪张图是什么病”，而是通过大量没有标注的影像数据，自主学习影像中本身就存在的结构特征和变化规律。

研究人员首先用多个不同来源的脑部核磁影像数据，对BrainIAC进行预训练，让它建立起对大脑影像的整体理解。随后，他们在48965份脑部核磁影像数据上，对模型进行了验证测试，覆盖了7种临床难度不同的任务。

BrainIAC能做些什么？

研究显示，BrainIAC能够在正常大脑影像和异常大脑影像之间灵活切换，并将学到的规律应用到不同难度的任务中。相对简单的任务，比如区分不同类型的核磁共振扫描方式，它可以准确完成；而在难度很高的任务中，比如识别脑肿瘤中是否存在特定基因突变，它同样表现出较高的准确性。

在多项测试中，BrainIAC的表现都超过了三种传统的、为单一任务专门设计的人工智能模型。这说明，它并不是“样样通但样样松”，而是在通用性和专业能力之间找到了平衡。

研究人员特别指出，BrainIAC在训练数据较少、任务复杂度较高的情况下，预测效果依然稳定。这一点非常重要，因为在真实医疗环境中，很多疾病并不存在大量可用的高质量标注影像数据，而BrainIAC的这种适应能力，使它更接近实际临床需求。

研究团队认为，BrainIAC有潜力加速医学影像生物标志物的发现。生物标志物，指的是能够反映疾病状态、进展或预后的客观指标。同时，它也有望提升影像辅助诊断工具的水平，并推动人工智能更快、更安全地进入临床实践。

如果未来将BrainIAC整合进常规影像检查流程中，医生可能能够更早、更精准地判断疾病风险，从而为患者制定更个体化的治疗方案。

当然，研究人员也强调，这一模型仍需要在更多类型的脑影像数据和更大规模的数据集上进一步验证，才能全面评估其临床应用潜力。

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参考来源：

https://medicalxpress.com/news/2026-02-ai-tool-brain-age-cancer.html

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