美国密歇根大学研究人员开发出一种名为Prima的人工智能（AI）模型，能在数秒内读取并分析脑部核磁共振成像（MRI），同时判断患者治疗的紧迫性，对神经系统疾病的检测准确率最高可达97.5%。这一技术有望优化诊疗工作流程，提高医疗资源利用效率，对资源有限地区具有重要价值。相关研究成果于2026年2月6日发表在《自然·生物医学工程》期刊上。

Prima属于视觉语言模型，能够实时整合影像数据、文本信息及患者病史，实现类似放射科医生的综合判断。与以往依赖人工筛选数据、仅能完成单一任务的AI系统不同，研究团队利用密歇根大学健康系统自放射学数字化以来积累的全部MRI数据进行训练，并将患者临床背景及检查原因纳入考量，从而显著提升了模型对多种任务的适应能力。

研究团队在一年内对超过3万例MRI检查进行了测试。结果显示，Prima在涵盖50多种主要神经系统疾病的影像诊断任务上表现优异，整体性能优于当前多种先进AI模型。该系统不仅能自动评估病例优先级，对脑出血、中风等紧急情况及时预警，还能建议应联系的专科医生类型。

目前Prima仍处于初步评估阶段，研究团队未来计划进一步整合电子病历等临床数据以提升诊断能力，并探索其在乳腺X线摄影、胸部X光及超声等其他医学影像领域的应用潜力。

信息来源：

https://www.nature.com/articles/s41551-025-01608-0

https://health.huanqiu.com/article/4QIa7dE27m9