多模态 AI 重磅出击：领航颅内动脉瘤精准诊断新时代

近期，重庆市巴南区人民医院王光宪教授团队携手深睿医疗的创新性成果被国际权威医学期刊《La radiologia medica》（IF 9.7）收录，实现了在脑血管疾病研究领域的重大飞跃。该研究基于双方联合开发的一种基于人工智能（AI）技术的动脉瘤稳定性预测模型，为动脉瘤破裂风险评估提供了更智能精准的工具，同时在个性化治疗方面也展现出了巨大潜力。创新的技术正在应用于动脉瘤AI辅助诊断领域，引领脑血管疾病诊疗模式迈向更加智能化、精准化的新阶段。

颅内动脉瘤是一种致死致残率极高的疾病，一旦破裂出血，10%-15%的患者可能来不及就医而直接猝死。其中，首次出血的病死率高达35%，再次出血的病死率更是攀升至60%-80%。因此，在颅内动脉瘤的防治过程中，早期实现精准发现，并对其稳定性进行准确预测，是临床亟待攻克的关键难题。CT血管成像（CTA）是诊断颅内动脉瘤的主要手段之一。近年来，深度学习技术可显著提升对 CTA 图像中颅内动脉瘤的检测效能，为临床诊疗带来新的思路与方法。

王光宪教授团队与深睿医疗的研究成果纳入了来自多中心的1200多例颅内动脉瘤患者数据，研究团队开发了基于临床特征、动脉瘤形态学参数、CTA图像深度学习特征以及不同数据组合的六个预测模型，用于评估动脉瘤的稳定性。最终结果显示，融合了临床特征、形态特征和深度学习（DL）特征的模型F显著优于其他模型。这表明基于多模态数据的AI模型在预测动脉瘤稳定性方面更加精准，具有极其重要的临床价值，不仅能够帮助医生精准评估动脉瘤的破裂风险，还能根据风险水平制定个性化治疗方案，为患者提供更加精准、安全的医疗服务。

同时，研究还发现动脉瘤的大小、位置、形状以及其他相关几何参数均与动脉瘤的稳定性密切相关。其中，多个动脉瘤的存在、分叉位置、不规则形状、最大直径以及深宽比（DW）是区分UIAs稳定性的关键因素，进一步强调了动脉瘤形态学特征在区分未破裂颅内动脉瘤（UIAs）稳定性中的重要作用。其中，仅使用形态学特征模型B在外部验证集中也展示了出色的预测能力。这些结果充分证明，形态特征是评估动脉瘤稳定性的核心指标，将形态特征与其他数据结合的多模态数据能进一步提高预测性能，为精准治疗决策提供了可靠依据。

因此，精准的动脉瘤形态学特征（如大小、形状、位置等）描述对于临床诊断至关重要。深睿医疗动脉瘤AI产品已获批的国内首个创新NMPA三类证，可用于头颈动脉CT血管造影图像的显示、处理、测量和分析，对颅内动脉瘤进行辅助检测，更丰富更详细的形态学特征为医生的精准诊断提供专业的辅助评估。该产品已入选工业和信息化部办公厅及国家卫生健康委办公厅联合发布2024年高端医疗装备推广应用项目目录，并先后荣获北京国家人工智能创新应用先导区示范案例、2024年度数字医疗年度创新优秀案例等多项荣誉。

深睿医疗深耕智慧医疗领域，与各级医疗机构合作在颅内动脉瘤诊疗领域实现多个重大突破，相关成果被《The Lancet 》、《Nature Communications》等众多国际知名学术期刊收录。截至目前，深睿医疗持有14张 NMPA 三类证，是国内目前唯一一家获证产品能够全面覆盖疾病检出、分诊及诊断全流程、全场景的医疗人工智能企业。公司高度重视产学研合作，拥有 800 多个专利及软件著作权，在全球知名学术期刊上已发表论文累计影响因子近1800，牵头或参与了10项国家科技部重大专项，15项国家自然科学基金项目及30多个省市级科研重点专项，科研成果获得国家科技进步二等奖，并接连在河南省、浙江省、北京市和江苏省等地获得省级科学技术进步奖等多项殊荣。

未来，深睿医疗将始终坚持创新，以AI深度赋能各级医疗机构，在产学研深度融合的道路上，全方位助力提升综合诊疗能力与整体医疗服务水平，为人类健康事业铸就更为坚实的保障，带来更多的希望与福祉，推动医疗行业朝着更智能、更全面、更高质量的方向迈进。

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