直接应用于放射学的AI MRI疾病管理策略

"这篇论文探讨了在放射学中直接应用基于人工智能（AI）的MRI疾病管理策略的可能性。目的是通过关联文献中的定量MRI参数与生理解剖结构，构建人体MRI生理解剖状态图（hMRI_PASC），以评估疾病状态。论文提出了一种评估方法，即计算MRI参数相对于正常值（RN）的百分比，并定义了疾病严重程度分级表（MCSSS）。通过MCSSS，可以对疾病的不同阶段进行区分，并为不同的MRI器官模型设计疾病管理策略。该策略展示了如何利用AI技术进行早期诊断和干预，从而提高医疗效率。" 在这篇发表在《生物科学与医学》2019年第7期的研究中，作者Laura Fanea探讨了AI在放射学中的潜在作用，特别是如何改进疾病管理。AI的运用有望提高医疗服务的效率，通过对MRI数据的深入分析，可以更准确地识别和评估疾病。研究中，作者选取了定量MRI参数，将它们与对应的生理解剖结构相联系，创建了一个hMRI_PASC，这是一个映射人体MRI状态的工具。 为了评估疾病，研究使用了一个公式，计算MRI参数在疾病影响区域（DA）和正常对照（CN）之间的相对差异，以百分比形式表示（RN_Parameter%）。通过设定阈值，可以将疾病分为不同的严重程度等级，即MCSSS，这个系统包含了三个主要级别（渗透、动力学和弹性成像，IDE）和七个类型，以及十八个具体阶段。这样的细分有助于更精细地理解疾病的进展和定位。 此外，该研究还提出了一个针对DA人MRI器官模型的疾病管理策略，它依赖于hMRI_PASC和MCSSS来识别和追踪疾病。这种方法使得放射学能够直接利用AI进行疾病检测和评估，可能在早期诊断和治疗决策中发挥关键作用，从而改善患者预后。 这篇研究强调了AI在放射学中的应用潜力，特别是在MRI分析和疾病管理方面。通过建立hMRI_PASC和MCSSS，研究人员提供了一种新的工具，有助于医生更有效地理解和管理各种疾病状态，提高了医疗决策的精确性和及时性。