伦敦大学学院（UCL）的研究人员开发了一种名为MindGlide的人工智能工具，可以帮助解释和评估多发性硬化症（MS）患者接受的治疗方法的效果。
在英国，约有130,000人患有MS，每年给国民医疗服务体系（NHS）带来超过29亿英镑的费用。据UCL介绍，MindGlide能够从MS患者的护理过程中获取的脑部图像（MRI扫描）中提取关键信息，例如测量大脑受损区域并突出显示细微变化，如脑萎缩和斑块。
多发性硬化症是一种免疫系统攻击大脑和脊髓的疾病，会导致患者在运动、感觉或思考方面出现问题。磁共振成像（MRI）标记对于研究和测试MS的治疗方法是必要的，但测量这些标记需要不同类型的专门MRI扫描，这限制了许多常规医院扫描的有效性。
作为一项新研究的一部分，研究人员在《自然通讯》杂志上发表了他们的研究成果，他们在1,000多名MS患者的14,000多张图像上测试了MindGlide的有效性。
这项任务以前需要专家神经放射学家手动解读多年复杂的扫描结果，这一过程可能需要数周时间。现在，MindGlide首次能够使用AI来检测不同的治疗方法如何影响临床试验和常规护理中的疾病进展，使用以前无法分析的图像和常规MRI扫描图像。处理每张图像仅需5到10秒。
与另外两种AI工具相比，MindGlide的表现更好。SAMSEG是一种用于识别和勾勒MRI扫描中不同脑部区域的工具；WMH-SynthSeg是一种检测和测量某些MRI扫描中可见的亮斑的工具，这对于诊断和监测MS等疾病非常重要。与专家临床分析相比，MindGlide在定位斑块（或病灶）或监测治疗效果方面比SAMSEG好60%，比WMH-SynthSeg好20%。
在一份声明中，第一作者Philipp Goebl博士（UCL皇后广场神经学研究所和UCL Hawkes研究所）表示：“使用MindGlide将使我们能够利用医院档案中的现有脑部图像更好地了解多发性硬化症以及治疗对大脑的影响。我们希望这个工具能够解锁数百万张以前难以或不可能理解的脑部图像中的宝贵信息，立即为研究人员提供关于多发性硬化症的有价值的见解，并在不久的将来通过诊所中的AI更好地了解患者的状况。我们希望这在未来5到10年内成为可能。”
除了在检测大脑外层变化方面表现更好外，MindGlide在深层脑区也表现良好。研究结果在单个时间点和较长的时间段内都是有效和可靠的，例如在患者每年进行的扫描中。此外，MindGlide还能够验证之前关于哪些治疗方法最有效的高质量研究。
研究人员现在希望MindGlide能够在实际环境中用于评估MS的治疗方法。
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