伦敦大学学院（UCL）研究人员开发出新型人工智能工具MindGlide，可帮助分析评估多发性硬化症（MS）患者的治疗效果。
多发性硬化症是一种免疫系统攻击大脑和脊髓的疾病，会导致患者行动、感知和思维功能障碍。该AI工具通过数学模型对计算机进行训练，利用海量数据学习执行复杂任务如图像识别。MindGlide能从MS患者的脑部核磁共振成像（MRI）中提取关键信息，如测量受损区域、识别大脑萎缩和斑块等细微变化。
虽然MRI标记物对研究和测试MS治疗方案至关重要，但其测量需要特殊扫描设备，限制了常规医院扫描的有效性。伦敦大学学院女王广场神经病学研究所的菲利普·盖布尔博士表示："我们希望该工具能解锁数百万未开发脑部图像中的宝贵信息，立即为研究人员提供重要洞察。预计未来五到十年内，临床医生有望通过AI更好理解患者病情。"
发表于《自然通讯》的研究显示，MindGlide对1000余名MS患者共计14000张影像进行分析，成功检测不同治疗方案在临床试验和常规护理中的效果。该工具仅需每张影像5-10秒即可完成解析，特别在仅使用T2加权MRI等常规扫描时，仍能准确识别被脑脊液覆盖的亮信号中的斑块病变。
研究证实MindGlide在单一时点及长期年度扫描中均表现稳定可靠，不仅在脑部表层检测优于传统方法，对深层结构也有卓越解析能力。其分析结果还成功验证了先前关于治疗有效性的高质量研究结论。
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