华东师范大学—纽约大学联合团队研发的人工智能算法可在数秒内完成脑部磁共振成像(MRI)中胶质瘤的自动识别与勾画，将原本需要医生数十分钟的手动工作压缩至几秒钟，准确率在术后复杂病例中仍保持高水平，标志着AI辅助脑部影像分析技术取得重大突破。
国际医学影像挑战赛最新结果显示，华东师范大学—纽约大学联合团队研发的人工智能算法能够在复杂的治疗前后脑部磁共振成像（MRI）数据中，稳定、准确地自动识别并勾画胶质瘤及其关键亚区，尤其是在手术或放化疗之后影像结构复杂的情况下，仍能保持较高准确度。[1]
该技术的核心突破在于将高度依赖人工的肿瘤轮廓勾画工作交由AI高效完成，系统可在数秒至数分钟内输出稳定、一致的肿瘤轮廓，为医生提供可靠参考，大幅降低重复性工作负荷。[1]
在国际顶级医学影像挑战赛的’治疗前后胶质瘤自动分割’任务中，该团队凭借创新的统一框架与复合损失函数设计斩获全球第二名，其算法在术后复杂病例中依然保持高精度，标志着向临床落地迈出坚实一步。[1]
AI在脑部影像分析领域的应用已从单纯的肿瘤识别扩展至多维度临床场景。国内研究团队近期在《医学影像分析》期刊发表的成果显示，其创新设计的级联注意力机制模型，在胰腺癌分割任务中Dice系数达到0.913，较传统U-Net模型提升11.2个百分点。[1]
在神经外科领域，AI重建的脑血管三维图谱可清晰呈现动脉瘤形态学特征，辅助医生制定精准的介入治疗方案。这种智能化的影像解析技术，使病灶的空间分布、形态演变和病理特征得以立体化呈现，显著提升了临床决策的准确性和效率。[1]
研究人员在超过800例多模态临床影像数据的综合分析中发现，躯体认知网络与多个脑深部核团存在紧密连接，在帕金森病患者中这些连接出现病态的异常增强。基于这一发现开发的新设备可以达到毫米级靶点导航精度，而定位时间在秒级，大幅提升了治疗的准确性和可重复性。[2]
AI辅助诊断系统已在实际医疗场景中展现出显著优势。医生上传影像图后，AI可在2秒内生成结构化辅助报告，诊断准确率最高达98%，已显著提升阿尔茨海默病（AD）早期识别率。[1]
基于深度学习的医学影像分析系统可实现全自动病理切片处理，单张玻片解析速度较人工提升300倍。该系统通过分布式计算架构实现日均万例级的图像处理能力，有效优化医疗机构的工作流程，使临床医师能将80%的工作时间重新分配给疑难病例会诊和多学科联合诊疗。[2]
谷歌最新开源的MedGemma 1.5多模态大语言模型在纵向时序影像分析方面也取得进展，在MS-CXR-T时序评估基准上，宏观准确率从61%提升至66%，有效捕捉病灶动态变化，例如判断肺炎浸润是否吸收，支持随访决策。[3]
AI医疗技术的发展正推动’人机协同’诊疗新模式的形成。团队研发的自动分割技术核心价值在于将医生从重复性工作中解放，让临床医师能将更多精力投入到病情综合判断与个性化治疗决策中。[1]
依托昇腾算力平台构建的混合现实手术导航界面，使主刀医生能透视颅脑内部复杂结构，结合具备触觉反馈的仿生机械手，成功将关键操作误差控制在0.8mm以内。经华山医院等顶尖医疗机构临床验证，该解决方案在保留99.3%健康脑组织的同时，显著缩短了40%的平均手术时长。[2]
未来，相关团队将在保障数据合规与患者隐私安全的前提下，进一步与临床团队合作开展多中心验证与可解释性分析研究，并探索将相关算法以工具或插件形式嵌入科研与临床工作流程，为脑肿瘤的诊疗和长期随访提供更加高效、可靠的智能辅助支持。[1]