AI連醫生都想取代？Prima AI讀腦掃描3秒診斷 97.5%神準

密歇根大學研究團隊推出革命性AI系統「Prima」，僅需幾秒就能分析腦部MRI影像，準確辨識超過50種神經疾病，並即時評估緊急程度，如中風或腦出血。 這款視覺語言模型（VLM）整合影像、患者病史及醫師檢查原因，模擬放射科醫生決策流程，提供差異診斷、轉診建議及優先排序，準確率高達97.5%。

研究涵蓋一年內逾30,000個真實MRI病例，Prima在診斷AUC（曲線下面積）達92.0%，特別在中風等急症識別上表現出色，能自動通知神經科或外科專家，加速治療流程。 相較傳統醫生需數分鐘至小時解讀，Prima僅用單一GPU 3秒完成，大幅減輕全球MRI需求暴增帶來的醫師負擔。 團隊利用密西根大學健康系統逾20萬MRI研究及560萬影像序列訓練，涵蓋數十年數位化記錄，確保模型廣泛適用性。

研究成果刊登於《Nature Biomedical Engineering》，證實Prima在健康系統規模數據下具轉移學習能力，未來可擴及乳房X光、胸部CT或超音波。 儘管前景光明，團隊承認仍處早期階段，需更多電子病歷整合驗證，以達臨床部署標準。

領導作者、神經外科醫生Todd Hollon形容Prima為「醫學影像的ChatGPT」，不僅診斷，還像「副駕駛」輔助放射科醫生，提升效率並維持公平性，對不同族群無偏誤。 共同第一作者Yiwei Lyu強調，快速轉診時間對改善預後至關重要，尤其在醫師短缺地區如鄉村醫療。 另一作者Samir Harake指出，Prima融合臨床脈絡，避免以往AI僅限狹隘任務的缺點。

對香港醫療而言，技術具啟發性。公立醫院MRI輪候常達數月，引入類似AI可優化資源，尤其應對人口老化帶來的神經疾病激增，如中風年逾2萬宗。 醫管局正探索AI應用，若Prima模式落地，或許能縮短急症處理時間，挽救更多生命。然而本地數據隱私法規及醫師培訓仍是挑戰，值得政府與科技企業合作推動。

撰文：TouchDown 創·著陸