論文の概要: Learning neuroimaging models from health system-scale data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18638v1
• Date: Tue, 23 Sep 2025 04:49:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.705393
• Title: Learning neuroimaging models from health system-scale data
• Title（参考訳）: 医療システムスケールデータを用いたニューロイメージングモデルの学習
• Authors: Yiwei Lyu, Samir Harake, Asadur Chowdury, Soumyanil Banerjee, Rachel Gologorsky, Shixuan Liu, Anna-Katharina Meissner, Akshay Rao, Chenhui Zhao, Akhil Kondepudi, Cheng Jiang, Xinhai Hou, Rushikesh S. Joshi, Volker Neuschmelting, Ashok Srinivasan, Dawn Kleindorfer, Brian Athey, Vikas Gulani, Aditya Pandey, Honglak Lee, Todd Hollon,
• Abstract要約: 磁気共鳴イメージング(MRI)研究の世界的な需要は着実に高まっている。 これらの課題は、低リソースおよび農村部における患者に不当に影響を及ぼす。 本稿では,脳神経イメージングのための第1ビジョン言語モデル(VLM)であるPrimmaを開発するために,大規模学術健康システムをデータエンジンとして活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.83611133053824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Neuroimaging is a ubiquitous tool for evaluating patients with neurological diseases. The global demand for magnetic resonance imaging (MRI) studies has risen steadily, placing significant strain on health systems, prolonging turnaround times, and intensifying physician burnout \cite{Chen2017-bt, Rula2024-qp-1}. These challenges disproportionately impact patients in low-resource and rural settings. Here, we utilized a large academic health system as a data engine to develop Prima, the first vision language model (VLM) serving as an AI foundation for neuroimaging that supports real-world, clinical MRI studies as input. Trained on over 220,000 MRI studies, Prima uses a hierarchical vision architecture that provides general and transferable MRI features. Prima was tested in a 1-year health system-wide study that included 30K MRI studies. Across 52 radiologic diagnoses from the major neurologic disorders, including neoplastic, inflammatory, infectious, and developmental lesions, Prima achieved a mean diagnostic area under the ROC curve of 92.0, outperforming other state-of-the-art general and medical AI models. Prima offers explainable differential diagnoses, worklist priority for radiologists, and clinical referral recommendations across diverse patient demographics and MRI systems. Prima demonstrates algorithmic fairness across sensitive groups and can help mitigate health system biases, such as prolonged turnaround times for low-resource populations. These findings highlight the transformative potential of health system-scale VLMs and Prima's role in advancing AI-driven healthcare.
• Abstract（参考訳）: 神経イメージングは、神経疾患の患者を評価するためのユビキタスなツールである。 磁気共鳴イメージング(MRI)研究の世界的な需要は着実に増加し、健康システムに大きな負担を課し、ターンアラウンドタイムを長くし、医師のバーンアウトを激化させている。 これらの課題は、低リソースおよび農村部における患者に不当に影響を及ぼす。 そこで我々は、大規模学術健康システムをデータエンジンとして活用し、実際の臨床MRI研究をインプットとして支援する神経イメージングのためのAI基盤として、最初の視覚言語モデル(VLM)であるPrimを開発した。 220,000以上のMRI研究に基づいて、Primaは階層型視覚アーキテクチャを使用して、一般的なMRI機能と転送可能なMRI機能を提供している。 プリマは、30KのMRI研究を含む1年間の健康システム全体の調査でテストされた。 腫瘍,炎症,感染症,発達障害を含む主要神経疾患から52例の放射線診断を行ったところ,プリマはROC曲線92.0で平均診断面積を達成し,他の最先端の一般医療用AIモデルを上回った。 プリマは、説明可能な鑑別診断、放射線科医のためのワークリスト優先、様々な患者の人口統計学およびMRIシステムにおける臨床レファラーレコメンデーションを提供する。 プリマは、センシティブなグループにまたがるアルゴリズム的公正さを示し、低資源人口の転回時間などの健康システムのバイアスを軽減するのに役立つ。 これらの知見は、医療システムスケールのVLMの変革の可能性と、AI駆動型ヘルスケアの推進におけるプリマの役割を浮き彫りにした。

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