登上《Nature》子刊的最新研究——多模态AI模型MAARS，首次用深度学习方法处理原始MRI图像，实现了对心源性猝死风险（SCDA）的高精度预测，准确率高达89% 目前，肥厚型心肌病的临床诊断准确率仅50%，这使得医生在决定患者是否需要植入除颤器等保护措施时，常常面临“掷骰子”般的选择。 这种设计使模型能够从不同数据中提取特征，并通过MBT（多模态融合模块）学习跨模态的相互作用，有效整合知识，避免了简单拼接数据导致的过拟合问题。 模型不仅能处理EHR中的40项结构化数据（如年龄、家族史、运动耐量测试结果）；还能解析超声与CMR报告中的27项专业指标（如左心室射血分数、流出道压力阶差）；通过3D-ViT网络直接学习LGE-CMR图像的三维空间特征。 与黑箱AI不同，MAARS具备可解释性设计，通过Shapley值分析（量化每个输入特征对模型预测结果的贡献程度）和注意力机制可视化，能明确说明为何某患者风险高。 例如，如果模型指出患者因某种特定的瘢痕模式而处于高风险，医生就可以更精确地评估是否需要植入除颤器或或优化药物治疗策略等其他干预措施，而不是仅仅基于一个不明确的风险百分比进行评估。
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