智源发布全球首个心脏核磁智能体，打破读片壁垒实现全自动诊断

心血管疾病位居全球致死原因之首，然而行业长期受困于结构性错配：一边是持续激增的临床诊疗需求，另一边则是顶尖心脏影像诊断资源高度集中在头部三甲医院，即便基层医疗机构配备了核磁设备，也难以摆脱“设备齐全却不会解读”的困境。

针对这些核心痛点，北京智源人工智能研究院（BAAI）携手首都医科大学附属北京安贞医院、河南医药大学第一附属医院，推出了业内首创的心脏磁共振（CMR）多模态智能体——BAAI Cardiac Agent。该智能体构建了从结构分割与分析、功能定量评估，到疾病诊断分类及智能化报告生成的全流程诊疗闭环。它能对心脏核磁影像进行端到端自动化分析，自动输出符合临床规范的标准化报告。这不仅重塑了临床医生的影像阅读工作流，提供高效精准的决策支持，打破了技术与人才壁垒，更让各级医疗机构乃至偏远地区患者都能享受到专家级的诊断服务，促进优质医疗资源普惠大众。

作为心血管疾病诊断的“金标准”，心脏磁共振成像（CMR）凭借无辐射、多参数、高分辨率等优势，能清晰展示心脏结构、功能及组织病变细节，是冠心病、心肌病等疾病评估的核心手段。然而，其临床价值受限于两大瓶颈：一是解读门槛极高，涉及多序列图像分析，极度依赖经验丰富的专家，培养周期长；二是优质资源分布失衡，顶尖解读能力集中于一二线城市，且人工判读易疲劳，影响精准度。

BAAI Cardiac Agent的核心突破在于，利用AI技术实现了顶尖CMR诊断能力的标准化、可复制与全天候稳定输出，从根本上破解了制约技术普及的底层难题。

BAAI Cardiac Agent并非单一模型，而是一套基于Agent-Expert（智能体-专家）架构的协同系统。其灵感源自人类专家协作，由中央多模态智能体调度，多个专业子模型分工合作。该系统集成了结构分割、功能量化、组织特征分析和疾病诊断等先进算法，能像人类团队一样，协同完成从影像上传、序列识别、智能帧提取，到结构分割、指标计算、诊断及报告生成的全过程，实现“输入影像、输出诊断”的闭环。

BAAI Cardiac Agent的工作流程模拟了临床医生的操作，且效率提升了30倍。

研究团队在安贞医院、河南医药大学第一附属医院的2413例CMR数据集上进行了验证，结果表现卓越。诊断准确率极高：内部验证集平均AUC达0.96，外部验证集平均AUC达0.87，具备强泛化能力。它能精准区分“正常/缺血性/非缺血性心肌病”及多种亚型。心功能指标（如LVEF）输出与专家手动测量高度一致（皮尔逊相关系数>0.90），误差在可接受范围内。结构化报告经多位放射科医生盲审，与专家撰写的一致性高，支持PDF下载。

同时，团队开源了首个CMR影像语义理解评测数据集。权威评测显示，该系统在瓣膜判断、左右心室评估、心包积液及灌注状态等方面表现突出，各项识别结果与专家判断高度契合，展现了强大的临床实用性。

BAAI Cardiac Agent的成功开源，是AI医疗落地的重要突破。它能将原本耗时30-60分钟的人工解读缩短至1分钟，缓解医师短缺，减少人为经验差异带来的误差，提高诊断客观性。

在临床应用中，该系统助力心血管疾病的筛查、诊断、监测与评估，填补基层资源缺口，减轻头部医院压力。同时为临床研究提供标准化数据，推动心血管医学智能化发展。BAAI致力于通过开源促进产学研协同，加速AI医疗普惠。

关于本项目

项目代码已公开，地址为：

https://github.com/plantain-herb/Cardiac-Agent

大模型CMR影像学表现和专家模型调度评估数据集地址为：

https://huggingface.co/datasets/TaipingQu/CMRAgentEvalSet

该数据集主要涉及CMR影像主要的8种专家工具和15种主要的影像学表现，其中瓣膜评估可判断二尖瓣、三尖瓣为正常或异常；左心室结构与功能评估包括左心室腔（正常、增大、扩张）、左心室壁（正常、增厚、变薄）、左心室壁运动（正常、减低）及左心室收缩与舒张功能（正常、减低）；同样可判断右心室腔、室壁、室壁运动及收缩与舒张功能的具体状态；心包有无积液；心肌灌注是否正常以及LGE的病理特征。

专家模型多序列CMR分割数据集地址为：

https://huggingface.co/datasets/TaipingQu/CMR-MULTI

该数据集覆盖短轴（SAX）、两腔心（2CH）、四腔心（4CH）等多视角CMR影像，并配备由专业心内科与放射科医师标注的像素级分割标签，可全面支撑多序列心脏分割模型的训练与评测，可以为分割、诊断、量化等专家模型提供高质量、标准化的训练与验证基础，显著提升AI系统在真实临床场景中的准确性与泛化能力，目前仅限非商业学术研究与官方挑战赛使用。

参考文献