“上医治未病”——《黄帝内经》的千年箴言，今日在医学影像领域焕发新生。面对儿童致残首因——脑瘫的早期预警难题，西安交通大学一附院在国家医学中心建设过程中将其作为重点攻关方向，依托“揭榜项目”，联合全国十余家医疗机构，基于常规磁共振成像（MRI）首次构建6月龄至2岁婴幼儿脑瘫风险智能预测模型，突破“确诊晚、干预迟”的临床困境。相关成果发表于Lancet子刊eClinicalMedicine及医学影像顶刊IEEE Trans Med Imaging，为全球脑瘫早期防控提供“中国方案”。

突破临床困局：从“被动治疗”到“主动预警”

脑瘫居我国儿童致残性疾病首位，而脑白质损伤（早产儿发生率超20%）是其主要诱因。传统临床确诊多延迟至2岁后，错失神经可塑性黄金干预期。西安交大一附院联合河南中医药大学一附院、遵义医科大学附属医院等全国12家医疗机构，首次实现基于基层普及的常规MRI图像对脑瘫的早期精准预测。该研究发表于Lancet子刊eClinicalMedicine，黄婷婷博士为论文第一作者，杨健教授为论文通讯作者。

技术创新：五大脑区特征锁定风险，AI赋能基层推广

研究团队发现，内囊后肢、半卵圆中心皮质脊髓束、大脑脚、丘脑及豆状核的异常信号或萎缩，是脑瘫的五大独立预测因素。基于此，团队创新性地构建视觉列线图模型，将复杂医学影像转化为直观风险评分，风险概率一目了然。模型在383名患儿的多中心验证中表现卓越：①预测精度：外部验证队列AUC达0.92（95% CI:0.86-0.97）；②临床普适性：11名不同经验医师盲测平均AUC 0.96，敏感性与特异性分别达90%和88%；③基层适配：仅需常规MRI，无需昂贵高级序列，适宜资源有限地区推广。

图片来源：Tingting Huang, et al. EclinicalMedicine, 2025

论文链接：https://www.thelancet.com/journals/eclinm/article/PIIS2589-5370(25)00296-2/fulltext

“圣人见微以知萌，见端以知末”。西安交大一附院杨健教授团队、数学与统计学院孙剑教授团队进一步融合人工智能，实现关键脑区病变的自动识别与多模态特征融合，初步建成脑瘫风险智能评估系统，相关算法发表于IEEE Trans Med Imaging，亓凯博士、黄婷婷博士为论文共同第一作者，孙剑教授、杨健教授为论文共同通讯作者。

图片来源：Kai Qi, et al. IEEE Trans Med Imaging. 2025

论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11018476

社会价值：早筛关口前移，点亮患儿希望

该模型将脑瘫风险预警窗口大幅提前至6月龄，为康复干预赢得关键时间。研究证实，对高风险婴儿实施早期康复治疗，可显著改善改善患儿的运动、语言、认知能力，帮助部分轻症患儿接近正常发育水平，甚至融入普通学校、参与社会劳动。这意味着减少了 “终身依赖型” 残障人群的比例，提升了社会整体人口的功能素质。正如通讯作者杨健教授所言：“一岁前的脑神经可塑性犹如春苗逢雨，此时干预事半功倍。”该研究团队去年到今年已开展全国多中心研究，未来，团队将继续扩大样本量，开展跨国多中心验证，推动“筛查-诊断-干预”一体化智能体系落地基层，提升基层医疗机构对脑瘫早期信号的识别能力，进而完善整个儿童健康管理体系，惠及所有儿童的发育健康。