近日，由纽约布法罗大学领衔的科研团队在《通信医学》发表成果，宣布利用人工智能技术从传统临床核磁共振扫描中识别多发性硬化症皮层病变。长期以来，多发性硬化症的病情进展与认知损伤主要集中于大脑灰质，但常规影像仅能捕捉白质病变，导致皮层损伤长期处于临床监测盲区。为突破此瓶颈，团队联合荷兰学者与基因泰克专家，开发多模态皮层病变增强算法。该AI模型通过交叉分析多对比度核磁影像，精准捕捉组织微观差异并合成缺失病理信号。在应用于一项超七百例受试者的三期临床试验数据后，系统成功检出逾一万一千个传统影像无法识别的皮层病灶。研究团队指出，此项技术首次实现了多发性硬化症隐性病理的无创可视化，使既往被忽略的神经损伤指标得以量化监测。该突破将彻底改变临床疗效评估体系，为历史试验数据的深度复盘及下一代精准疗法的开发提供关键支撑。