Neuro-VL 视觉语言模型用近百万神经影像训练，诊断超越 OpenAI 与 Google 前沿模型

研究团队发布 Neuro-VL，一个基于近 100 万例常规临床神经影像研究训练的视觉语言模型，能解读完整影像检查并用自然语言讨论结果。该模型在内部及国际数据集上，诊断、病灶定位与异常描述以及生成完整放射报告的表现均超过通用前沿模型和专用医疗模型。Neuro-VL 还能对比序列检查评估疾病进展，并且在面对误导性临床假设时，抗干扰能力优于 OpenAI 和 Google 的领先前沿模型。其技术路线是利用医疗系统积累的私有临床影像数据训练，绕开了通用专有模型无法接触临床影像的限制。论文认为这展示了医疗系统的集体临床经验可以转化为具备专科知识和广泛临床能力的医疗 AI，将健康系统学习从单次预测扩展到交互式影像解读与纵向疾病监测。