AI 在您的影像中究竟能看到什么？
在 ReadYourLab.com，我们使用 MedGemma 1.5—由 Google 开发的开源医疗 AI 模型—帮助您读懂 CT 和 MRI 影像。它是目前可用的最先进的医学影像 AI 模型之一。
但任何 AI 都不是万能的。MedGemma 只在特定身体部位和特定扫描类型上训练过。对于训练过的部位，它表现可靠；对于从未见过的部位，准确性会大幅下降。本页面将详细说明 MedGemma 的训练范围，帮助您了解可以期待什么。
1. MedGemma 如何学习
CT 或 MRI 扫描并非平面图像，而是由数百张切片叠加形成人体三维图像的“体积”数据。与大多数只分析平面 2D 图像的 AI 模型不同，MedGemma 1.5 经过训练可以分析完整的 3D 体积，能像放射科医生一样一次性查看整个扫描。
一个重要细节：MedGemma 专门在轴位（横断面）图像上训练—即从上往下俯视、水平切割身体的视图。它未经矢状位（侧面视图）或冠状位（正面视图）方向的训练。这一点至关重要，因为许多常见的扫描方案—如脊柱 MRI 或某些膝关节 MRI 序列—依赖矢状位或冠状位视图。
Google 通过以下组合训练了 MedGemma：
真实医学影像
数千例来自真实患者的去标识化 CT 和 MRI 体积数据，涵盖特定身体部位（详见下文）。
医学知识
数百万份医学教材、研究论文和临床问答数据集，使其具备远超单纯图像分析的广泛医学知识。
临床记录
真实的电子健康档案（EHR）、检验报告和出院小结，帮助理解影像发现与实际患者诊疗之间的关联。
2. 已训练的身体部位与扫描类型
这是本页面最重要的部分。MedGemma 针对特定身体部位进行了训练，且仅使用<strong class="text-slate-800">轴位（横断面）图像</strong>。当分析与其训练数据匹配的扫描时，AI 的可靠性最高。
头部 / 脑
CT 和 MRI（轴位）
头部轴位扫描，包括脑组织、液体腔隙、颅骨结构及颈部上段（颈椎上部）。标准头部扫描通常延伸至 C1–C3 椎体附近。
胸部
CT（轴位）及 X 线
胸部轴位 CT，包括肺、乳腺组织及扫描野内可见的胸椎。此外还在胸部 X 线上进行了广泛训练，包括对比当前与历史 X 线片以追踪变化。
腹部
CT 和 MRI（轴位）
覆盖肝脏、肾脏、脾脏等腹部器官及周围结构的轴位扫描。腰椎和上部骨盆也可在这些扫描中显示。
膝关节
MRI（轴位）及 X 线
膝关节轴位 MRI，包括韧带、软骨和骨结构。同时也在膝关节 X 线上进行了训练。
3. 未经训练的身体部位
MedGemma 未在以下身体部位的扫描或矢状位、冠状位方向的图像上进行训练。如果您上传这些区域的扫描，AI 可能会尝试描述所见，但分析的可靠性将大幅降低。
矢状位或冠状位扫描（任何身体部位）
颈部下段 / 甲状腺（C3 以下）
下部骨盆及髋关节
肩关节
腕部、手及前臂
踝部、足及小腿
心脏（专用心脏影像）
关于重叠区域的说明：胸部和腹部轴位 CT/MRI 扫描野内会包含部分脊柱（胸椎和腰椎）及乳腺组织，因此 AI 对这些结构有一定了解。头部扫描包含颈部上段至约 C1–C3。但它未经专用脊柱影像（用于椎间盘突出的矢状位 MRI）、专用乳腺影像（乳腺钼靶）或非轴位方向图像的训练。轴位切片中的偶然可见性，并不等同于针对性训练。
4. 支持的扫描类型（模态）
MedGemma 已在以下医学影像类型上进行训练：
CT 扫描（计算机断层扫描）
仅限头部、胸部和腹部的轴位 3D 体积 CT。
MRI 扫描（磁共振成像）
仅限头部、腹部和膝关节的轴位 3D 体积 MRI。
X 线检查
胸部 X 线和膝关节 X 线（2D 图像）。
本模型未经以下类型训练：矢状位或冠状位图像方向、超声、PET 扫描、乳腺钼靶、DEXA 骨密度扫描或血管造影。许多常见扫描方案（尤其是脊柱和关节影像）使用矢状位或冠状位视图，均超出模型的训练范围。
5. 准确率数据：含义解读
Google 使用特定基准测试对 MedGemma 进行了评估。这些分数反映了 AI 在其训练扫描类型上的表现，不适用于训练数据范围外的身体部位或扫描类型。
MRI（已训练区域）
64.7%
针对头部、腹部和膝关节 10 类 MRI 表现的识别准确率。意味着 AI 约每 3 次中能正确识别 2 次。
CT（已训练区域）
约 61%
针对头部、胸部和腹部 CT 表现的准确率。与 MRI 类似，约每 5 次中有 3 次识别正确。
胸部 X 线
89.5%
在最常见的 5 种胸部 X 线表现上，MedGemma 表现非常出色，是其最强的领域之一。
医学知识
约 70%
在美国执业医师资格考试（USMLE）风格题目中达到约 70%，体现了扎实的综合医学推理能力。
重要提示：上述准确率数据仅适用于已列出的身体部位和扫描类型。如果您上传 AI 未经训练的部位扫描（如脊柱 MRI 或肩关节 CT），实际准确率将远低于这些数字。请务必与医生讨论结果。
6. 特别擅长的方面
在分析其训练数据范围内的扫描（头部、胸部、腹部、膝关节）时，MedGemma 1.5 在以下方面尤为出色：
发现肿块和病灶
由于经过训练理解完整体积而非单一切片，能可靠地检测跨越 3D 扫描多个层面的异常增生。
精确定位
准确定位器官和结构，并指出大小、形态或位置的异常。
追踪变化
将当前胸部 X 线与既往图像对比，判断某一发现是改善、稳定还是进展。
通俗易懂的解释
凭借其医学文本训练，MedGemma 能以比典型放射学报告更易读的语言描述发现。
7. 您应了解的局限性
坦诚说明局限性与强调能力同样重要：
不能替代医生
MedGemma 是协助放射科医生的基础模型，而非替代。其输出是出发点，不是诊断。请务必咨询医疗专业人员。
仅限轴位图像
MedGemma 仅在轴位（横断面）图像上进行训练。矢状位（侧面）和冠状位（正面）扫描不在其训练范围内。如果您的扫描使用这些方向，AI 将在其学习范围之外运行。
训练空白 = 知识空白
对于训练数据范围外的身体部位（专用脊柱影像、骨盆、肩关节等），结果可靠性较低。AI 在不熟悉的区域出错时可能仍听起来很自信。
罕见疾病更难识别
即使在已训练的身体部位，罕见疾病或非典型表现也可能被遗漏。AI 从数据模式中学习，出现频率低的疾病更难检测。
图像质量至关重要
运动伪影（患者移动导致的模糊）、低分辨率扫描或非常规扫描方案会降低 AI 的准确性。
没有个人背景信息
AI 不了解您的病史、用药情况或症状。放射科医生会结合您的整体健康状况解读扫描—这是 AI 无法做到的。
仅以英语评估
MedGemma 主要使用英语提示进行评估，其他语言的表现尚未经过正式测试。
我们对您的承诺
我们相信诚实透明的信息。当您上传扫描时，我们会提前告知其是否在 MedGemma 的训练数据范围内。我们的目标是帮助您在下次就诊时做好充分准备，带着正确的问题去见医生—而非替代您医疗团队的专业判断。