宾大开发CT影像AI模型Percival，仍处临床前测试

宾夕法尼亚大学医学团队开发并评估了CT影像人工智能模型Percival，研究中其识别胰腺癌、肝硬化和细菌性肺炎的表现优于TotalSegmentator，目前仍处于临床前测试阶段。 团队使用约5万名患者的约40万次CT扫描训练模型，旨在识别未被发现的疾病线索及潜在健康风险。研究发表于《npj Digital Medicine》，模型代码和训练规格已开源；开发团队希望于2027年初开展进一步测试，推动其进入常规临床使用。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。