心血管疾病位列全球居民死亡原因首位，但行业长期困于难以破解的结构性错配：一边是持续爆发的临床诊疗需求，一边是顶尖心脏影像诊断资源高度集中于头部三甲医院，大量基层医疗机构即便配齐了核磁设备，也始终跳不出 " 能拍片、不会读片 " 的能力陷阱。
针对这些核心痛点，北京智源人工智能研究院（BAAI）联合首都医科大学附属北京安贞医院、河南医药大学第一附属医院，正式发布业内首个心脏磁共振（CMR）多模态智能体 —— BAAI Cardiac Agent。这套智能体实现了一站式 " 结构分割与分析 - 功能定量评估 - 疾病诊断与分类 - 智能化报告 " 的全流程诊疗闭环，可对心脏核磁共振影像完成端到端自动化分析，自动输出符合临床规范的标准化报告。不仅重构了临床医生的影像解读工作流，为诊疗提供高效、精准的决策支持，打破了心脏磁共振诊断的技术与人才双壁垒，更让全国各级医疗机构与偏远地区患者获得顶尖专家级诊断服务，推动优质医疗资源惠及所有有需求的人群。
作为心血管疾病诊断领域公认的 " 金标准 "，心脏磁共振成像（CMR）凭借无辐射、多参数、高分辨率核心特性，可清晰呈现心脏结构、功能及心肌组织病变细节，是冠心病、心肌病、心脏瓣膜病等全品类心血管疾病临床诊断、病情评估的核心影像学手段。但这项核心诊断技术的临床价值，始终受限于两大堵点未能充分释放：
其一，影像解读的专业壁垒极高，涉及多序列、多时相图像分析及多项定量指标精准计算，高度依赖经验丰富的心血管专科医师和放射科医师等多类专家共同诊断，人才培养周期长、能力复制难度极大；其二，优质诊断资源地域分布严重失衡，顶尖 CMR 解读能力高度集中于一线城市头部医疗机构，中小城市难以获取同质化顶级诊疗资源；同时人工判读需处理海量影像数据，长期高强度工作极易产生疲劳，直接导致诊断精准度下降，诊断结果受医师状态影响波动，而人工智能可实现持续稳定输出。
BAAI Cardiac Agent 的核心突破，正是通过 AI 技术实现了顶尖 CMR 诊断能力的标准化、可复制化、全天候稳定输出，从根源上破解了制约技术普及的底层壁垒。
多专家模型协同智能体框架
复刻人类专家诊疗思维
BAAI Cardiac Agent 并非一个单一的 AI 模型，而是一套基于 Agent-Expert（智能体 - 专家）架构、能够动态协调多个 " 专家 " 子模型的智能体系统，其核心灵感源于人类专家团队的协作模式，由一个中央多模态智能体统筹调度，多个专业子模型分工协作。它在一个统一的工作流中，集成了专门用于心脏结构分割、心功能量化、心肌组织特征分析和疾病诊断的先进算法。这种端到端架构使其能够像人类专家团队一样，协同完成从原始影像上传、序列识别、智能帧提取，到结构分割、指标计算、疾病诊断，再到报告生成的全过程，实现 " 输入影像、输出诊断 " 的端到端闭环。
BAAI Cardiac Agent 工作流，可以模拟临床医生的工作流程且效率提高 30 倍
媲美人类专家
多维度验证彰显临床价值
研究团队在来自首都医科大学附属北京安贞医院、河南医药大学第一附属医院，涵盖 7 种主要心血管疾病的 2413 例患者 CMR 数据集上对 BAAI Cardiac Agent 进行了全面评估，结果表现优异。
诊断准确率高：针对特定疾病类型的诊断，在内部验证集中，其疾病诊断的 AUC（曲线下面积）平均 0.96，意味着诊断准确率接近完美；在更具挑战性的外部验证集中，平均疾病诊断 AUC 也达到了 0.87，展现出极强的泛化能力，能够有效适配不同医疗机构、不同扫描设备的影像数据。其中，心脏疾病筛查（CDS）可实现 " 正常 / 缺血性心肌病 / 非缺血性心肌病 " 三类分类，非缺血性心肌病分型（NICMS）可精准区分肥厚型、扩张型、炎症型等 5 种亚型，满足临床精准诊断需求。对于左心室射血分数（LVEF）、每搏输出量、左心室质量等核心心功能指标，系统输出结果与临床专家手动测量报告高度一致，皮尔逊相关系数均超过 0.90，误差控制在临床可接受范围，彻底解决了人工测量耗时、误差大、重复性差的问题。
同时，由该系统生成的结构化临床报告，涵盖影像表现、量化指标、诊断意见等核心内容，格式规范、逻辑清晰，经过来自不同资历水平的六位放射科医生盲审，显示出与专家撰写报告的高度一致性。此外，系统还支持 PDF 格式报告下载，方便临床归档和后续诊疗参考。值得一提的是，研究团队开源了行业内首个针对 CMR 影像语义理解的深度评测数据集—— CMRAgentEvalSet。基于该数据集的权威评测证实，该系统在影像表现识别方面效果突出：不仅能精准完成二尖瓣与三尖瓣的正常 / 异常判断，还能对左、右心室的大小、室壁、室壁运动及收缩 / 舒张功能进行全方位评估，同时涵盖心包积液、灌注状态及 CINE、LGE、Rest MPI 三类核心序列的详细描述。各项识别结果均与临床专家判断高度契合，充分彰显了该系统的临床实用价值。
BAAI Cardiac Agent 诊断结果，在主要心脏疾病的诊断效果上可以媲美人类专家
BAAI Cardiac Agent 临床报告得分相比其他主流模型具有优势，对于不同年资放射科医生的提升均有所帮助
赋能临床，惠及患者
推动 AI 医疗落地新进程
BAAI Cardiac Agent 的成功研发与开源，是 AI 技术在复杂医学影像全流程诊疗应用中的关键突破，兼具重要的临床实用价值与行业普惠意义。它不仅能显著提升 CMR 影像的解读效率，将原本需要 30-60 分钟的人工解读流程缩短至 1 分钟，大幅缓解专业医师短缺的压力，更能通过标准化的分析体系，减少人为经验差异带来的诊断差异，提高诊断的客观性和可重复性，避免漏诊、误诊。
在临床应用场景中，该系统可广泛应用于心血管疾病的早期筛查、精准诊断、病情监测和治疗效果评估，既能有效填补基层及偏远地区优质诊疗资源缺口，也能缓解头部医院医师高强度工作压力，规避人工阅片疲劳引发的诊断精度下降问题，大幅减轻临床医师工作负荷，并帮助基层医师提升 CMR 解读能力，让更多患者能够享受到高效、精准的心血管诊疗服务。同时，它还能为心血管疾病的临床研究提供标准化、大规模的影像分析数据支持，加速疾病发病机制研究和新型治疗方案的研发，推动心血管医学的数字化、智能化发展。
北京智源人工智能研究院作为人工智能领域领先的新型研发机构，始终聚焦人工智能前沿基础研究与核心技术突破，坚持以科技创新提升民生福祉。本次发布的全球首个 BAAI Cardiac Agent 已全面开放核心代码与配套评测数据，作为开源项目，其旨在打破医疗 AI 领域的技术壁垒，促进学术界与产业界深度协同创新，共同优化模型性能、拓展应用场景，加速 AI 技术在医疗健康领域的落地应用与普惠医疗，让人工智能真正造福大众，体现 AI 向善。
关于本研究
本研究成果以预印本形式发布于 arXiv 平台（论文编号 : arXiv:2604.04078）。
项目代码已开源，地址为：
https://github.com/plantain-herb/Cardiac-Agent
大模型 CMR 影像学表现和专家模型调度评估数据集地址为：
https://huggingface.co/datasets/TaipingQu/CMRAgentEvalSet
该数据集主要涉及 CMR 影像主要的 8 种专家工具和 15 种主要的影像学表现，其中瓣膜评估可判断二尖瓣、三尖瓣为正常或异常；左心室结构与功能评估包括左心室腔（正常、增大、扩张）、左心室壁（正常、增厚、变薄）、左心室壁运动（正常、减低）及左心室收缩与舒张功能（正常、减低）；同样可判断右心室腔、室壁、室壁运动及收缩与舒张功能的具体状态；心包有无积液；心肌灌注是否正常以及 LGE 的病理特征。
专家模型多序列 CMR 分割数据集地址为：
https://huggingface.co/datasets/TaipingQu/CMR-MULTI
该数据集覆盖短轴（SAX）、两腔心（2CH）、四腔心（4CH）等多视角 CMR 影像，并配备由专业心内科与放射科医师标注的像素级分割标签，可全面支撑多序列心脏分割模型的训练与评测，可以为分割、诊断、量化等专家模型提供高质量、标准化的训练与验证基础，显著提升 AI 系统在真实临床场景中的准确性与泛化能力，目前仅限非商业学术研究与官方挑战赛使用。
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