西安交通大学**附属医院联合全国十余家医疗机构，历时15年，基于常规MRI构建了6月龄至2岁婴幼儿脑瘫风险智能预测模型，解决了脑瘫早期预警难题。该研究通过分析全国13家医院的万余例脑发育数据，识别出五个脑区信号异常或萎缩是脑瘫的独立预测因素，并创新性地构建了视觉列线图模型，将复杂影像信息转化为直观的风险评分。

研究成果发表于《柳叶刀-开放科学》及IEEE旗下的《IEEE医学影像汇刊》，为全球脑瘫早期防控提供了切实可行的“中国方案”。这项研究从零起步，逐步积累了大量基础数据，并从**初的婴幼儿神经系统发育拓展至局灶性脑白质损伤的研究，**终实现了从人工评估到AI智能判读的转变，有效提高了脑瘫的早期诊断和干预效率。（动脉网）