‎a2zRadiologyAI获FDA批准腹部盆腔CT分诊新增10项发现

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2026 年 9 月 21 日，a2z Radiology AI 宣布其腹部盆腔 CT 分诊软件 a2z-Abdo-Triage 获得 FDA 批准，新增 10 项危急发现的自动识别，使其急性期分诊组合覆盖的发现总数达到 17 项，进一步帮助影像团队优先处理急危患者。

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1. FDA 批准新增 10 项危急发现

a2z Radiology AI 专注于急症影像辅助，此次获批的 a2z-Abdo-Triage 可在有或无静脉对比剂的腹部盆腔 CT 中，自动识别并标记疑似阳性病例，辅助影像团队对检查进行优先级排序。该软件适用于 22 岁及以上成人，并已获得 FDA 突破性器械认定。

此次新增的 10 项发现包括：梗阻性输尿管结石、输尿管积水、腹膜后血肿、大量腹水、急性阑尾炎、腹盆腔脓肿、腹腔积血/复杂性游离积液、脾脏创伤、肝脏创伤及肾脏创伤。与此前获批的急性胆囊炎、急性胰腺炎等 7 项发现合并后，该产品组合共覆盖 17 项腹盆腔 CT 危急发现。

2. 从"单病种"到"广覆盖"的分诊思路

传统影像 AI 多为针对单一疾病的窄用途工具，而 a2z 的策略是构建一个覆盖更广的平台，让同一系统能够在急诊高流量场景下，同时标记多种临床上"需要优先关注"的异常。

公司联合创始人兼 CEO Samir Rajpurkar 表示：“照护团队需要的是与其接诊病例范围相匹配的支持。这次批准扩展了我们在 CT 上能够标记的临床重要发现范围，让我们更接近’帮助团队把注意力放到最需要的地方’这一目标。”

3. 对急诊与影像医生的意义

对急诊科与影像科医生而言，此类分诊 AI 的价值不在于替代判读，而在于"第二双眼睛"：在急诊等待队列长、阅片压力大的环境下，快速识别疑似急危征象、优化工作列表优先级，从而缩短急危患者的处置时间。需强调的是，系统始终与医生标准判读并行，最终诊断仍由医生完成。

值得注意的是，a2z 由哈佛医学院生物医学信息学副教授 Pranav Rajpurkar 等联合创立，其"从 A 到 Z 覆盖医学影像判读"的愿景，代表了影像 AI 从单点工具向平台化、广覆盖演进的方向。

来源：a2z Radiology AI 官方新闻稿

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