随着人工智能技术的快速发展，其在医学领域的应用呈现出重要的作用，特别是在放射影像诊断领域。医学影像诊断一直依赖于医生对复杂影像数据的解读和分析，而传统的诊断方法在精度和效率方面存在局限性。基于人工智能的放射影像诊断系统则为解决这些问题提供了新的可能性，其将成为医学影像诊断的重要辅助工具。本文旨在对人工智能放射影像诊断系统进行深入研究和探讨，从人工智能技术在医学影像分析领域的应用出发，探讨了其在放射影像诊断中的效果，期望能为人工智能放射影像诊断系统的发展提供理论与实践的支持，促进其在医学影像诊断中的更加广泛的应用和推广。

目的 探讨放射影像对原发性蛛网膜下腔出血（SAH）的诊断价值。方法 回顾性分析2017年1月至2018年12月于本院接受诊疗的原发性SAH患者的临床资料，选取其中接受头颅CT与数字减影血管造影（DSA）检查的46例患者作为研究对象。分析头颅CT与DSA的检查结果，对比两种检查对原发性SAH的检出率。结果 46例原发性SAH患者中，头颅CT检查检出37例（80.43%），主要表现为基底池、侧裂池、纵裂池、环池或脑沟内的高密度出血影；DSA检查检出44例（95.65%），其中，囊状动脉瘤15例，梭状动脉瘤9例，动脉畸形8例，静脉畸形8例，硬脑膜动脉或静脉瘘3例，横窦血栓1例；DSA检查对原发性SAH的检出率比头颅CT检查高，差异有统计学意义（P＜0.05）。结论 在原发性SAH的诊断中，头颅CT与DSA均是可靠的检查方式，头颅CT检查可通过显示高密度出血影为诊断提供依据，并可初步确定病变位置，DSA检查则能做出病因诊断，且检出率高于头颅CT。