阿里达摩院发布MAOSS模型 AI筛查脂肪肝高风险检出率提升两倍

微新创想:阿里巴巴达摩院宣布,联合中国医科大学附属盛京医院、南京大学附属鼓楼医院等多家机构,共同研发出名为 MAOSS 的脂肪肝筛查 AI 模型。该研究成果已于今年2月在国际权威期刊《自然-通讯》上发表。脂肪肝在人群中患病率超过30%,由于早期症状不明显,极易被忽视并演变为肝纤维化或肝硬化。这种疾病的发展往往在患者未察觉的情况下已经造成严重后果。

微新创想:传统检查手段如 B 超在脂肪肝诊断中存在灵敏度不足的问题,而专用检查又成本高昂,导致临床上对高风险患者的漏诊率一直较高。这不仅影响了疾病的早期干预,也增加了后续治疗的难度和经济负担。因此,开发一种高效、准确且经济的筛查工具成为医疗领域的重要需求。

微新创想:MAOSS 模型的核心突破在于其利用“平扫 CT+AI”技术,能够自动提取肝脏纹理、密度等高维特征。这一技术首次实现了仅通过平扫 CT 就能同步判断肝脂肪变程度和肝纤维化分期,大大提升了诊断效率和准确性。相比传统方法,该模型无需额外的影像检查,节省了时间和资源。

微新创想:在多中心验证中,MAOSS 对肝脂肪分期的曲线下面积(AUC)达到0.904-0.917,显著高于放射科医生的平均水平(0.709)。这一结果表明,AI 在脂肪肝诊断方面具备更高的精准度和稳定性,能够有效辅助医生做出更科学的判断。

阿里达摩院发布MAOSS模型 AI筛查脂肪肝高风险检出率提升两倍插图1

微新创想:针对防止肝硬化的关键窗口期(纤维化2期),该模型能识别出52.4% 的高风险患者,而传统临床路径的识别率仅为16.6%。这意味着 MAOSS 在高风险患者检出率方面提升了2倍以上,为早期干预提供了更多机会。

微新创想:随访数据显示,被 MAOSS 判定为高风险的患者,2年内发生肝硬化的比例高达45.5%,远高于低风险组。这一结果进一步验证了该模型在预测疾病进展方面的有效性,凸显了其在临床应用中的重要价值。

微新创想:达摩院专家表示,该模型可利用体检、门诊产生的存量平扫 CT 数据,在不增加患者额外检查成本的前提下,实现慢性肝病管理的“关口前移”。这一特性使得 MAOSS 成为一种极具潜力的辅助诊断工具,尤其适用于资源有限的基层医疗机构。

微新创想:未来,基层医院有望借助该 AI 技术,让患者在常规体检中就能获得高风险预警,从而实现早发现、早逆转的目标。这不仅有助于提高脂肪肝的早期诊断率,也为慢性肝病的防控提供了新的思路和技术支持。

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