AASLD前沿丨人工智能助力代谢相关脂肪性肝病的早期诊断

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2024年11月15日,在美国加利福尼亚州圣迭戈市举行的2024美国肝病研究学会(AASLD)年会上,一项研究成果揭示人工智能(AI)在代谢相关脂肪性肝病(MASLD)早期诊断中的巨大潜力。该研究指出,MASLD作为美国最常见的肝病类型,影响着约450万成年人的健康,然而,仍有高达83%的符合MASLD诊断标准的患者却并未被及时确诊。

该研究的主要作者,华盛顿大学医学院Ariana Stuart博士在报告中介绍道:“我们发现,符合MASLD诊断标准的患者群体中,存在大量的未确诊病例。这一现状令人深感忧虑,因为这将显著增加MASLD进展为晚期肝病的风险。”

为了更精准地识别这些潜在患者,研究团队利用先进的AI算法,对华盛顿大学医疗系统内三家医疗中心的电子健康记录(EHR)进行了深入分析。他们特别关注了这些患者的影像学结果,以期发现那些符合MASLD诊断标准的病例。

研究结果显示,尽管有834名患者的数据符合MASLD的诊断标准,但仅有137名患者在其医疗记录中获得了与MASLD相关的正式诊断。这意味着,虽然有高达83%的患者其电子健康记录已显现出MASLD特征,但他们却并未被医生及时识别并确诊。

Stuart博士进一步阐述道:“我们的研究目的不是为了挑剔初级保健培训的不足或管理上的疏漏。相反,我们希望通过这项研究,展示AI如何作为传统临床实践的有力补充,通过智能化手段辅助医生的工作流程,从而克服现有诊断方法的局限性。”

MASLD,作为一种由肝脏脂肪代谢异常引发的疾病,与肥胖、2型糖尿病以及胆固醇水平异常等多种常见疾病密切相关。其早期诊断对于防止疾病恶化至关重要,然而,由于许多早期MASLD患者并无明显症状,因此诊断工作往往充满挑战。

在即将于11月16日(周六)上午8点(太平洋标准时间)举行的会议上,Ariana Stuart博士将详细介绍她的研究成果(摘要编号:2360)。这项研究不仅为MASLD的早期诊断提供了新的视角,也为AI在医疗领域的应用开辟了新的方向。