AI 能看到医生错过的东西
脂肪肝是由肝脏中脂肪堆积引起的，据估计，全世界每 4 人中就有 1 人受到影响。 如果不及时治疗，可能会导致严重的并发症，例如肝硬化和肝癌，因此及早发现并开始治疗至关重要。 目前，诊断脂肪肝疾病的标准测试包括超声、CT 和 MRI，这需要昂贵的专用设备和设施。 相比之下，胸部 X 光检查更频繁，是相对便宜，并且辐射暴露量低。 虽然这项测试主要用于检查肺部和心脏的状况，但它也可以捕获肝脏的一部分，从而可以检测脂肪肝的迹象。 然而，胸部 X 线检查与脂肪肝疾病之间的关系很少成为深入研究的主题。 因此，由大阪大都会 Sawako Uchida-Kobayashi 副教授和 Daiju Ueda 副教授领导的研究小组该大学的医学研究生院开发了一种 AI 模型，可以从胸部 X 光图像中检测脂肪肝的存在。 在这项回顾性研究中，共有 6,599 张胸部 X 光图像包含来自 4,414 名患者的数据，用于开发利用受控衰减参数 （CAP） 评分的 AI 模型。 AI 模型被验证为高度准确，受试者工作特征曲线下面积 （AUC） 范围为 0.82 至 0.83。 “的使用易于获得且廉价的胸部 X 线检查开发诊断方法有可能改善脂肪肝的检测。 我们希望它在未来能够投入实际使用，“内田小林教授说。