3月9日，阿里巴巴达摩院给大家带来了一个好消息：他们跟中国医科大学附属盛京医院、南京大学附属鼓楼医院这些单位一块儿搞出了一个脂肪肝筛查AI模型，名字叫MAOSS。这个工具能大大提高检出高风险人群的概率，把原来的16.6%给直接拉到了52.4%，差不多翻了两番。 这篇文章里头还提到，阿里达摩院放出来的相关论文是在今年2月发在《自然-通讯》（Nature Communications）上的。IT之家说，现在脂肪肝得病的人超过了30%，好多人觉得它“不痛不痒”，就不当回事儿。但这事儿其实挺吓人的，因为有些患者可能会慢慢变成肝纤维化、肝硬化，甚至发展成肝癌。以前咱们在临床上用的B超或者血清检查不够灵敏，像弹性成像这种专用检查又贵又不普及，医生很容易就漏掉那些本来有危险的人。 高远是达摩院的算法专家，他介绍说，以前咱们用平扫CT来识别早期脂肪肝和肝纤维化，效果特别差。但现在阿里达摩院发挥了在“平扫CT AI”方面多年积累下来的技术优势。他们用AI自动去提取肝脏纹理、密度、形态这些变化的特征。然后给AI喂了一大堆经过穿刺证实的金标准数据来训练，再结合血清学指标和影像报告这些多方面的数据一起分析。 这么做的好处就是，MAOSS模型不光能精准筛查出有没有脂肪肝，还能给病情分个等级。拿外部多中心的验证数据来看，这个模型对肝脂肪分期（从无到重度）的AUC达到了0.904到0.917之间，这可比放射科医生的0.709高出一大截。要是医生用MAOSS模型辅助判断的话，他们的AUC一下子就提升到了0.798，特别是对那些容易被忽略的轻度脂肪肝来说，准确率提升得特别明显。 接下来更厉害的是，这个模型能把那些纤维化到2期的高风险患者给揪出来。这可是个关键的预防窗口期啊！在回顾性验证里给1192例患者看病的时候发现，AI能找出52.4%的高风险者，而老一套的临床做法只能找到16.6%，这差距太大了。总体上来说，MAOSS这套筛查办法的阴性预测值（NPV）一直保持在92.6%的高水平上，确保漏诊的情况很少发生。 而且MAOSS还能帮我们预测肝硬化的进展情况。回顾一下随访分析的结果就会发现，那些被模型判定为高风险的人里面，有45.5%的人在两年内真的发生了肝硬化；而那些低风险的人里只有11.8%的概率会这样。 中国医科大学附属盛京医院影像科副主任石喻也说了，老百姓认知不足加上检查费贵是个大问题，这是脂肪肝风险分层一直没法解决的难题。但现在这个MAOSS模型可以利用体检、门诊、急诊等场景产生的大量平扫CT影像数据来干活儿，不用多花钱就把高风险脂肪肝漏诊的几率给降低了不少。 石喻觉得这就是给慢性肝病管理“把关口往前挪”。以后患者可能在基层医院或者体检机构就能收到AI发来的提醒了。“真正做到早发现、早干预、早逆转。”