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。