日本研究人员开发出一种人工智能，可通过普通胸部X光片检测脂肪肝疾病——这项意外发现的方法成本低廉，或将彻底改变早期诊断格局。该模型被证实具有极高准确度，有望为这种无声但严重的健康问题提供快速且经济的标识手段。
目前诊断脂肪肝的标准检测方法包括超声波、CT和MRI，这些检查需要昂贵的专业设备和设施。相比之下，胸部X光检查更为普遍，成本相对较低，且辐射剂量较低。虽然该检查主要用于观察肺部和心脏状况，但也能拍摄到部分肝脏区域，从而可能发现脂肪肝的迹象。然而，胸部X光与脂肪肝之间的关联性很少成为深入研究的课题。
为此，大阪公立大学研究生院医学研究科的 Sawako Uchida-Kobayashi 副教授和 Daiju Ueda 副教授领导的研究小组开发了一种人工智能模型，可通过胸部X光图像检测脂肪肝的存在。
在这项回顾性研究中，研究团队利用6,599张含4,414名患者数据的胸部X光图像，基于受控衰减参数（CAP）评分开发了AI模型。经验证，该AI模型具有高精确度，受试者工作特征曲线下面积（AUC）达到0.82至0.83。
Uchida-Kobayashi 教授表示："利用易于获取且成本低廉的胸部X光开发诊断方法，有望提升脂肪肝检出率。我们希望该技术未来能投入实际应用。"