日本研究人员开发出一种能通过普通胸部X光片检测脂肪肝疾病的AI模型——这种意外发现的低成本方法可能改变早期诊断模式。该模型被证实具有高度准确性，或将为这种沉默但严重的病症提供快速、经济的识别手段。
目前诊断脂肪肝的标准检测包括超声、CT和磁共振成像，这些检查需要昂贵的专业设备和设施。相比之下，胸部X光检查更为普及、成本相对较低且辐射暴露量小。虽然该检查主要用于评估肺部和心脏状况，但也能拍摄到部分肝脏区域，从而具备检测脂肪肝迹象的可能性。然而，胸部X光与脂肪肝之间的关联性鲜少成为深入研究的主题。
为此，大阪公立大学研究生院医学研究科的胁田-小林小枝子副教授和上田大受副教授领导的研究小组，开发出一种能够通过胸部X光影像检测脂肪肝存在的人工智能模型。
在这项回顾性研究中，研究团队利用4,414名患者的6,599张胸部X光影像数据，基于受控衰减参数（CAP）评分开发了AI模型。经验证，该AI模型具有高度准确性，其受试者工作特征曲线下面积（AUC）达到0.82至0.83。
胁田-小林教授表示："利用便捷且经济的胸部X光开发诊断方法，有望提升脂肪肝的检出率。我们期待该技术未来能投入实际应用。"