日本研究人员开发出一种可通过普通胸部X光片检测脂肪肝的人工智能，这一意外发现的低成本方法可能改变早期诊断现状。该模型被证实具有极高准确性，或将为这种隐匿却严重的疾病提供快速、经济的筛查手段。
目前诊断脂肪肝的标准检测手段包括超声波、CT和核磁共振成像，这些检查需要昂贵的专业设备和设施。相比之下，胸部X光检查应用更广泛、成本较低且辐射暴露量小。虽然该检查主要用于评估肺部与心脏状况，但成像范围也涵盖部分肝脏区域，因此具备检测脂肪肝征象的潜力。然而胸部X光与脂肪肝之间的关联性鲜少成为深入研究课题。
为此，大阪市立大学研究生院医学研究科的Sawako Uchida-Kobayashi副教授与Daiju Ueda副教授领衔的研究团队，开发出可通过胸部X光图像识别脂肪肝的人工智能模型。
本项回顾性研究共采用4,414名患者的6,599张胸部X光图像，基于受控衰减参数(CAP)评分开发AI模型。经验证该模型具有高度准确性，接收者操作特征曲线下面积(AUC)介于0.82至0.83之间。
"利用便捷廉价的胸部X光开发诊断方法，有望提升脂肪肝检出率。我们期待该技术未来能投入实际应用。"Uchida-Kobayashi教授表示。