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——这种出人意料且成本低廉的方法可能彻底改变早期诊断方式。该模型被证明具有高度准确性，或将为这种沉默但严重的疾病提供快速、经济的标记手段。
目前，诊断脂肪肝的标准检测包括超声波、CT和MRI，这些方法需要昂贵的专业设备和设施。相比之下，胸部X光检查更为频繁、成本相对较低且辐射暴露量小。尽管该检查主要用于评估肺部和心脏状况，但它也会捕捉到部分肝脏区域，从而有可能检测出脂肪肝的迹象。然而，胸部X光与脂肪肝之间的关联鲜少成为深入研究的主题。
因此，大阪都市大学医学研究科的内田-小林小枝子副教授和上田大慈副教授领导的研究团队开发了一种AI模型，能够通过胸部X光图像检测脂肪肝的存在。
在这项回顾性研究中，团队利用4,414名患者的共计6,599张胸部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，其接收者操作特征曲线下面积（AUC）达0.82至0.83。
内田-小林教授表示："利用易于获取且低成本的胸部X光开发诊断方法，有望提升脂肪肝检出率。我们期待未来能将其投入实际应用。"