专家论坛｜范建高：人工智能在代谢相关脂肪性肝病中的应用
2026-01-01 临床肝胆病杂志 临床肝胆病杂志 发表于上海
近年来，人工智能（AI）技术的发展实现了从复杂多样的临床数据集中提取相关信息，特别是影像学和病理学图像数据，包含诊断、预后和预测信息，AI可以准确提取这些有效信息，作为决策支持工具应用于临床实践。
代谢相关脂肪性肝病（MAFLD）是一种常见的慢性进展性肝病，其发病率逐年攀升。MAFLD疾病谱表现为从单纯性脂肪肝到代谢相关脂肪性肝炎（MASH）的连续进展过程，晚期可能发展为肝纤维化、肝硬化甚至肝细胞癌。在临床实践中，医生需综合来自多源数据的定性和定量信息，明确诊断、预测疾病进展并制订治疗方案。近年来，人工智能（AI）技术的发展实现了从复杂多样的临床数据集中提取相关信息，特别是影像学和病理学图像数据，包含诊断、预后和预测信息，AI可以准确提取这些有效信息，作为决策支持工具应用于临床实践。 1MAFLD临床诊疗现状和面临挑战 MAFLD是一种高度异质性的疾病，其临床表现、病理特征、疾病进展速度和治疗反应存在显著差异。这种异质性源于多种因素的交互作用，包括代谢异常、遗传背景、环境因素及肠道微生态等，导致其诊断和治疗复杂性和多样化。MAFLD的临床演变过程复杂，涉及肝脂肪变、炎症和肝纤维化等多个阶段，准确鉴别不同病理改变对于判断患者的管理和预后至关重要。目前，MASH诊断的金标准仍然是肝组织学评价，且其临床药物研发也依赖肝组织学分析筛选试验对象和评估疗效，但该评价方式受样本异质性、阅片者间
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