肝病在早期发现时是可以治疗的,但往往直到晚期才被发现。然而,一项新的研究表明,由人工智能驱动的算法可以准确检测早期代谢相关脂肪性肝病(MASLD),方法是使用电子健康记录。该研究在美国肝病研究协会(American Association for the Study of Liver Diseases)主办的《肝脏会议》上进行了展示。
“许多符合MASLD标准的患者未被诊断出来,”华盛顿大学内科住院医师项目居民Ariana Stuart博士说,她是这项研究的主要作者。“这令人担忧,因为早期诊断的延迟会增加进展为晚期肝病的可能性。”
研究人员使用了一种人工智能算法,分析了华盛顿大学医疗系统内三个站点的电子健康记录中的影像学结果,以识别符合MASLD标准的患者。MASLD是最常见的肝病形式,影响美国450万成年人。
尽管有834名患者符合标准,但只有137名患者在记录中被正式诊断为MASLD。这意味着即使他们的电子健康记录中的数据显示他们符合MASLD的标准,仍有83%的患者未被诊断。
“人们不应将我们的研究结果解读为初级保健培训或管理的不足,”Stuart说。“相反,我们的研究表明,人工智能可以补充医生的工作流程,以解决传统临床实践的局限性。”
MASLD发生在肝脏无法妥善管理脂肪时,通常与其他常见疾病如肥胖、2型糖尿病和异常胆固醇水平有关。早期诊断MASLD至关重要,因为它可以迅速进展为更严重的肝病形式,但在早期阶段,许多个体没有症状,使得诊断具有挑战性。
更多信息: Ariana Stuart博士在11月16日上午8点(太平洋时间)展示了这项名为“电子病历中用于早期MASLD识别的人工智能”的研究,摘要编号2360。资料来源:美国肝病研究协会
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