一项在美国加利福尼亚州举行的美国肝病研究协会（AASLD）会议上展示的新研究表明，人工智能（AI）可以利用电子健康记录（EHRs）识别早期代谢相关脂肪性肝病（MASLD）。这一突破突显了AI在改善这种通常直到病情进展到更严重阶段才被发现的疾病早期检测方面的潜力。MASLD是最常见的肝病形式，影响约450万美国成年人。当肝脏无法有效处理脂肪时会发生MASLD，这种情况通常与肥胖、2型糖尿病和异常胆固醇水平等病症有关。虽然在早期阶段可治疗，但由于许多患者在疾病进展之前没有症状，MASLD常常未被诊断出来。
研究人员应用了一种AI算法来分析华盛顿大学医疗系统内三个地点的EHR中的影像数据。在834名符合MASLD标准的患者中，只有137名有官方诊断记录。这表明83%的病例未被诊断，尽管他们的医疗记录中已有足够的数据。这项研究表明，AI在解决传统诊断过程中的不足方面具有价值。通过利用EHR中已有的数据，AI算法可以发现可能被忽视的模式和状况。对于MASLD而言，早期检测对于防止疾病进展到晚期肝损伤（如肝硬化或肝衰竭）至关重要。由于MASLD经常与其他健康状况（如代谢综合征）共存，早期诊断还可以提供更好地管理相关疾病的机会。
将AI整合到临床工作流程中，可能会为不仅管理MASLD而且管理一系列未被诊断的疾病提供一种变革性的方法，有可能改善数百万患者的结果。
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