Alibaba AI 瞄準隱形肝臟流行病

🔑 增強重點摘要

• •MAOSS模型由阿里巴巴達摩院與中國醫科大學盛京醫院及南京大學鼓樓醫院等機構聯合開發，研究成果於2026年2月發表於《Nature Communications》期刊。[1]
• •MAOSS使用常規無對比CT影像結合血清標記及其他臨床數據，針對肝脂肪變性分期AUC達0.904-0.917，高於放射科醫師平均0.709，並將第2期纖維化高風險檢測率從16.6%提升至52.4%。[1][3]
• •高風險患者經MAOSS識別後，兩年內發展為肝硬化機率達45.5%，遠高於低風險群組，可實現無額外成本的前端預防。[1]

🛠️ 技術深入

• •MAOSS全稱為Multi-modal AI for Opportunistic hepatic Steatosis Screening，為多模態AI模型，整合無對比CT (NCCT) 影像、血清標記及常規臨床數據，用於機會性篩檢、肝脂肪變性分期及纖維化進展風險評估。[1][3]
• •在多中心驗證中，肝脂肪變性分期AUC為0.904-0.917，高於放射科醫師0.709；針對防止肝硬化關鍵期（第2期纖維化），高風險檢測率達52.4%，較傳統臨床路徑16.6%大幅提升。[1][3]

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

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