AI 導入常規檢測與影像判讀，助及早篩檢脂肪肝危機

脂肪肝影響全球逾 10 億人，早期通常缺乏明顯症狀，患者往往在肝臟已出現發炎或纖維化後才被發現。研究人員因此嘗試把人工智慧嵌入既有醫療流程，利用電子病歷、常規抽血與 X 光影像找出高風險者，讓基層醫療能更早介入，降低漏診與後續照護負擔。

近期多項研究顯示，AI 演算法整合常規檢測數據或分析既有影像後，預測脂肪肝風險的能力可優於傳統單一指標。這類工具毋須另設大規模專科檢查，因而有望成為第一道篩檢關卡；不過，模型仍須經不同族群與臨床環境驗證，才能確立實際部署方式與診斷可靠度。