一句話總結：全球逾十億人面臨脂肪肝威脅，AI正成為及早篩檢與預防肝硬化的關鍵工具，有望大幅減輕醫療負擔。
核心要點
- 全球約有超過十億人肝臟含有過量脂肪，脂肪肝疾病影響約三成成年人，且常在沒有明顯症狀下進展，發現時多已接近肝硬化。
- 專家指出，脂肪肝若能早期辨識，傷害有相當程度可逆轉，初期可透過生活習慣改善；中度到嚴重肝纖維化已有如司美格魯肽（semaglutide）與 resmetirom 等新治療選項。
- 現行臨床上可用的非侵入性檢測雖然存在，卻未被廣泛使用，尤其在肥胖與第二型糖尿病等高風險族群中，導致早期篩檢困難。
- AI 被視為突破口，能從電子病歷與常規抽血資料自動計算 Fib-4 等風險指標，協助基層醫師更快辨識需轉介肝臟專科的患者。
- AI 也可應用於影像判讀，例如日本大阪公立大學研究指出，AI 模型可分析常規胸部X光，以約 82% 的準確率辨識脂肪肝患者。
- 丹麥新創 Evido 開發的 LiverPRO 等 AI 演算法，結合年齡與九項常規血液生物標記，已在逾 47 萬人中展現優於 Fib-4 的嚴重肝病風險預測能力。
- 另一研究更發現，AI 能透過分析五種血液蛋白，最長可提前16年預測代謝相關脂肪肝風險，顯示生物訊號遠早於臨床症狀。
一句話結論
整體而言，AI 不會完全取代切片或影像檢查，但有望成為基層醫療的第一道篩檢工具，有效減少漏診與不必要轉診，並在慢性病負擔持續升高之際，為醫療體系節省可觀成本。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由科技新報發布。
常見問題 FAQ
脂肪肝為何被稱為「沉默的殺手」？
脂肪肝常在沒有明顯症狀的情況下悄悄進展，等到被發現時，往往已接近肝硬化或其他嚴重併發症，因此被稱為「沉默的殺手」。
AI在脂肪肝篩檢上有哪些應用？
AI能從電子病歷與抽血資料計算肝纖維化指數（Fib-4），也能分析常規胸部X光影像，甚至透過血液生物標記提前多年預測脂肪肝風險。
AI檢測脂肪肝的準確度如何？
根據研究，利用AI分析常規胸部X光影像，辨識脂肪肝患者的準確率約達82%。其他AI血液檢測模型也展現出優於傳統Fib-4的嚴重肝病風險預測能力。
AI是否會完全取代傳統的肝臟檢查？
專家普遍認為，AI不會完全取代肝臟切片或影像檢查，而是有望成為基層醫療的「第一道篩檢工具」，協助醫師及早辨識高風險患者，減少漏診與不必要轉診。
※ 此篇文章由 AI 改寫或生成，內容僅供參考，可能存在錯誤或不準確之處。
