阿里巴巴達摩院宣布，聯合中國醫科大學附屬盛京醫院、南京大學附屬鼓樓醫院等多家機構，共同研發出名為 MAOSS 的脂肪肝篩查 AI 模型。該研究成果已于今年2月在國際權威期刊《自然-通訊》（Nature Communications）上發表。

脂肪肝在人群中患病率超過30%，由于早期癥狀不明顯，極易被忽視并演變為肝纖維化或肝硬化。由于傳統檢查（如 B 超）靈敏度有限，而專用檢查成本高昂，臨床上對高風險患者的漏診率一直較高。

MAOSS 模型的核心突破與優勢:

平掃 CT 深度挖掘:達摩院利用“平掃 CT+AI”技術，使 AI 能夠自動提取肝臟紋理、密度等高維特征，首次實現了僅通過平掃 CT 就能同步判斷肝脂肪變程度和肝纖維化分期。

診斷精度超越醫生:在多中心驗證中，MAOSS 對肝脂肪分期的曲線下面積（AUC）達到0.904-0.917，顯著高于放射科醫生的平均水平(0.709)。

高風險檢出率翻倍:針對防止肝硬化的關鍵窗口期（纖維化2期），該模型能識別出52.4% 的高風險患者，而傳統臨床路徑的識別率僅為16.6%，檢出率提升了2倍以上。

預警肝硬化風險:隨訪數據顯示，被 MAOSS 判定為高風險的患者，2年內發生肝硬化的比例高達45.5%，遠高于低風險組。

達摩院專家表示，該模型可利用體檢、門診產生的存量平掃 CT 數據，在不增加患者額外檢查成本的前提下，實現慢性肝病管理的“關口前移”。未來，基層醫院有望借助該 AI 技術，讓患者在常規體檢中就能獲得高風險預警，實現早發現、早逆轉。