AIが脂肪肝疾患の早期発見に役立つ可能性、専門家が指摘

脂肪肝疾患は、世界の成人の約30%に影響を及ぼし、しばしば静かに進行し、肝硬変症例の4分の3は生命を脅かす状態になって初めて診断されます。CUNYのジェフリー・ラザラス氏のような研究者は、電子健康記録を精査し、リスクのある患者を優先するためにAIを利用することを提案しています。Fib-4のような簡単な非侵襲的検査は存在しますが、十分に活用されておらず、AIは日常の血液データからその計算を自動化できる可能性があります。2024年の大阪公立大学の研究では、AIモデルが胸部X線写真から脂肪肝疾患を82%の精度で識別できることが示されました。デンマークの新興企業EvidoのアルゴリズムLiverPROは、ロシュと共同商業化されており、肝臓の問題を予測する点でFib-4より優れています。もう一つのAIモデルであるALADDINは、レサメチロム治療の患者選択を支援します。これらのツールは、プライマリケアにおける診断のボトルネックを解消し、不必要な紹介を減らし、肝障害を逆転させることができる早期介入を可能にすることを目指しています。