预测准确率达94%，高于医生的84%和血液检查的68%
“为制定肝癌患者手术策略提供客观依据”
一项能够在手术中实时、准确预测肝纤维化程度的人工智能（AI）技术已被开发出来。肝纤维化程度是决定肝癌患者手术策略的关键信息。有评价指出，该技术的准确度甚至高于进行肝癌手术的外科医生。
三星首尔医院12日表示，移植外科 Park Gyuseong、Oh Namgi 教授与人工智能研究中心 Yu Hakje 博士研究团队，对2019年12月至2022年3月期间接受腹腔镜肝切除术的肝癌患者103例进行分析，开发出了肝纤维化预测人工智能。
对于肝癌患者来说，如果在手术时存在肝纤维化或肝硬化，就必须调整肝切除范围或改变手术方式，因此准确掌握肝纤维化程度极为重要。
以往为了评估纤维化程度，会在手术前进行血液检查或计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI），但其准确度有限；而组织活检不仅具有侵入性，也难以掌握整个肝脏的总体纤维化程度。基于此，外科医生一直通过手术中直接观察肝表面来做出判断，但这种方式同样具有主观性，且准确度会因经验差异而变化，存在局限。
研究团队分析了患者腹腔镜手术过程中拍摄的高清（HD）画质视频。他们将预先在 ImageNet 上训练好的深度学习模型，针对肝纤维化诊断进行再训练，使其能够自动识别肝表面的凹凸程度、颜色变化以及轮廓不规则性等特征。
结果显示，利用这一基于深度学习的人工智能模型，可以92.7%的准确率预测严重肝纤维化。该水平高于外科医生80.8%至84.4%的预测准确度以及血液检查68.0%的准确度。
研究团队解释称，外科医生在发现存在肝纤维化患者方面的敏感度超过95%，虽然很高，但由于为了患者安全往往倾向于保守判断，因此在区分无纤维化的正常肝方面，其特异度仅为61.1%至67.8%，相对较低。相反，人工智能模型的敏感度为91.8%，特异度为91.0%，展现出更为均衡的性能。
Park Gyuseong 教授表示：“本研究利用人工智能弥补了肝纤维化评估的盲区，拓展了其临床价值。期待在外科医生丰富临床经验的基础上叠加人工智能，有望成为为癌症患者制定精细化手术策略的重要基础。”
本研究结果已刊登在自然（Nature）旗下科学领域国际学术期刊《Scientific Reports》（影响因子IF=3.9）最新一期上。
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