阿里巴巴达摩院宣布，联合中国医科大学附属盛京医院、南京大学附属鼓楼医院等多家机构，共同研发出名为 MAOSS 的脂肪肝筛查 AI 模型。该研究成果已于今年2月在国际权威期刊《自然-通讯》（Nature Communications）上发表。
脂肪肝在人群中患病率超过30%，由于早期症状不明显，极易被忽视并演变为肝纤维化或肝硬化。由于传统检查（如 B 超）灵敏度有限，而专用检查成本高昂，临床上对高风险患者的漏诊率一直较高。
MAOSS 模型的核心突破与优势:
平扫 CT 深度挖掘:达摩院利用“平扫 CT+AI”技术，使 AI 能够自动提取肝脏纹理、密度等高维特征，首次实现了仅通过平扫 CT 就能同步判断肝脂肪变程度和肝纤维化分期。
诊断精度超越医生:在多中心验证中，MAOSS 对肝脂肪分期的曲线下面积（AUC）达到0.904-0.917，显著高于放射科医生的平均水平(0.709)。
高风险检出率翻倍:针对防止肝硬化的关键窗口期（纤维化2期），该模型能识别出52.4% 的高风险患者，而传统临床路径的识别率仅为16.6%，检出率提升了2倍以上。
预警肝硬化风险:随访数据显示，被 MAOSS 判定为高风险的患者，2年内发生肝硬化的比例高达45.5%，远高于低风险组。
达摩院专家表示，该模型可利用体检、门诊产生的存量平扫 CT 数据，在不增加患者额外检查成本的前提下，实现慢性肝病管理的“关口前移”。未来，基层医院有望借助该 AI 技术，让患者在常规体检中就能获得高风险预警，实现早发现、早逆转。
