综述：人工智能在肝病学中的应用：临床应用、挑战及未来方向的全面综述

《iLIVER》：Artificial Intelligence in Hepatology: A Comprehensive Scoping Review of Clinical Applications, Challenges, and Future Directions

人工智能在肝病学中的应用及挑战

　　人工智能（AI）在肝病领域的应用正日益增多，展现出巨大的潜力。然而，当前的证据仍然零散，缺乏统一的评估和推广。这项综述旨在系统梳理AI在肝病中的临床应用，总结已验证的成果，并突出其在实施过程中面临的挑战和研究重点。通过全面的文献检索和严格的筛选流程，研究者们识别了75项符合纳入标准的高质量研究，这些研究涵盖了肝病的多个方面，包括影像学、组织病理学、慢性肝病、肝硬化及其并发症、肝移植以及临床工作流程优化。

在影像学方面，AI的应用已经取得了显著进展。基于深度学习（DL）的模型在肝病影像分类、分期和病灶检测中表现出优异的性能。例如，一些基于卷积神经网络（CNN）的模型在CT和MRI中实现了接近专家放射科医生的诊断效果，某些模型甚至在检测肝癌（HCC）和肝硬化病变方面达到了较高的准确率。此外，AI在肝脏分割和体积测量方面的应用也日趋成熟，一些模型在多中心挑战中达到了高精度的分割结果，表明其在肝移植计划中的价值。

在组织病理学领域，AI同样显示出强大的能力。通过数字病理学和机器学习方法，AI能够实现对肝病组织特征的客观量化分析，如脂肪变性、肝炎和纤维化程度的评估。这些方法不仅提高了诊断的一致性和可重复性，还在临床试验中展示了对传统病理学评估的补充作用。例如，某些AI模型能够检测出传统病理学可能遗漏的抗纤维化效果，从而提高了临床试验终点的敏感性。

在慢性肝病的管理中，AI的应用已经扩展到多种疾病类型，包括代谢相关脂肪性肝病（MASLD）、非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）、非酒精性脂肪性肝炎（NASH）、病毒性肝炎和酒精性肝病（ALD）。机器学习模型在分析电子健康记录（EHR）和大规模数据集时，表现出对疾病进展和治疗反应的预测能力。这些模型在多个多中心研究中显示出较高的准确性，为非侵入性肝病评估提供了有力支持。

在肝硬化及其并发症的管理中，AI的应用同样具有重要价值。通过整合影像学、纵向数据和临床数据，AI能够实现对肝功能恶化的预测，以及对移植匹配和移植物存活率的优化。一些模型在急性失代偿性肝硬化患者中表现优于传统评分系统，如MELD-Na和MELD 3.0，显示出在临床实践中的潜力。

在肝移植领域，AI的应用主要集中在供体-受体匹配、移植物存活率预测和围手术期风险评估。通过机器学习方法，研究者们能够识别出影响移植结果的关键因素，并开发出更准确的预测模型。这些模型在多个研究中展示了优于传统评分系统的优势，但同时也面临着数据异质性和外部验证不足的挑战。

在临床实践方面，AI的应用已经扩展到电子健康记录的分析，帮助识别肝病病例和预测早期并发症。自然语言处理（NLP）技术在处理非结构化文本数据方面表现出色，如临床笔记和影像报告。这些技术能够提高肝病识别的准确率，同时在多中心研究中展示了良好的外部验证能力。然而，AI在临床实践中的应用仍然面临诸多挑战，包括数据质量和完整性、模型可解释性、医生信任度以及伦理和监管问题。

尽管AI在肝病领域的应用已经取得了显著进展，但其推广仍受到多种因素的限制。首先，数据的异质性问题仍然存在，包括影像学协议、扫描设备、组织学染色方法和电子健康记录编码的差异，这些因素可能导致模型在不同中心的性能下降。其次，AI在临床实践中的应用需要更多的外部验证和解释能力，以确保其在不同人群和环境中的适用性。此外，伦理和监管方面的限制，如隐私保护、数据共享和算法偏见，也影响了AI的推广。经济和基础设施方面的不足则主要影响了低收入和中等收入国家（LMICs）的AI应用，导致这些地区的AI技术应用水平相对较低。

为了克服这些挑战，未来的研究需要优先考虑多中心、前瞻性验证试验，以确保AI模型的泛化能力。同时，开发整合电子健康记录、影像学、组织学、基因组数据和可穿戴设备的多模态和可解释模型，以满足临床复杂性和监管要求。此外，采用联邦学习和隐私保护的数据处理框架，可以促进跨机构的数据合作，而标准化的报告和透明度指南则有助于提高AI模型的可信度和公平性。最后，注重AI在实际工作流程中的应用和医生的可操作性，以确保AI的准确性能够转化为患者的实际益处。

综上所述，AI在肝病领域的应用正在逐步成熟，显示出在诊断、预后和工作流程优化方面的潜力。然而，要实现其在临床实践中的广泛应用，还需要解决数据异质性、外部验证、模型解释性、伦理和监管问题以及经济和基础设施的不足。未来的研究应重点关注这些领域，以推动AI技术从实验性应用向临床可部署、可信赖的工具发展。