随着医疗数据的爆炸式增长，肝病管理领域迎来了人工智能（AI）技术的深刻变革。在肝病诊疗中，医生依赖对复杂实验室数据、影像资料、基因信息以及患者生活环境等多维度信息的分析与整合。AI，尤其是机器学习（ML）、深度学习（DL）和大型语言模型（LLMs），为肝病患者的诊断、预后及治疗提供了前所未有的智能辅助，助力个性化精准医疗的实现。

人工智能技术及其在肝病中的应用基础

AI是指计算机模拟人类智能执行推理和解决问题的能力。机器学习是AI的子集，模型通过数据自动学习模式并生成预测。深度学习则利用人工神经网络，模仿人脑层级结构进行数据处理，能处理多模态复杂数据。大型语言模型主要训练于海量文本数据，具备强大的自然语言理解和生成能力。 肝病领域的数据类型丰富，包括实验室检测动态变化、影像学资料及临床表现等。AI技术的应用不仅能够识别线性关系，更擅长揭示非线性复杂关联，尤其适合长期动态随访数据分析。例如，AI辅助的影像学评估可实现肝纤维化分期、自动病理图像分析辅助肝炎类型鉴别，以及预测疾病进展和治疗反应。

图：算法生命周期及实施与部署考量

慢性肝病中的AI应用亮点

1、病毒性肝炎： 丙型肝炎（HCV）仍是全球重大健康问题。AI模型通过对高危人群筛查中的数据挖掘，实现早期精准识别，显著提高筛查效率。同时，深度学习应用于弹性成像提高纤维化分期的准确度。AI还用于预测抗病毒治疗失败率，辅助个体化治疗方案制定。

2、代谢相关脂肪性肝病（MASLD）： MASLD发病率迅速上升，存在从单纯脂肪肝向代谢相关脂肪性肝炎（MASH）进展的风险。AI模型利用临床多模态数据实现高风险患者早期检测，优于传统非侵入评分系统。AI辅助数字病理技术减少了病理分析中的主观差异，提高病理分期和疗效评估的准确性。

3、酒精性肝病： 疫情期间酒精摄入增加导致酒精性肝病发病率攀升。AI模型在短期生存预测表现优于传统评分，尤其在预测酒精性肝炎患者死亡风险方面。针对肝移植后复酒风险的预测，AI分析心理社会因素虽面临数据标准化挑战，但有望为术后管理提供辅助。

肝移植领域的AI助力

1.移植前风险评估： AI通过多变量模型准确预测肝硬化患者的肝功能失代偿风险，超越传统MELD评分，优化移植候选者选择和等待名单管理。深度学习模型还能预测门静脉高压及其相关并发症，帮助临床决策。

2.围手术期管理： 在移植手术关键时期，AI辅助快速分析大量生理和实验室数据，指导电解质调控、降低再灌注综合征风险及优化输血策略，提升手术安全性。

3.供体器官评估与匹配： AI模型能够预测供体器官在体外机器灌注中的恢复潜力，减少器官丢弃率。数字病理技术辅助定量供体脂肪变性，有助于器官利用决策。移植后，深度学习模型通过综合分析供体及受体数据，实现个体化匹配，提升移植成功率和存活率。

4.移植后监测与管理： 长期免疫抑制剂管理复杂，AI通过时间序列数据预测药物浓度，实现剂量个体化调整。基于深度学习的生存预测模型帮助评估术后心血管疾病、肿瘤复发和肝移植相关并发症风险，支持个性化随访策略。

图：AI在MASLD中的应用机遇

AI应用面临的挑战

1、尽管AI潜力巨大，但临床推广仍面临多重障碍：

2、数据代表性不足，导致模型在异质人群中的泛化能力受限；

3、数据偏倚及不平衡可能加剧健康不平等，影响算法公平性；

4、缺乏多中心、大规模、高质量的训练数据；

5、模型开发缺乏对临床工作流程的充分考虑，影响工具的实用性和接受度；

6、透明度不足，用户信任度低，特别是大型语言模型容易产生“幻觉”现象。

需要建立持续的模型监控和更新机制来防止性能退化。 解决路径包括跨学科合作、患者及临床利益相关者早期参与、多中心数据共享与联邦学习技术应用，标准化数据收集，以及严格的前瞻性验证和随机对照试验评估。

未来展望：多模态AI与患者参与

未来AI将朝多模态融合方向发展，集成临床、实验室、影像、组学及病理数据，模拟医生综合判断过程，提升预测准确性和决策支持能力。同时，患者直面型AI工具开发将促进医患沟通、健康教育和自我管理，提高患者参与和满意度。 环境可持续性也是未来关注重点，需平衡模型精度与计算资源消耗，探索低能耗高效算法。

结语

人工智能为慢性肝病与肝移植带来了转型性机遇。通过科学严谨的模型开发、跨领域协同及临床深度融合，AI有望改善肝病诊疗效率和质量，实现精准医疗目标。未来持续的实践探索与伦理审视，将推动AI在肝脏健康管理中发挥更大价值。

原始出处

Spann A, Strauss AT, Davis SE, Bhat M. The Role of Artificial Intelligence in Chronic Liver Diseases and Liver Transplantation. Gastroenterology. 2025;169(3):456-470. doi:10.1053/j.gastro.2025.05.012

Tags： Gastroenterology：人工智能助力慢性肝病与肝移植，智能时代的肝脏健康新篇章