近期，一项关于全球首个大规模、多中心、真实世界部署的肝脏恶性肿瘤AI辅助诊断系统的研究文章，发表在国际顶级医学期刊《Nature Medicine 》(《自然医学》、影响因子 52.5)，湖北省肿瘤医院放射科医生张朝亚是共同第一作者。

    据悉，肝脏恶性肿瘤（包括原发性肝癌和转移瘤）是全球重大健康负担，其准确诊断对治疗和预后至关重要。增强CT是广泛使用的肝脏恶性肿瘤的一线检查手段，但在高负荷的临床工作中，由于阅片工作量大，放射科医生往往对微小病灶、不典型的转移瘤及合并慢性肝病（如脂肪肝、肝硬化）的病例诊断敏感性不足；同时，对于不确定的肝脏局部病变，医生往往在积极活检与随访观察间难以权衡。这就容易导致原发小肝癌或不典型转移瘤的漏诊或者延迟诊断，影响患者的预后。

    围绕这一临床诊断痛点，中国医科大学附属盛京医院和浙江大学附属第一医院联合湖北省肿瘤医院等国内5家医院，发起了一项研究。

    该研究开发了基于增强CT影像的肝脏诊断AI系统（简称为LiON），该系统基于两家牵头医院300例患者相关数据进行深度学习和模型训练，还引入了另外5家医疗中心的4071例患者数据进行外部验证（其中，湖北省肿瘤医院是唯一的肿瘤专科医院，提供了2400例样本数据），同时由11名放射科医生进行读者研究和临床信息整合分析，确保该系统诊断的敏感性和准确率。

    研究团队还进行了早期小肝癌和胰腺癌肝转移瘤这两种高难度场景中的压力测试，即将LiON系统的增强CT诊断结果与增强磁共振（相比增强CT影像更清晰）诊断结果对比，LiON系统均取得优异性能。同时，研究团队在真实世界验证中评估了其性能，包括一项包含16219例样本的回顾性连续队列和一项包含10333例样本的前瞻性单臂试验，均获得优异表现。

    总之，LiON作为一个工作流兼容的AI辅助诊断工具，在肝脏恶性肿瘤的增强CT诊断中展现出了强大的性能和临床实用性。其不仅能高效排除低风险病例，帮放射科医生“减负”，还能有效“捕获”被漏诊的恶性病灶、减少漏诊和延迟诊断，是实用的诊断助手。

    文章原文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-026-04589-y