AI 產業與應用 · 2025-07-01 · 03:00
RAPIER: 放射—病理影像資訊交換資源
核心觀點
AISG 與 A*STAR、SGH、NCCS 合作開發 AI 演算法,從放射與病理檔案中自動檢測、描述並診斷肝臟病變。
為什麼重要 STEATstat 從 AISG 專案走到 SGH 病理科實際部署，成為新加坡少有的 AI 研究轉化臨床工具先例，對 30% 受累的 MAFLD 人群尤為關鍵
關鍵要點
- 代謝功能障礙相關脂肪性肝病 (MAFLD) 影響全球約 30% 成人，是最常見的慢性肝病。
- AISG 與 A*STAR、SGH、NCCS 聯合開發 STEATstat，用 AI 量化肝活檢中的脂肪並自動分級。
- STEATstat 已部署在新加坡中央醫院解剖病理實驗室，協助病理醫生更快、更精準評估脂肪肝。
內容摘要
代謝功能障礙相關脂肪性肝病 (MAFLD) 是全球最常見的慢性肝病，約 30% 成人受影響，新加坡未來幾年病例預計還會增加。MAFLD 的嚴重程度評估依賴病理醫生在顯微鏡下觀察肝活檢組織，判斷脂肪堆積、纖維化、炎症和肝細胞損傷，並對脂肪做定量分級，但不同醫生之間存在主觀差異。
AISG 聯合 A*STAR、SGH 和 NCCS 開發了 STEATstat——一款輔助病理醫生量化肝臟脂肪的 AI 工具。它降低觀察者間差異，提高客觀性，讓分級更準確，預測患者發展為肝硬化或肝癌的風險。該工具現已部署在新加坡中央醫院解剖病理實驗室。
完整字幕（原文整理）
字幕語言： zh-Hant · 抓取日期： 2026-05-02
與代謝功能障礙相關的脂肪性肝病（MAFLD）現已成為全球最常見的慢性肝病，估計全球成年人口中有30%受其影響。它在新加坡也很常見，預測未來幾年病例將顯著增加。更令人擔憂的是其潛在的臨床負擔，包括失代償性肝硬化、肝癌和肝臟死亡病例。影像學和組織病理學工具在患者診斷和風險分層中發揮關鍵作用，指導臨床醫生更好地管理患者，改善肝病治療效果。代謝功能障礙相關脂肪性肝病（MAFLD）的嚴重程度評估由組織病理學家執行，他們將在顯微鏡下高倍放大觀察肝活檢組織。
肝組織將被評估是否存在脂肪或肝脂肪變性，以及其他特徵如纖維化、炎症和肝細胞損傷。可能會使用特殊的組織化學染色以突出顯示這些特徵。除了識別這些特徵外，組織病理學家還會對肝脂肪進行定量和分級，劃分為不同的嚴重程度類別。我們的輔助人工智慧脂肪估算工具，名為STOstat，將實現肝脂肪的精確定量，減少觀察者間的差異。這提高了組織病理學家的客觀性，使疾病分級更準確，從而預測患者是否有進展為肝硬化或肝癌的風險，最終帶來更好的患者護理。
STOstat現已部署於新加坡中央醫院的解剖病理實驗室，協助病理學家更快、更精準地評估脂肪肝疾病。[音樂]
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