上海
题图 | Pixabay
撰文 | 王聪
肝脏，是人体最大的实质器官，也是癌症转移的“重灾区”。原发性肝癌是全球癌症死亡的主要原因之一，而比原发肝癌更常见的，是癌症肝转移，几乎任何部位的恶性肿瘤，都可能通过血液悄悄转移到肝脏。
在临床实践中，增强CT（CE-CT）是评估肝脏病变的一线手段，但它存在多项障碍：工作量大；小病灶难发现；脂肪肝、肝硬化背景下诊断更难；不确定病变的管理困境。这带来的结果是——遗漏或延迟诊断。
2026年8月19日，中国医科大学、阿里巴巴达摩院、浙江大学等研究人员，在"NatureMedicine"期刊上发表了一篇题为" Large-scaleAI-guidedlivermalignancydiagnosis：multicenterstudyandasingle-armtrial "的研究论文。
研究团队开发了基于增强CT的AI系统——肝脏诊断网络（LiON），这也是全球首个大规模、多中心、真实世界部署的肝脏恶性肿瘤AI辅助诊断系统，在10000多例真实世界临床诊断场景中，找到了15个原本被遗漏的肝脏恶性肿瘤病例。
图源：参考文献
在这项新研究中，研究团队开发了LiON，其支持灵活的多期相处理、临床数据整合以及与现有工作流程兼容的肝脏恶性肿瘤诊断。
首先，LiON在6443名患者上进行了训练，并在来自多中心和真实世界队列251名患者中进行了回顾性验证。LiON在恶性肿瘤诊断中表现出高性能，其受试者工作特征曲线下面积（AUC）为0.975，并在真实世界队列脂肪肝患者和肝硬化患者中保持了稳健性能，AUC分别为0.971和0.924。
接下来，研究团队对LiON进行了压力测试，在两个高风险临床场景中评估了LiON的表现：利用CE-CT对早期肝细胞癌进行诊断，并以CE-MRI的解读结果作为基准；在胰腺导管腺癌患者中诊断肝转移。结果显示，在早期肝细胞癌中，LiON的AUC达0.972；在胰腺导管腺癌中，LiON诊断肝转移的AUC达0.979。
最后，研究团队在常规临床实践中对10333名患者开展了一项单臂前瞻性临床试验，LiON作为额外的AI阅片工具嵌入现有临床工作流程中运行——
1、AI并行阅片；
2、当AI与初诊放射科报告不一致时，触发干预机制；
3、诊断不一致病例由资深放射科医生复核；
4、未解决或临床相关发现，升级至多学科专家会诊。
该临床试验达到了主要终点，即恶性肿瘤诊断的AUC的95%置信区间下限超过0.900，实际AUC为0.952，下限0.942远超0.900。次要终点显示，AI与人工协作识别出51个此前被忽略的病灶，其中15个为恶性肿瘤（也就是平均每1000例CE-CT检查，LiON就能额外发现1.45例恶性肿瘤），并促使37份影像报告修改、22例多学科会诊升级（其中14例确诊为恶性肿瘤，3例通过活检新确）、4例患者因疾病分期上调而立即改变了治疗路径。
其中两个代表性案例是，一名65岁患者，此前未被发现的转移灶被检出，促使多学科专家会诊后调整了治疗方案；一名75岁患者，最初诊断不明确，多学科专家会诊后立即建议活检，结果证实为恶性肿瘤，随后接受了手术治疗。
这些结果表明，当AI作为与诊疗流程兼容的辅助诊断工具应用时，可能有助于减少漏诊或延迟诊断，并指导临床干预。
参考文献：
https://www.nature.com/articles/s41591-026-04589-y
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