日本血吸虫肝纤维化超声AI分级模型

Guo等研究团队开发日本血吸虫相关肝纤维化超声分级模型，集成卷积网络与Transformer进行加权软投票，可从单张B超图像完成分级，无需人工勾画感兴趣区。 模型使用江西一家血吸虫病医院2019—2023年收集的2,921名成人及2,921张图像开发；在440张测试图像上，macro-F1为0.8527、准确率为0.8500，显著纤维化检测AUROC为0.9817。 研究团队称，模型经外部验证后可能辅助流行区筛查和随访，目前尚不能直接确认这一临床用途。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。