隨著醫(yī)療技術(shù)的進步和用藥的日益普及，藥物性肝損傷的發(fā)病率持續(xù)上升。然而，如何精準診斷藥物性肝損傷一直以來都是醫(yī)學(xué)界的難題，因為目前尚無公認的診斷金標準。針對這一挑戰(zhàn)，我院肝病中心的臨床研究團隊依托多中心臨床隊列和臨床病理會診平臺，展開了長期隨訪研究，并在藥物性肝損傷精準診斷方面取得了一系列突破性成果。

面對藥物性肝損傷與自身免疫性肝炎在臨床表現(xiàn)上的高度相似性，以及兩者治療策略上的顯著差異，趙新顏教授團隊通過“科技創(chuàng)新-2030”課題的資助，結(jié)合人工智能及機器學(xué)習(xí)算法，對大規(guī)模回顧性隊列數(shù)據(jù)進行分析與訓(xùn)練（王昱博士研究生為該研究的第一作者）。團隊篩選出表現(xiàn)最優(yōu)的算法及關(guān)鍵參數(shù)，并開展內(nèi)部驗證，其模型在鑒別診斷上的效能令人矚目，達到AUROC 0.94的優(yōu)秀水平。為確保模型的普適性和可推廣性，研究團隊還聯(lián)合全國多家三甲醫(yī)院，構(gòu)建了外部多中心驗證隊列。外部驗證結(jié)果顯示，該模型同樣表現(xiàn)出良好的泛化能力（AUROC=0.91）。憑借這一成果，研究團隊榮獲2024年美國肝病學(xué)會年會優(yōu)秀壁報獎（Top 10%），并將在2025年2月發(fā)表于國際肝病研究學(xué)會官方期刊Liver Int（中科院2區(qū)Top期刊，影響因子6.0）。

為了將研究成果轉(zhuǎn)化為實用工具，方便臨床研究人員應(yīng)用，團隊開發(fā)了基于上述模型的網(wǎng)頁端工具——“北京幫助 (BJ-AID)”。該工具只需輸入5到6項常規(guī)檢驗指標即可快速獲得疾病的鑒別診斷結(jié)果以及置信度評估。考慮到我國不同醫(yī)療機構(gòu)檢查條件的差異，系統(tǒng)特別設(shè)計了兩個版本的模型，用戶可以根據(jù)實驗室可用的檢驗指標切換使用。同時，“北京幫助”采用開放式架構(gòu)設(shè)計，具備動態(tài)優(yōu)化功能，可通過不斷納入新診斷病例數(shù)據(jù)實時更新模型，從而為臨床研究與應(yīng)用提供長久支持。

正值全國愛肝日，我院肝病中心研究團隊更感使命在肩。未來，團隊將繼續(xù)依托國家消化系統(tǒng)疾病臨床醫(yī)學(xué)研究中心和消化健康全國重點實驗室，在藥物性肝損傷的臨床與基礎(chǔ)研究領(lǐng)域不斷深耕，探索新的診斷、治療與預(yù)防路徑，為推動我國肝病診療水平邁上新臺階貢獻力量。

（宣傳處）