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引言 随着人工智能（AI）技术在医学领域的广泛应用，AI辅助工具在疾病诊断、评估和临床试验中的作用越来越重要。 在非酒精性脂肪肝病（NAFLD）相关的代谢性肝病（MASH，Metabolic Associated Steatotic Hepatitis）评估中，AI技术为病理评分提供了高效、精准且标准化的解决方案。 传统的病理评分依赖于病理学家的经验和主观判断，这不仅增加了评估的复杂性，还存在较大的个体差异和可重复性问题。为了弥补这一不足，AI辅助工具应运而生，尤其是AIM-MASH（Artificial Intelligence Model for MASH）算法，展现了其在提高评分一致性、可重复性及准确性方面的巨大潜力（11月4日 Nature Medicine “ Clinical validation of an AI-based pathology tool for scoring of metabolic dysfunction-associated steatohepatitis ”）。 AIM-MASH的算法通过分析全切片图像（WSI，Whole Slide Imaging）中的关键特征，如脂肪
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