编者按：近日，2026第三届肝病数字健康会议暨中国医药教育协会肝病专委会学术年会顺利举办。会议期间，中山大学附属第三医院林炳亮教授围绕百万人群筛查经验，分享了人工智能（AI）重塑乙肝与肝癌全程管理的专题报告，剖析我国乙肝与肝癌防控严峻现状，介绍了AI技术在乙肝/肝癌筛查、风险分层与慢病管理中的实践成果，为国内慢性肝病数智化防控体系建设提供实践参考。

我国乙型肝炎病毒（HBV）感染疾病负担沉重，一般人群乙肝表面抗原（HBsAg）流行率为5%-6%，慢性HBV感染者约7500万例，其中慢性乙型肝炎患者约2000-3000万例。未经抗病毒治疗的HBV感染者，每年有2%-10%可进展为肝硬化；83.77%肝细胞癌（HCC）患者合并HBV感染，国内每年因慢性乙型肝炎死亡病例达40万例，平均每1.3分钟即出现1例慢性乙肝相关死亡。全球层面，慢性HBV感染者约2.54亿，2022年约110万人死于HBV相关疾病。广东省流行病学数据显示，乙肝感染呈现“增量有限、存量庞大”的特征，区域肝病防控压力突出。

全球年龄标准化肝癌发生率

当前，国内乙肝与肝癌防治存在多重现实短板：慢性乙型肝炎整体诊断率22%、治疗率仅15%，诊疗缺口显著；肝癌早期诊断率仅23.2%，5年生存率14.1%。肝癌自然病程至少2年，尽早开展筛查可将患者5年生存率提升至40%以上，疾病发现时间越晚，患者中位生存期越短。国内每年新确诊肝癌约37万例，死亡约32万例，肝癌死亡率位居恶性肿瘤第二位，肝癌早筛工作具备迫切的现实需求。消除病毒性肝炎危害是我国及世界卫生组织提出的公共卫生目标，“健康中国2030”明确2030年消除病毒性肝炎的工作方向，推动乙肝、肝癌早筛早诊、规范化全程管理是落实该目标的核心抓手。

不同国家肝癌诊疗现况

AI技术贯穿肝病筛查、风险分层、随访管理全链条，构建AI驱动的慢性肝病全病程管理模式，涵盖AI筛查、AI评估、AI分层、AI随访等关键环节，形成筛查建档、风险分层、个性化管理、日常随访、复诊复查、疗效评估完整实施路径。AI辅助诊断技术包含高颗粒度任务管理系统与AI判读模型两大核心组件，任务管理系统可实现多角色权限配置、多现场任务并行管控，实时监控任务进度与人员状态，保障多主体高效协同；AI判读模型能够智能识别试纸显色区间，实现秒级初判，再经检验师复核，兼顾筛查效率与结果准确性。

全病程管理模式实施路径

人工智能在筛查全流程具备多方面应用价值。其一，大幅提升筛查效率，快速批量处理筛查数据，压缩时间与人力成本，中山大学附属第三医院联合尚医智联开发病毒性肝炎AI快筛系统，优化筛查效能；其二，支撑个性化健康管理，依托患者个体数据实现交互式健康问答，辅助临床制定个体化健康方案，可将患者治疗依从性提升30%以上，实现肝病患者全生命周期智能化健康管理。

以广东佛山顺德均安镇AI肝炎筛查试点为例，该地落实“消除肝炎危害行动”，将项目纳入医联体党建实事，计划3年内完成全人群筛查，是广东肝炎防治民生工程重要实践。该试点7个月内累计完成超7.5万人次检测，布设62个筛查站点，覆盖医院、学校、企业、社区等多元场景，单场最高完成1912人筛查，筛查覆盖人口占当地总人口75%以上。试点工作遵循数字化管理、闭环流程、技术融合三大核心思路：依托数字化任务系统实现人员、业务流程线上管控，构建“筛查-判读-防治分流-医院转诊”闭环业务，并采用AI初判叠加检验师复核的技术组合模式。

标准化操作流程分为信息登记、双码绑定、现场检测、结果处理、数据归档五个步骤：居民扫码填报个人信息生成专属检测码；工作人员扫码完成个人信息与检测试剂卡板绑定，落实一人一码；现场采血后样本影像上传云端存储；系统生成AI初判结果，检验师复核，阴性人群现场接种乙肝疫苗，阳性人群转诊至医疗机构进一步诊疗；检测资料归档接入医院随访系统，建立连续性居民健康档案。

试点数据表明，AI模式对比传统人工模式优势突出。效率上，传统人工单人核验需35分钟，AI模式单人次核验仅6-10秒，效率提升90%以上；单日最大筛查量近2000人，较传统模式提升10倍，人力配置缩减60%以上。精准度方面，人工判读准确率为81%，AI初判结合检验师复核可达99%，能够识别肉眼不易分辨的弱阳性结果，减少漏筛。该模式还具备显著社会价值，构建“医防融合一站式”服务，实现筛查、接种、转诊无缝衔接；形成“政府主导+医联体推进+基层落地”的可复制实施模式；全流程无纸化，保护患者隐私，减轻肝炎相关社会污名化。试点实施后卫生服务指标得到明显改善，2023年筛查年度较上一年，肝病总就诊人次上升47%，乙肝就诊增长52%，丙肝就诊增幅达745%，抗病毒药物消耗量增加44%，体现出肝病规范化诊疗取得实效。

肝癌高危人群包含乙肝或丙肝病毒感染者、过度饮酒人群、存在肝癌家族史尤其是40岁以上男性、其他原因所致肝硬化、2型糖尿病或糖尿病前期、超重肥胖、血脂异常、高血压、肝功能异常、药物性肝损伤等群体。国内肝癌诊疗指南建议高危人群每3-6个月开展一次肝癌早期筛查，筛查手段为肝脏超声显像联合血清甲胎蛋白（AFP）检测。

多款AI风险评估模型为肝癌早期识别提供工具。其中，M2P-HCC肝癌风险评估模型相关研究成果发表于《美国科学院院刊》（PNAS），该研究基于3793例HBV阳性人群开展基线AFP、B超筛查，针对AFP及B超结果阴性人群构建验证队列，在331例血清AFP与超声筛查阴性的HBsAg阳性受试者中检出4例小于3cm的早期肝癌，模型灵敏度100%，特异度94%，阳性预测值17%，阴性预测值大于99%。此外，GAAD、GALAD模型可用于区分肝细胞癌与慢性肝病，在早期肝癌、全期肝癌、肝硬化及非肝硬化背景下的早期肝癌识别中表现稳定；国内基于中国大样本人群数据，后续迭代出C-GALAD、GALAD-C、C-GALADⅡ等本土化优化模型；基于性别、年龄、AFP、PIVKA-Ⅱ构建的简化GAAD模型、ASAP模型也具备相近诊断效能。

M2P-HCC模型发表于PNAS

AI驱动肝癌风险分层管理采用金字塔分层筛查体系，面向肝癌目标筛查人群开展初筛，借助肝脏超声、AFP、异常凝血酶原、分子检测及肝癌风险评估模型识别中高危人群；针对中高危人群开展精筛，应用超声、磁共振、血清学、cfDNA全基因组测序等手段进一步识别极高危人群；对极高危人群落实严密随访监测，实现早诊早治。

AI驱动肝癌风险分层管理体系

2024年9月，中联肝健康促进中心发起“星火·肝健康慢病全程管理”公益项目，搭建起全国-省-市-区县四级标准化肝健康“筛-诊-治-管”共同体。项目依托创新筛查诊疗技术、疾病风险评估模型，推进乙肝、丙肝、脂肪肝等慢性肝病规范化诊疗与数智化管理，开展健康宣教，落实早发现、早诊断、早治疗、早管理，降低肝硬化、肝癌等重症的发病与死亡风险。项目从筛查技术、诊疗规范、管理平台三个维度赋能，搭建数智化管理平台，设置健康档案、行为打卡、科普宣教、风险评估、转诊、任务待办等功能模块；AI管理系统支持健康档案建立、个体化管理计划制定、复诊提醒、医患互动，由医生、健管师协同完成用药提醒、随访复查等患者全周期管理工作。

“星火·肝健康慢病全程管理”项目实施路径

虽然AI赋能慢性肝病全病程管理仍存在现实阻碍，需应对患者医疗数据安全隐私保护、跨机构数据孤岛、基层AI技术接受度与实操能力不足等问题，但通过完善防护机制、破除数据壁垒，加强基层培训推动技术下沉，未来AI仍可助力肝病精准医疗，提升肝癌早期检出率，辅助个体化诊疗，配合健康宣教强化公众防病意识。依托AI实现肝健康全程管理，有望降低肝硬化、肝癌发病风险，改善患者生存质量，节约医疗资源，实现医院、医保、患者三方共赢。