ENG: Fatty liver disease, a condition caused by the buildup of fat in the liver, affects roughly one in four people worldwide and can lead to cirrhosis or liver cancer if left untreated. While ultrasounds, CT scans, and MRIs are the standard diagnostic tools, they require specialized equipment and are costly. Chest X-rays, by comparison, are inexpensive, widely available, and involve lower radiation exposure. Although they are mainly used to assess the lungs and heart, they also capture part of the liver, which makes them a potential tool for detecting fatty liver disease.
Researchers at Osaka Metropolitan University’s Graduate School of Medicine developed an AI model to identify fatty liver disease from chest X-ray images. Using 6,599 chest X-rays from 4,414 patients and controlled attenuation parameter scores, the team created and validated a system with a high accuracy of 83%. This advancement suggests that chest X-rays, combined with AI, could become a practical and cost-effective method for early detection of fatty liver disease in clinical settings.
RO: Boala ficatului gras, o afecțiune cauzată de acumularea de grăsime în ficat, afectează aproximativ una din patru persoane la nivel mondial și poate duce la ciroză sau cancer hepatic dacă nu este tratată. Deși ecografiile, tomografiile computerizate și RMN-urile sunt instrumentele standard de diagnostic, acestea necesită echipamente specializate și costuri ridicate. Radiografiile toracice, în schimb, sunt ieftine, disponibile pe scară largă și implică o expunere mai mică la radiații. Deși sunt utilizate în principal pentru evaluarea plămânilor și a inimii, ele surprind și o parte a ficatului, ceea ce le face un instrument potențial pentru depistarea bolii ficatului gras.
Cercetătorii de la Școala de Medicină a Universității Metropolitane din Osaka au dezvoltat un model de inteligență artificială pentru identificarea bolii ficatului gras pe baza radiografiilor toracice. Folosind 6.599 de radiografii toracice de la 4.414 pacienți și scoruri de atenuare controlată, echipa a creat și validat un sistem cu o acuratețe ridicată, obținând o acuratețe de 83%. Această descoperire sugerează că radiografiile toracice, combinate cu inteligența artificială, ar putea deveni o metodă practică și rentabilă pentru depistarea timpurie a bolii ficatului gras în mediul clinic.
Source (ScienceDaily, “AI sees what doctors miss: Fatty liver disease hidden in chest x-rays”, 27.06.2025)
Paper: Ueda, D., Uchida-Kobayashi, S., Yamamoto, A., Walston, S.L., Motoyama, H., Fujii, H., Watanabe, T., Miki, Y. and Kawada, N., 2025. Performance of a Chest Radiograph–based Deep Learning Model for Detecting Hepatic Steatosis. Radiology: Cardiothoracic Imaging, 7(3), p.e240402.
