医学数字活检在肝病精准诊疗与学科建设的实践与思考

摘要

医学数字活检（MC-Biopsy）是在人工智能技术与医疗大数据深度融合背景下提出的一种面向真实临床场景的数据整合与应用技术框架，旨在解决多源异构临床数据碎片化、难以支持动态分析与循证决策的现实问题。该框架以标准化数据治理为核心，通过系统整合检验、影像、病理、病历文本及随访等多模态信息，构建覆盖疾病全周期的纵向专病数据库，并将多种人工智能方法嵌入既有临床数据结构与业务流程之中，实现高价值临床数据向可复用证据的转化。本文以笔者中心初步构建并运行的MC-Biopsy技术体系为例，系统介绍其总体构想、核心技术架构及在真实临床环境中的应用实践，重点阐述其在肝癌高危人群风险分层、肿瘤诊断分期、疗效评估与预后分析等关键场景中的应用路径及面临的挑战。实践表明，MC-Biopsy通过前置嵌入aMAP(age-Male-ALBi-Plateletsscore)等风险模型、整合时序实验室指标与影像数据，可支持个体化、分层化的风险管理；同时，依托自然语言处理技术对病历文本进行结构化解析，有助于提升临床信息质量并促进规范化人才培养；通过影像、病理与临床数据的多模态融合，逐步形成可溯源的数字表型库，推动肝病研究由单一模态、静态指标分析向基于纵向病程与真实世界结局的多维研究范式转变。进一步结合学科建设视角，本文讨论了MC-Biopsy在问题导向转化研究及复合型医学人才培养中的潜在价值。总体而言，MC-Biopsy为支撑临床精准诊疗、真实世界研究及学习型医疗体系建设提供了一种具有可复制性和推广潜力的技术参照。

关键词

肝疾病 / 医学数字活检 / 人工智能 / 学科建设 / 复合型人才