编者按：我国慢性肝病患者数量庞大，传统“一刀切”的半年一次超声联合甲胎蛋白（AFP）筛查模式，不仅难以实现全面覆盖，还容易造成低风险人群过度检查与医疗资源的浪费。针对这一现实难题，南方医科大学南方医院侯金林教授、樊蓉教授团队研发的 aMAP → aMAP-2 → aMAP-2 Plus 序贯筛查策略，提供了精准而高效的解决方案。在近日举行的第六届大湾区肝病国际论坛暨2026消除病毒性肝炎大会上，樊蓉教授围绕“数智化新技术赋能乙肝防筛诊治管”主题进行了精彩分享，并接受本刊专访，深入解析该策略的设计理念、临床应用与未来前景。

序贯筛查策略：从“一刀切”到“精准分流”的精准医疗实践

《国际肝病》：樊教授，请您介绍一下aMAP系列序贯筛查策略，是如何帮助我们在确保不漏诊高危患者的同时，让低风险人群避免过度检查，实现真正意义的精准分流？

樊蓉教授：现有指南建议对所有慢性肝病患者每半年进行一次超声联合甲胎蛋白（AFP）检查，但我国慢性肝病患者基数庞大，医疗资源难以全面覆盖。因此，我们亟需通过更智能的算法，实现高效、精准的肝癌筛查。

我们团队开发aMAP评分系统正是这一理念的体现，主要是为了解决目前临床上“一刀切”的粗放式肝癌筛查模式。它仅利用血常规和肝功能中的三项指标，结合患者年龄和性别，即可对慢性肝病患者进行风险分层，将其划分为低、中、高三个风险等级。其中，低风险人群占比约50%甚至更多，其年肝癌发生风险低于0.2%，与普通人群相当。对于这类患者，我们认为无需作为重点监测对象，可大幅减少不必要的检查频率，从而将有限的医疗资源释放出来。

相反，我们将资源重点倾斜于aMAP评分>60的高风险人群。该群体虽仅占慢性肝病患者总数的不到10%，却集中了绝大部分的肝癌发生风险。通过这种精准分流，我们实现了对高危群体的强化管理，同时避免了低风险人群的过度医疗。

为进一步富集“极高危”患者，我们相继研发了aMAP-2和aMAP-2 Plus评分。这两个数字化模型专门针对已识别的高风险人群，通过更复杂的算法进一步细分，筛选出未来发生肝癌概率极高的个体。对于这部分极高危人群，常规的半年一次超声+AFP显然不够，临床实践中应考虑缩短监测间隔，或直接采用更敏感的影像学检查，如普美显增强MRI或增强CT，以实现更早期的肿瘤发现。

值得一提的是，我们团队近期还开发了基于影像组学并联合aMAP评分的预警模型。该模型可提前半年预测肝癌的发生。这意味着，被预警模型识别出的极高危患者，在接下来的半年内发生肝癌的风险极高。这为临床提供了宝贵的干预窗口期，有助于制定更积极的治疗策略，真正实现肝癌的早期诊断与干预。

总而言之，aMAP系列并非简单的线性替代，而是覆盖慢性肝病全病程管理的“组合拳”。从初筛分层到极高危富集，再到早期预警，每一步都环环相扣，旨在将精准医疗的理念贯穿于肝癌防控的每一个关键环节，最终实现医疗资源的优化配置与患者获益的最大化。

从“小贝壳”到“小彩屋”：以可及性算法推动基层精准筛查的落地实践

《国际肝病》：南方医院在小贝壳项目和医院-社区一体化模式上的实践，成功构建了乙肝管理的数字化闭环。请您分享一下该流程体系在落地实践中的经验？

樊蓉教授：开发一个优秀的模型仅仅是万里长征的第一步，如何让它真正落地应用、惠及广大患者，才是更具挑战性、也更艰辛的“最后一公里”。为此，我们团队在侯金林教授的指导下，依托“小贝壳”项目积累了宝贵经验。该项目成功构建了肝病医生与产科医生、医患之间、以及医院与社区之间的多方联动机制，显著提升了示范区的乙肝母婴阻断率。现在，我们将这一成功经验复制到肝癌筛查领域，启动了“小彩屋”项目，旨在推动aMAP系列数字化算法在多层级医院，特别是基层医疗机构的应用。

关于推广，我认为核心在于两点：

第一，是确保模型在基层的“可及性”。大家可以看到，aMAP评分系统的设计初衷就是为了实现普惠医疗。它仅纳入了血常规和肝功能中最常见的几项指标，结合年龄和性别。它并非高不可攀的“黑科技”，而是希望成为一项在任何一家社区医院，乃至医疗资源相对匮乏的国家和地区都能轻松开展的实用工具。我们在开发时，就在模型准确性与指标可及性之间找到了最佳平衡点，目的就是为了让先进的技术不再受限于硬件门槛。

第二，是改变观念，提升对数字化算法的“认可度”。目前，临床仍普遍存在一种观念，认为只有通过投入巨大人力物力进行“地毯式”的全人群覆盖，才能做好肝癌早筛。但实际上，有了像aMAP系列以及国际上众多先进的数字化工具，我们完全可以走一条更高效、更精准的路径。我在此也呼吁，我们应更积极、更开放地拥抱技术进步，认识到算法不是冰冷的数字，而是优化医疗流程、解放临床生产力的有力武器。唯有如此，我们才能借助数字化的东风，真正把肝癌筛查工作做得更快、更好、更广。

拥抱智能时代，开启肝癌筛查的数字化新程

《国际肝病》：展望未来，随着AI和大数据技术的进一步发展，我们是否有可能通过这类数智化工具，实现对每一位乙肝患者的风险监控和干预？

樊蓉教授：我相信这一天一定会到来。随着当前人工智能技术迎来爆发式增长，AI已深度融入我们生活和工作的方方面面。如今，许多医院已经开始部署各类人工智能智能体，用于辅助临床工作，无论是医疗质量控制、病理切片判读，还是医学影像分析，AI的身影无处不在。

同样，我们对aMAP系列的未来也充满信心。在人工智能技术持续进步的浪潮下，我们目前开发的这些算法，只是一个重要的“引子”或起点。它们将作为基石，不断驱动和催生出更智能、更精准的下一代数字化算法，实现持续的迭代与进化。最终，这些技术将更好地服务于临床患者，推动肝癌筛查工作迈向一个前所未有的高效时代。

（来源：《国际肝病》编辑部）

声明：本文仅供医疗卫生专业人士了解最新医药资讯参考使用，不代表本平台观点。该信息不能以任何方式取代专业的医疗指导，也不应被视为诊疗建议，如果该信息被用于资讯以外的目的，本站及作者不承担相关责任。