Alibaba spürt Fettleber früher auf

KI liest CTs neu Alibaba spürt Fettleber früher auf

25.03.2026 Von Berk Kutsal 1 min Lesedauer

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Mit MAOSS stellt Alibaba ein KI-Modell vor, das Fettleber-Erkrankungen basierend auf Routinedaten aus CT-Scans und Laborwerten früher erkennen soll.

KI wertet bestehende CT-Daten neu aus und erkennt Hinweise auf Fettleber, die in Routineuntersuchungen oft ungenutzt bleiben.(Bild: KI-generiert) — KI wertet bestehende CT-Daten neu aus und erkennt Hinweise auf Fettleber, die in Routineuntersuchungen oft ungenutzt bleiben.
(Bild: KI-generiert)

Die Alibaba DAMO Academy hat ein KI-Modell zur Früherkennung von Fettleber-Erkrankungen entwickelt. Das System mit dem Namen MAOSS (Multi-modal AI for Opportunistic hepatic Steatosis Screening) kombiniert CT-Bilddaten mit klinischen Parametern wie Serumwerten, um Risikopatienten früher identifizieren zu können.

Die Besonderheit: MAOSS greife auf bereits vorhandene, nicht kontrastverstärkte CT-Scans zurück. Diese entstehen häufig im Rahmen anderer Untersuchungen und sollen durch KI nachträglich ausgewertet werden, um versteckte Hinweise auf Leberverfettung und Fibrose zu erkennen, ohne zusätzliche Diagnostik anzustoßen.

Fettleber-Erkrankungen gelten als weit verbreitet und blieben oft lange unentdeckt, da Symptome zunächst ausbleiben. Klassische Verfahren wie Ultraschall oder Blutmarker stoßen bei frühen Stadien an Grenzen oder sind mit zusätzlichem Aufwand verbunden.

Technisch setzt MAOSS auf einen multimodalen Ansatz: Bilddaten, biometrische Werte und weitere klinische Informationen fließen gemeinsam in die Bewertung ein. Das Modell extrahiere dabei Muster aus Gewebestruktur, Dichte und Morphologie der Leber und leitet daraus Krankheitsstadien sowie Progressionsrisiken ab.

Die Forschungsergebnisse wurden in Nature Communications veröffentlicht. Entwickelt wurde das System in Zusammenarbeit mit mehreren Kliniken in China.

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