“为了提高诊断的准确性，我们连同医疗公司联合研发了智能超声软件。”于杰称，研究结果显示，在 AI辅助阅片后，不同年资的医生对肝包虫病的分类识别准确性均有所提高，尤其对于低年资医生来说，分类正确率的提升更加明显。

超声是肝包虫首选诊断工具，而人工智能的应用有助于提高早诊率。2023年8月，国际权威期刊《柳叶刀–数字医疗》发表了一项来自中国的研究，该研究为超声诊断肝包虫病提供新的工具。同时，这也将有助于远程医疗诊断，从而优化地区医疗资源差异，对高流行和偏远地区的患者来说具有重要意义。

梁萍团队曾7次从北京前往青海、西藏和新疆等西部地区开展包虫病的筛查和治疗工作，作为项目亲历者，中国人民解放军总医院教授于杰深有体会，“每年都有医生前来支援，但是其他地区医生并不了解这种疾病。当时第一次看到包虫，我也有些犹豫不决，到底是血管瘤还是原发性肝癌？因为这两种治疗方式截然不同”。

上述研究作者之一、中华医学会超声医学分会主任委员梁萍称，西北地区具有相应资质和能力的医生相对欠缺，而且设备短缺问题严重，导致肝包虫病诊断的准确性和敏感性较低，但是通过人工智能技术可以解决超声医生短缺的问题，帮助基层医生提高诊断准确性。

为项目提供算法技术支持的深圳开立生物医疗科技股份有限公司的创新研究中心负责人周国义表示，该功能以超声检查影像输入，通过深度神经网络模型及分级决策机制分析输出结果，为医生在诊断肝包虫病时提供分类及诊断建议。

易发真人在西藏拉萨市当雄县，来自西藏自治区第二人民医院超声科副主任扎西多吉在用便携式超声检查设备为一名4岁孩子筛查过程中，发现孩子患有肝包虫病。“这种病早期没有症状，如果等到中晚期再发现，预后会很差，这样会对他的人生产生很大的影响，还好发现得早。”扎西多吉说。

“自体肝移植被认为是治疗终末期肝泡型包虫病的唯一方法，但是它会侵犯大的脉管系统，所以重建会遇到很大挑战。”樊海宁表示，早期发现和治疗肝包虫病对于提高患者生存率至关重要，“我们希望能够利用影像学手段进行筛查，尽可能提早对患者进行射频微波的治疗，这样患者在早期可以有效控制疾病”。

“目前，该项目收集了6000多例患者病例，9000多幅超声图像，通过数据、算法实验做特征工程，找到了影响肝包虫病诊断的关键因素，并建立了相应的模型。”周国义表示，未来将完善数据库、持续升级辅助诊断算法，以实现对肝包虫病亚型分类的攻关科研，进一步提高诊断的精准性、人机交互的智能化水平。

“由于主要是青壮年从事农牧生产，因此往往是家里的主要劳动力患病，肝包虫病已成为因病致贫和因病返贫的主要原因。”青海大学附属医院院长樊海宁称，治疗肝包虫病的主要挑战在于手术的复杂性。