多施設後ろ向き研究が、病変検出UniMatchと分類LivNetを用いる人と人工知能（AI）の協調戦略により、従来法の感度0.991に対し非劣性の0.956を維持しつつ特異度を0.698→0.787へ改善し、読影負荷を54.5％削減したと報告した。

肝細胞癌（HCC）の高リスク群に対する超音波検診は広く用いられるが、偽陽性と読影負荷が課題である。本研究は8施設から2万1934枚・1万1960件を収集し、訓練1万7913枚、評価4021枚で人...