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原发性肝癌是我国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一，早期筛查与精准诊断是提升患者生存率的核心环节。近年来，伴随甲胎蛋白（AFP）、异常凝血酶原（DCP）、甲胎蛋白异质体L3比率（AFP-L3%）等血清学标志物在临床中的广泛应用，加之智能诊断技术与大数据分析的深度融合，基于多指标联合分析的“C-GALAD模型”逐步成为肝癌早期预测的新工具。然而，在当前医疗资源有限的实际背景下，如何构建兼顾成本效益与健康收益的筛查策略，已成为卫生决策部门亟待解决的关键问题。