阿里巴巴达摩院联合盛京医院推出肝癌AI模型，可识别1厘米微小肿瘤并发现15例漏诊

8月24日，阿里巴巴达摩院联合中国医科大学附属盛京医院等机构研发出肝癌诊断AI模型“DAMO LiON”，该模型可通过CT影像识别微小的肝脏癌变病灶。在两个月的真实世界前瞻临床试验中，该AI模型发现了15例原本被遗漏的恶性肿瘤，绝大部分为1厘米左右的病灶，帮助患者得到及时的手术或药物治疗。相关论文已发表于国际学术期刊《自然·医学》。

“DAMO LiON”模型作为“AI安全员”协助医生阅片，既能精准识别原发性肝癌，也能识别容易被忽视的肝转移。实验结果显示，AI模型识别出恶性肿瘤的准确率高于放射科医生。当医生用AI模型协助阅片，用时减少27%，对恶性肿瘤的敏感性提高11.5%，有效减少漏诊；在AI协助下，初级医生能达到资深医生水平。

研究团队将AI模型实际部署到医院参与日常阅片，当AI与医生初诊结论不一致时，病例会交给资深放射科医生复核，必要时升级至多学科团队讨论。两个月内，AI共阅读1万多名患者的增强CT影像，辅助医生发现15例原本被忽略的肝转移，推动改变了这些患者的治疗方案。

达摩院算法专家介绍，这些被AI发现的恶性病灶普遍平均直径约1厘米，与肝脏组织对比度低，或位于较少见的解剖位置。“DAMO LiON”模型采用改进的网络架构，可捕捉病灶和整个肝脏的关系，同时保留局部纹理和边界，提升在脂肪肝、肝硬化和术后肝脏等困难病例上的表现。此外，AI能将不同期相组合的影像迭代融合，捕捉不同期相之间的像素级差异，识别增强CT扫描中的微小病灶。

达摩院自2017年成立起布局医疗AI，先后研发出基于平扫CT的胰腺癌筛查AI模型DAMO PANDA、胃癌筛查AI模型DAMO GRAPE、肠癌筛查AI模型DAMO COCA等，相关成果三次登上《自然·医学》，进入国家药品监督管理局的创新通道，并获美国食品药品监督管理局“突破性医疗器械”认定。