アリババ・ダモ研究院は、盛京病院などの機関と共同で、肝臓がんの診断用AIモデル「DAMO LiON」を発表しました。このモデルは増強CT画像を用いて、微小な肝臓がん病変を正確に識別することができます。2か月間の現実世界における前向き試験では、このモデルは15例の元々見落とされた悪性腫瘍を発見し、多くが1cm前後の病変でした。関連する論文は『Nature Medicine』に掲載されました。

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「見逃す」から「補う」へ：AIによる安全担当者

肝臓がんやより一般的な肝転移の早期は非常に難しく、小さな病変は肝硬変、脂肪肝、複雑な解剖構造によって妨げられ、医師の注意は通常原発病変に引きつけられます。DAMO LiONは「AIセキュリティ担当者」として画像を読むことを支援し、悪性腫瘍の識別精度は放射線科医よりも高いです。これにより、画像読取時間は27%短縮され、感度は11.5%向上し、初級医師でも熟練レベルに達します。モデルは改良されたネットワーク構造を採用しており、病変と全肝臓の関係を考慮しつつ、局所的なテクスチャ境界を保持し、異なる画像ステージを統合して「一瞬の微小病変」を捉えます。

実際の展開において、AIの診断結果と初期診断が一致しない場合は、専門医による再検査を行い、必要に応じて多職種チームでの議論が行われます。2か月間で1万を超える患者の画像を読み取り、15例の見落とされた肝転移を発見しました。65歳の膀胱がんの再検査を受けた患者では、腫瘍マーカーが正常であり、初期診断では石灰化病変のみが見られたものの、AIは肝転移と判断し、治療法の変更を促しました。ダモ研究院は2017年から医療AIに取り組んでおり、今回の成果はスクリーニングから診断への能力拡大であり、多くの患者が適切かつ迅速な治療を受けることができるようになります。