アリババ・ダモウが中国医科大学附属聖京病院などの機関と共同で開発した肝癌診断用AIモデル「DAMO LiON」が、国際的なトップ医学雑誌『ネイチャー・メディスン（Nature Medicine）』に掲載されました。このモデルは、強化CT画像を用いて微小な肝臓の悪性病変を識別し、特に見落とされがちな肝転移を得意としています。

2か月間の現実世界における前向き臨床試験において、DAMO LiONは1万を超える患者の画像を補助的に読み取り、15例の元々見逃された悪性腫瘍を発見しました。これらの多くは約1cmの直径を持つ病変であり、患者は適切な手術や薬物療法を受けられるようになりました。

研究結果によると、AIによる画像読影の補助後、医師の読影時間は27％減少し、悪性腫瘍の感度は11.5％向上しました。また、AIの補助により、初心者の医師がベテラン医師レベルの診断能力を持つことが確認されました。

説明によると、DAMO LiONは改良されたネットワーク構造を採用しており、病変と全体の肝臓との関係を同時に考慮します。また、局所的なテクスチャーや境界情報を保持し、強化CTの異なる時期の画像を統合して、脂肪肝、肝硬変、術後の肝臓などの複雑な症例の識別能力を向上させています。