达摩院发布肝癌诊断AI模型DAMO LiON，可识别1厘米微小肿瘤
达摩院发布肝癌AI模型DAMO LiON，能在CT上识别约1厘米的微小肿瘤，临床试验中补救了15例漏诊。
达摩院联合盛京医院等机构研发肝癌诊断AI模型DAMO LiON，通过CT影像识别微小癌变。在两个月真实世界试验中，AI发现15例被遗漏的恶性肿瘤，多为1厘米病灶，帮助患者及时治疗，论文发表于《自然·医学》。模型还能辅助医生阅片，减少漏诊。
正文摘录
8月24日消息，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 8月24日消息，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，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。相关论文登上国际顶级学术期刊《自然·医学》（Nature Medicine）。 肝脏是恶性肿瘤的高发部位，既有起源于肝脏的原发性肝癌，也就是通常说的“肝癌”，也有从肠癌、胰腺癌等部位转移过来的“肝转移”，而且后者往往更为常见。无论哪一种，越早发现，治疗效果就越好。但早期发现并不容易，由于病灶较小，且容易被肝硬化、脂肪肝和肝脏内复杂的解剖结构干扰，医生即便在增强CT下也有可能看漏，尤其在肝转移时，医生的注意力容易被原发病灶牵走，忽视细小的肝脏病灶。 为此，达摩院发挥在医疗影像AI上多年的技术积累研发出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，更擅长揪出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，用时减少了27%，而对恶性肿瘤的敏感性更提高了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。 研究团队随后将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（MDT）讨论。两个月内，AI共阅读1万多名患者的增强CT影像，辅助医生抓出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。