アリババのダモ研究院は、中国医科大学附属盛京病院などの機関と共同で、肝癌診断AIモデル「DAMO LiON」を開発しました。その関連論文は国際的なトップ学術誌『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画像を通じて小さな肝臓の癌変病変を正確に識別することができ、特に見落とされがちな肝転移病変の発見に優れています。
2ヶ月間の実世界前向き臨床試験において、DAMO LiONは1万人以上の患者の画像診断を支援し、15件の本来見逃されていた悪性腫瘍を発見しました。ほとんどの病変の直径は約1センチメートルであり、患者が適時に手術や薬物治療を受けることを促進しました。AIが識別した悪性病変は一般的に「小さく、淡く、偏った」特徴を持っており、平均直径は約1センチメートルで、肝臓組織とのコントラストが低いか、比較的珍しい解剖位置にあります。
AI支援による診断漏れの減少と診断時間の短縮
DAMO LiONは「AI安全員」として位置付けられ、医師の画像診断を支援します。原発性肝癌を正確に識別できるだけでなく、見落とされがちな肝転移の識別にも優れています。実験結果は、AIモデルが悪性腫瘍を識別する精度が放射線科医よりも高いことを示しています。医師がAIを使用して画像診断を行うと、診断時間が27%短縮され、悪性腫瘍に対する感度が11.5%向上し、診断漏れを効果的に減少させました。AIの支援により、初級医師は経験豊富な医師と同等の診断レベルに達することができます。
研究チームはその後、AIモデルを病院の日常的な画像診断プロセスに実際に導入しました。AIと医師の初診結論が一致しない場合、症例は経験豊富な放射線科医によって再確認され、必要に応じて多職種チーム（MDT）による議論に進められます。2ヶ月間で、AIは1万人以上の患者の強化CT画像を読み取り、医師が15件の本来見落とされていた肝転移を識別するのを支援し、関連患者の治療計画の調整を促進しました。
ネットワーク構造の改善による困難な症例の識別能力の向上
DAMO LiONモデルは改良されたネットワーク構造を採用しており、病変と肝臓全体の関係を捉えるだけでなく、局所的なテクスチャや境界情報を効果的に保持し、脂肪肝、肝硬変、術後肝臓などの困難な症例でのパフォーマンスを向上させています。さらに、AIは異なる相の組み合わせによる強化CT画像を重ね合わせて融合させ、異なる相間のピクセルレベルの差異を効果的に捉え、強化CTスキャンで「一瞬で通り過ぎる」小さな病変を正確に識別します。
ダモ研究院は2017年の設立以来、医療AIに取り組んでおり、業界内で初めてAIを用いて医学画像の中で人間の目では気づきにくい微細な病変を識別することを提案しました。これまでに、ダモ研究院は平面CTに基づく膵臓癌スクリーニングAIモデル「DAMO PANDA」、胃癌スクリーニングAIモデル「DAMO GRAPE」、大腸癌スクリーニングAIモデル「DAMO COCA」などを開発しており、関連する成果は3度『ネイチャー・メディスン』に掲載され、国家薬品監督管理局の革新通道に入り、米国FDAから「ブレークスルー医療機器」として認定されています。