アリババのダモ研究所は、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、その関連論文が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巣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巣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では、DAMO LiONは1万名以上の患者の画像診断を支援し、15件の元々見逃されていた悪性腫瘍を発見しました。ほとんどの病巣の直径は約1センチメートルで、患者が適時に手術や薬物治療を受けられるように促しました。AIが識別した悪性病巣は一般的に「小さく、淡く、偏った」特徴を持ち、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を使っ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、診断漏れが効果的に減少しました。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1万名以上の患者の強化CT画像を読み取り、医師が15件の元々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、病巣と肝臓全体の関係を捉えることができ、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におけるパフォーマンスを向上させています。さらに、AIは異なる位相の強化CT画像を組み合わせて重ね合わせ、異なる位相間のピクセルレベルの違いを効果的に捉え、「一瞬で過ぎ去る」小さな病巣を正確に識別します。
ダモ研究所は2017年の設立以来、医療AIに取り組んでおり、業界で初めてAIを用いて医療画像中の人間の目では捉えにくい微細な病巣を識別することを提案しました。これまでに、ダモ研究所は平面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」、腸癌スクリーニングAIモデル「DAMO COCA」などを開発し、関連成果は3回『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路に入り、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。