阿里达摩院肝癌AI模型登上《自然·医学》：两个月揪出 15 例漏诊肿瘤

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的肝癌诊断AI模型 DAMO LiON，近日登上国际顶级医学期刊《自然·医学》（Nature Medicine）。该模型可通过增强CT影像识别微小肝脏癌变病灶，尤其擅长发现容易被忽略的肝转移。

在为期两个月的真实世界前瞻临床试验中，DAMO LiON共辅助阅片1万多名患者，发现了15例原本被漏诊的恶性肿瘤，绝大多数病灶直径仅约1厘米，并推动患者及时接受手术或药物治疗。

研究显示，AI辅助阅片后，医生的阅片时间减少27%，对恶性肿瘤的敏感性提升11.5%;同时，初级医生在AI辅助下能够达到资深医生的诊断水平。

据介绍，DAMO LiON采用改进的网络架构，同时关注病灶与整体肝脏的关系，并保留局部纹理和边界信息，还能融合增强CT不同期相影像，捕捉微小病灶在不同扫描阶段的变化，从而提升对脂肪肝、肝硬化、术后肝脏等复杂病例的识别能力。

目前，该模型已实际部署于医院日常阅片流程。当AI与医生初诊结果不一致时，病例将交由资深放射科医生复核，必要时进一步启动多学科会诊（MDT）。