AI模型两个月发现15个被遗漏的肝脏肿瘤

在一项可能改变肝癌诊断方式的突破中，阿里巴巴达摩院与盛京医院和中国医科大学合作，开发了一种AI模型，能够发现人眼经常遗漏的微小肝脏肿瘤。该模型名为DAMO LiON，最近发表在著名期刊《自然医学》上。

在为期两个月的真实世界试验中，DAMO LiON协助阅读了超过一万名患者的CT扫描。它识别出15个先前未被注意到的恶性肿瘤。这些病变大多直径约一厘米，小到容易被忽视。得益于AI的检测，这些患者及时接受了手术或药物治疗，可能挽救了他们的生命。

其影响不仅仅在于发现更多肿瘤。研究表明，在AI辅助下，医生的阅读时间减少了27%，对恶性肿瘤的敏感性提高了11.5%。更令人印象深刻的是，初级医生在使用AI工具时能够达到资深医生的诊断水平。这在经验丰富的放射科医生稀缺的地区可能是一个改变游戏规则的因素。

那么DAMO LiON是如何发挥魔力的呢？该模型采用改进的网络架构，密切关注病变与整个肝脏之间的关系，同时保留局部纹理和边界信息。它可以整合增强CT的不同阶段，捕捉小病变在不同扫描阶段的变化。这使其能够更准确地处理脂肪肝、肝硬化和术后肝脏等复杂病例。

这一发展特别令人兴奋的是其减少漏诊的潜力——这是癌症护理中一个持续的挑战。肝癌是全球最致命的癌症之一，早期发现对生存至关重要。通过更早地发现这些微小肿瘤，AI模型可以显著改善患者预后。

当然，这仅仅是开始。DAMO LiON背后的团队计划继续完善模型，并扩大其在临床环境中的使用。随着AI的不断发展，我们可以期待更多这样的工具来帮助医生做出更快、更准确的诊断。

目前，DAMO LiON的成功有力地提醒我们，技术如何增强人类专业知识，使医疗保健更智能、更可及。

关键要点