AI模型发现医生遗漏的微小肝脏肿瘤

在与肝癌的斗争中，早期发现至关重要。但肝脏是一个棘手的器官——小肿瘤可能隐藏在肝硬化、脂肪肝和复杂解剖结构的阴影中。即使经验丰富的放射科医生也可能漏诊。这就是阿里巴巴达摩院推出名为DAMO LiON的新AI模型的用武之地。

DAMO LiON与盛京医院及其他机构合作开发，旨在增强CT图像上发现小的肝脏病变。在仅持续两个月的真实世界前瞻性试验中，该模型标记了15个先前被忽视的恶性肿瘤。其中大多数大小约为1厘米——小到足以逃过最细心的人眼。

这些发现发表在《自然医学》上，凸显了AI作为医学影像安全网的潜力。将DAMO LiON视为“AI安全官”——它不取代医生，而是与他们并肩工作，复查扫描并捕捉可能遗漏的病灶。

第二双眼睛

肝癌和肝转移瘤 notoriously 难以早期发现。小病变容易被肝硬化或脂肪肝等潜在疾病掩盖，医生的注意力往往集中在原发肿瘤上，导致继发性生长被忽视。DAMO LiON旨在填补这些空白。

该模型采用改进的网络架构，平衡病变与整个肝脏之间的关系，同时保留局部纹理边界。它还可以整合CT扫描不同阶段的图像，捕捉可能丢失的转瞬即逝的细节。

在测试中，DAMO LiON在识别恶性肿瘤方面比单独放射科医生显示出更高的准确性。当与人类读者一起使用时，它将阅读时间减少了27%，灵敏度提高了11.5%。初级医生在AI的帮助下，可以达到高级专家的水平。

但它在实践中如何工作？在试验中，如果AI的初步诊断与首次评估冲突，高级医生会审查病例。如有必要，病例将升级为多学科讨论。在两个月内，AI分析了超过10,000名患者，并识别出15个被忽视的肝转移瘤。

一个引人注目的案例涉及一位65岁的膀胱癌患者。她的肿瘤标志物正常，初步诊断仅显示钙化。但AI标记了肝转移，导致她的化疗方案改变。这是一个改变生命的发现。

自2017年以来，达摩院一直专注于医学AI，将其能力从筛查扩展到诊断。目标很简单：让更多患者得到及时准确的治疗。借助DAMO LiON等工具，这一目标正在成为现实。

随着AI的不断发展，它不是要取代医生，而是赋予他们超能力。对患者而言，这可能意味着错过肿瘤与及时干预之间的区别。