【milan.com科技消息】8月24日，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，相关论文登上国际顶级学术期刊《自然·医学》（Nature Medicine）。该模型可通过增强CT影像精准识别微小的肝脏癌变病灶，尤其擅长发现容易被忽略的肝转移。

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　　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。这些被AI揪出的恶性病灶普遍具有“小、淡、偏”的特点——平均直径约1厘米，和肝脏组织对比度低，或位于比较罕见的解剖位置。

　　DAMO LiON被定位为“AI安全员”，协助医生阅片——既能精准识别原发性肝癌，更擅长揪出容易被忽视的肝转移。实验结果显示，AI模型识别恶性肿瘤的准确率高于放射科医生。当医生使用AI协助阅片后，阅片时间减少了27%，对恶性肿瘤的敏感性提高了11.5%，有效减少漏诊。在AI协助下，初级医生能达到资深医生的诊断水平。

　　研究团队随后将AI模型实际部署到医院日常阅片流程中——当AI与医生初诊结论不一致时，病例会交由资深放射科医生复核，必要时进一步升级至多学科团队（MDT）讨论。两个月内，AI共阅读1万多名患者的增强CT影像，辅助医生揪出15例原本被忽略的肝转移，推动了这些患者的治疗方案改变。

　　DAMO LiON模型采用了改进的网络架构，既可捕捉病灶与整个肝脏的关系，又能有效保留局部纹理和边界信息，提升在脂肪肝、肝硬化和术后肝脏等困难病例上的表现。此外，AI还能将不同期相组合的增强CT影像迭代融合，有效捕捉不同期相之间的像素级差异，精准揪出增强CT扫描中“一闪而过”的微小病灶。

　　达摩院自2017年成立起便布局医疗AI，在行业内率先提出用AI识别医学影像中人眼难以察觉的细微病灶。此前，达摩院已先后研发出基于平扫CT的胰腺癌筛查AI模型DAMO PANDA、胃癌筛查AI模型DAMO GRAPE、肠癌筛查AI模型DAMO COCA等，相关成果三次登上《自然·医学》，并进入国家药品监督管理局的创新通道，获美国FDA“突破性医疗器械”认定。

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