达摩院肝癌AI模型登《自然·医学》，两月揪出15例隐匿病灶

【区角快讯】当人工智能不再仅仅是辅助工具，而是成为临床诊断中不可或缺的“安全员”，医疗影像分析的边界正在被重新定义。近期，阿里巴巴达摩院携手中国医科大学附属盛京医院等机构，共同推出了名为DAMO LiON的肝癌诊断AI模型，该成果已成功发表于国际顶尖期刊《自然·医学》（Nature Medicine）。这一突破不仅标志着技术层面的精进，更在真实世界的前瞻性临床试验中展现了其挽救生命的实际价值。

在为期两个月的临床验证中，DAMO LiON处理了超过一万名患者的增强CT影像数据。令人瞩目的是，它精准识别出了15例此前被遗漏的恶性肿瘤，其中绝大多数病灶直径仅在1厘米左右。这些微小病变的发现，直接促使患者获得了及时的手术或药物干预机会，从根本上改变了治疗轨迹。数据显示，该模型在识别恶性肿瘤的准确率上超越了放射科医生，尤其在捕捉易被忽视的肝转移灶方面表现卓越。

从效率与质量的双重维度来看，AI的介入带来了显著改变。医生在借助模型阅片时，耗时缩短了27%，而对恶性肿瘤的敏感性则提升了11.5%，有效遏制了漏诊风险。更为关键的是，在AI的辅助下，初级医生的诊断能力得以迅速拉升至资深专家水平。目前，该模型已部署于医院日常流程中，一旦AI与初诊结论出现分歧，病例将自动流转至资深医师复核，必要时启动多学科团队（MDT）讨论机制。

回溯过往，达摩院自2017年起便深耕于利用AI识别肉眼难辨的细微病灶领域。继基于平扫CT的胰腺癌筛查模型DAMO PANDA、胃癌筛查模型DAMO GRAPE及肠癌筛查模型DAMO COCA之后，DAMO LiON是又一重磅成果。这些系列创新不仅三次登陆《自然·医学》，更相继进入国家药监局创新通道，并获得美国FDA“突破性医疗器械”认定，彰显了中国医疗AI在全球舞台上的硬核实力。