アリババ達摩院は、中国医科大学付属盛京病院などと共同で、CT画像から微小な肝臓のがん病変を識別できる肝がん診断AIモデル「DAMO LiON」を開発した。
2か月間にわたる実世界での前向き臨床試験で、このAIモデルは本来見逃されていた悪性腫瘍15例を発見した。その大半は直径約1センチの病変で、患者が速やかに手術や薬物治療を受けることに貢献した。関連論文は、国際的な一流学術誌『Nature Medicine』に掲載された。
公式の詳しい説明は以下のとおり。
肝臓は悪性腫瘍が発生しやすい部位だ。肝臓を発生源とする原発性肝がん、一般に「肝がん」と呼ばれるものだけでなく、大腸がんや膵がんなどから転移した「肝転移」もあり、後者のほうがより一般的な場合も多い。いずれの場合も、早期に発見するほど治療効果は高くなる。しかし、早期発見は容易ではない。病変が小さいうえ、肝硬変や脂肪肝、肝臓内部の複雑な解剖構造に影響されやすく、医師でも造影CTで見落とす可能性がある。特に肝転移では、原発巣に注意を奪われ、肝臓の小さな病変を見逃しやすい。
そこで達摩院は、医療画像AIで長年培ってきた技術を生かし、「DAMO LiON」モデルを開発した。これは「AIの安全担当」として医師の画像読影を支援し、原発性肝がんを正確に識別できるだけでなく、見落とされやすい肝転移の検出を特に得意としている。実験結果では、AIモデルによる悪性腫瘍の識別精度は放射線科医を上回った。医師がAIモデルの支援を受けて読影した場合、所要時間は27%短縮され、悪性腫瘍に対する感度は11.5%向上し、見逃しを効果的に減らせた。AIの支援により、初級医師でもベテラン医師と同等の水準に達した。
その後、研究チームはAIモデルを実際に病院へ導入し、日常の画像読影に参加させた。AIと医師の初期診断結果が一致しない場合は、症例を上級放射線科医が再確認し、必要に応じて多職種チーム（MDT）で検討した。2か月間で、AIは1万人以上の患者の造影CT画像を読影し、医師が見落としていた肝転移15例の発見を支援し、これらの患者の治療方針の変更につながった。例えば、膀胱がんの既往がある65歳の患者が再検査を受けた際、肝機能の指標と腫瘍マーカーはともに正常で、医師の初期診断では肝臓の石灰化病変しか確認されなかった。しかしAIは肝転移と正確に判定し、医師に検査報告の修正と化学療法の提案を促した。
達摩院のアルゴリズム専門家である閻軻氏によると、AIが検出した悪性病変は総じて「小さく、淡く、偏っている」。平均直径は約1センチで、肝臓組織とのコントラストが低いか、比較的まれな解剖学的位置に存在していた。これを支えるDAMO LiONモデルでは、改良したネットワーク構造を採用し、病変と肝臓全体の関係を捉えながら、局所的なテクスチャーと境界を効果的に保持できるため、脂肪肝、肝硬変、術後の肝臓など難しい症例での性能が向上している。さらにAIは、異なる時相を組み合わせた画像を反復的に融合し、時相間の画素レベルの差異を効果的に捉えることで、造影CTスキャン中に「一瞬だけ現れる」微小病変を正確に検出できる。
達摩院は2017年の設立以来、医療AIに取り組んできた。業界に先駆けて、医療画像で人間の目では見つけにくい微細な病変をAIで識別する手法を提唱し、単純CTによる膵がん検診AIモデル「DAMO PANDA」、胃がん検診AIモデル「DAMO GRAPE」、大腸がん検診AIモデル「DAMO COCA」などを相次いで開発した。関連成果は『Nature Medicine』に3度掲載され、国家薬品監督管理局のイノベーション・チャネルに入り、米国食品医薬品局（FDA）から「画期的医療機器」の認定も受けている。今回、達摩院は医療AIの能力を検診から診断分野へさらに拡大し、より多くの患者が迅速かつ正確な治療を受けられるよう支援する。