Alibaba hat zusammen mit der Shengjing-Krankenhaus der Chinesischen Medizinischen Universität und anderen Institutionen das Leberkrebs-Diagnose-AI-Modell DAMO LiON entwickelt, dessen zugehörige Studie in der internationalen Spitzenzeitschrift „Nature Medicine“ veröffentlicht wurde. Dieses Modell kann durch verbesserte CT-Bilder kleine Leberkrebsherde präzise identifizieren, insbesondere solche, die leicht übersehen werden, wie Lebermetastasen.
In einer zwei Monate dauernden prospektiven klinischen Studie in der realen Welt unterstützte DAMO LiON die Auswertung von über 10.000 Patienten und entdeckte 15 ursprünglich übersehene bösartige Tumoren, von denen die meisten einen Durchmesser von nur etwa 1 cm hatten, und förderte die rechtzeitige Operation oder medikamentöse Behandlung der Patienten. Diese von der KI identifizierten bösartigen Herde weisen typischerweise die Merkmale „klein, blass, peripher“ auf – mit einem durchschnittlichen Durchmesser von etwa 1 cm, einem niedrigen Kontrast zum Lebergewebe oder sie befinden sich an eher seltenen anatomischen Stellen.
KI-gestützte Bildauswertung reduziert effektiv Übersehen und verkürzt die Diagnosetzeit
DAMO LiON wird als „KI-Sicherheitsbeauftragter“ positioniert, der Ärzten bei der Bildauswertung hilft – es kann primäre Leberkrebsarten präzise identifizieren und ist besonders gut darin, leicht übersehene Lebermetastasen zu erkennen. Die Testergebnisse zeigen, dass die Genauigkeit des KI-Modells bei der Identifizierung bösartiger Tumoren höher ist als die von Radiologen. Wenn Ärzte die KI zur Unterstützung der Bildauswertung nutzen, reduziert sich die Auswertungszeit um 27 %, und die Sensitivität für bösartige Tumoren steigt um 11,5 %, was effektiv die Fälle von Übersehen reduziert. Mit Unterstützung der KI können Allgemeinmediziner das Diagnoseniveau von erfahrenen Ärzten erreichen.
Das Forschungsteam hat das KI-Modell anschließend in den täglichen Bildauswertungsprozess des Krankenhauses integriert – wenn die Schlussfolgerung der KI von der des Arztes abweicht, wird der Fall von einem erfahrenen Radiologen überprüft und gegebenenfalls zur Diskussion in ein multidisziplinäres Team (MDT) weitergeleitet. Innerhalb von zwei Monaten hat die KI über 10.000 verbesserte CT-Bilder von Patienten ausgewertet und Ärzten geholfen, 15 ursprünglich übersehene Lebermetastasen zu identifizieren, was zu Anpassungen der Behandlungspläne für die betroffenen Patienten führte.
Verbesserte Netzwerkarchitektur zur Steigerung der Erkennungsfähigkeit bei schwierigen Fällen
Das DAMO LiON-Modell verwendet eine verbesserte Netzwerkarchitektur, die sowohl die Beziehung zwischen den Herden und der gesamten Leber erfassen kann als auch lokale Textur- und Randinformationen effektiv bewahrt, um die Leistung bei schwierigen Fällen wie Fettleber, Leberzirrhose und postoperativer Leber zu verbessern. Darüber hinaus kann die KI verbesserte CT-Bilder aus verschiedenen Phasen kombinieren und effektiv die pixelgenauen Unterschiede zwischen den verschiedenen Phasen erfassen, um die kleinen Herde in den verbesserten CT-Scans präzise zu identifizieren, die „im Vorbeigehen“ erscheinen.
Seit seiner Gründung im Jahr 2017 hat das DAMO Institute in der medizinischen KI investiert und war branchenweit der erste, der vorschlug, KI zur Identifizierung von subtilen Herden in medizinischen Bildern zu verwenden, die mit bloßem Auge schwer zu erkennen sind. Zuvor hatte das DAMO Institute bereits KI-Modelle zur Früherkennung von Bauchspeicheldrüsenkrebs (DAMO PANDA), Magenkrebs (DAMO GRAPE) und Darmkrebs (DAMO COCA) entwickelt, deren Ergebnisse dreimal in „Nature Medicine“ veröffentlicht wurden und die in den Innovationskanal der Nationalen Arzneimittelüberwachungsbehörde aufgenommen wurden, sowie die Anerkennung als „durchbruchmedizinisches Gerät“ von der US-amerikanischen FDA erhielten.