Damo Academy stellt gemeinsam mit dem Shengjing-Krankenhaus das KI-Diagnosemodell für Leberkrebs DAMO LiON vor, veröffentlicht in „Nature Medicine“
de.wedoany.com-Bericht: Am 24. August gaben die Alibaba Damo Academy und das Shengjing-Krankenhaus der Chinesischen Medizinischen Universität sowie weitere Einrichtungen bekannt, dass sie das KI-Modell DAMO LiON (Liver DiagnOsis Network) zur Diagnose von Leberkrebs entwickelt haben. Das Modell kann durch die Analyse kontrastmittelverstärkter CT-Bilder winzige Leberkrebsherde präzise erkennen. Die zugehörige Forschungsarbeit wurde am 19. August in der international führenden akademischen Fachzeitschrift „Nature Medicine“ (Nature Medicine) veröffentlicht.
Laut der in „Nature Medicine“ veröffentlichten Studie ist DAMO LiON ein auf kontrastverstärkter CT basierendes KI-System, das eine flexible Mehrphasenverarbeitung, die Integration klinischer Daten und eine mit dem Arbeitsablauf kompatible Diagnose bösartiger Lebertumore unterstützt. Für das Training des Modells wurden Daten von6.443 Patienten verwendet, und es wurde in multizentrischen und realen Kohorten mit insgesamt22.251 Patienten retrospektiv validiert. Die Validierungsergebnisse zeigen, dass DAMO LiON bei der Diagnose bösartiger Tumore eine AUC (Fläche unter der Kurve) von0,975 erreicht (95 %-KI: 0,971–0,979) und auch bei Patienten mit Fettleber (AUC 0,971) und Leberzirrhose (AUC 0,924) eine robuste Leistung beibehält.
Das Forschungsteam setzte DAMO LiON anschließend in einer prospektiven einarmigen Studie in der realen Welt mit10.333 Patienten als „KI-Sicherheitsbeauftragten“ in den klinischen Alltag ein. Die Studie erreichte ihren primären Endpunkt: Die AUC der KI-Diagnose betrug 0,952 (95 %-KI: 0,942–0,961). Während der zweimonatigen Studie analysierte die KI die kontrastverstärkten CT-Bilder von mehr als 10.000 Patienten und unterstützte die Ärzte dabei,51 verdächtige Läsionen zu entdecken, die zuvor übersehen worden waren, von denen15 als bösartige Tumore bestätigt wurden. Die überwiegende Mehrheit dieser übersehenen Läsionen war etwa 1 cm groß und wies die Merkmale „klein, blass und ungewöhnlich lokalisiert“ auf – mit einem durchschnittlichen Durchmesser von etwa 1 cm, geringem Kontrast zum Lebergewebe oder einer seltenen anatomischen Lage. Diese Erkenntnisse führten direkt zur Überarbeitung von37 radiologischen Befunden und zur Hochstufung von22 Fällen zur Diskussion im multidisziplinären Team (MDT), wodurch die Patienten rechtzeitig operativ oder medikamentös behandelt werden konnten.
Deutliche technische Vorteile, effektive Steigerung der Diagnoseeffizienz
DAMO LiON kann nicht nur primären Leberkrebs präzise erkennen, sondern ist besonders gut darin, leicht übersehene Lebermetastasen aufzuspüren. Studien zeigen, dass die Genauigkeit des KI-Modells bei der Erkennung bösartiger Tumore höher ist als die von Radiologen. Mit Unterstützung der KI reduzierte sich die durchschnittliche Befundungszeit der Ärzte um27 %, und die Sensitivität bei der Erkennung bösartiger Tumore stieg um11,5 %, wodurch übersehene Diagnosen wirksam reduziert wurden; junge Ärzte erreichten mit KI-Unterstützung das Diagnoseniveau erfahrener Spezialisten.
Auf technischer Ebene verwendet DAMO LiON eine verbesserte Netzwerkarchitektur, die die Beziehung zwischen der Läsion und der gesamten Leber effektiv erfasst und gleichzeitig lokale Texturen und Grenzen bewahrt, was die Leistung bei schwierigen Fällen wie Fettleber und Leberzirrhose verbessert. Darüber hinaus kann die KI Bilder verschiedener Phasen iterativ fusionieren, pixelgenaue Unterschiede erfassen und winzige Läsionen, die in kontrastverstärkten CT-Scans nur „kurz aufblitzen“, präzise identifizieren.
Weiterer Meilenstein in der medizinischen KI-Strategie der Damo Academy
Seit ihrer Gründung im Jahr 2017 engagiert sich die Damo Academy im Bereich medizinische KI und war branchenweit die erste, die vorschlug, KI zur Erkennung feiner Läsionen in medizinischen Bildern einzusetzen, die für das menschliche Auge schwer zu erkennen sind. Zuvor hatte die Damo Academy bereits KI-Modelle wie DAMO PANDA zur Früherkennung von Bauchspeicheldrüsenkrebs auf Basis nativer CT, DAMO GRAPE zur Magenkrebs-Früherkennung und DAMO COCA zur Darmkrebs-Früherkennung entwickelt. Die entsprechenden Ergebnisse wurden bereits dreimal in „Nature Medicine“ veröffentlicht und erhielten den Zugang zum Innovationskanal der National Medical Products Administration sowie die Auszeichnung als „Breakthrough Device“ der US-amerikanischen FDA. DAMO LiON ist ein weiterer bedeutender Durchbruch der Damo Academy im Bereich medizinischer KI.
