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阿里發布第三個癌癥AI模型:接連突破胰腺癌、胃癌、腸癌篩查難題

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來源:環球網

【環球網科技綜合報道】4月28日消息,阿里巴巴達摩院聯合廣東省人民醫院等機構研發出腸癌篩查AI模型DAMO COCA,從2.7萬人的平掃CT影像中精準識別5例漏診腸癌,敏感性、特異性分別達到86.6%和99.8%,在國際上首次提出了一種無需腸道準備、患者“無感”的腸癌機會性篩查方法。這也是繼胰腺癌和胃癌之后,達摩院發布的第三個癌癥篩查AI模型,意味著達摩院“平掃CT+AI”多癌篩查原創技術路線正式跑通。


腸癌是結腸癌和直腸癌的統稱,是全球死亡人數高居第二的惡性腫瘤,30歲以下人群發病率激增。據專家共識,如能早期發現腸癌,患者五年生存率可達90%以上,一旦拖到晚期,生存率只有約14%。然而,常規的糞便隱血檢查需要民眾主動采集樣本,腸鏡檢查則需服用瀉藥清空腸道、體感不適,民眾接受度低,導致國內仍有將近一半目標人群未及時接受腸癌篩查。

達摩院創新性地提出了用“平掃CT+AI”實現腸癌“機會性篩查”。平掃CT在國內廣泛用于健康體檢、創傷評估、腹痛排查,每年產生上億份影像,如能從中檢測腸癌病灶,就不用增加額外檢查,順帶排查腸癌風險。然而,拍平掃CT時患者不做腸道準備,腸道內容物嚴重干擾平掃CT影像,醫生判讀難度極大。

為此,達摩院發揮在“平掃CT+AI”方面的多年技術積累,采用“先定位、后診斷”的兩階段深度學習架構和混合監督學習策略,更針對小于3厘米的早期腫瘤專門訓練,使得AI模型能精細分割形態復雜的腸道部位并克服內容物干擾,檢測可疑病灶。


研究團隊發表在歐洲腫瘤內科學會官方期刊《腫瘤學年鑒》(Annals of Oncology,影響因子65.4)上的論文顯示,DAMO COCA模型的敏感性(即防止漏診的能力)達到86.6%,特異性更達到99.8%,即誤診率僅有0.2%。與10名不同年資的影像科醫生相比,DAMO COCA模型的敏感性顯著高出20.4%,在乙狀結腸、直腸等易漏部位上的表現尤為突出。而在AI輔助下,醫生的敏感性和特異性可分別提高14.5%和3.1%,有效減少臨床漏診。


研究團隊將AI模型部署在醫院開展了兩輪真實世界試驗,共回顧了27433人的平掃CT影像,從中發現5例被遺漏的腸癌患者。其中一名患者曾連續兩年拍攝平掃CT,均未檢出腸癌,直到第三年通過腸鏡確診,此時腫瘤已發展增大。這意味著,AI模型可幫助類似情況的患者通過平掃CT更早發現異常,及時治療。

“腸道病灶在平掃CT影像上極易被遺漏,而DAMO COCA這樣的AI工具能有效幫助醫生解決這一痛點,賦能臨床診療,也幫助更多患者在無需腸道準備的情況下機會性發現健康隱患”,廣東省人民醫院放射科主任劉再毅表示,“未來,需要把AI模型部署到更多地區和機構,通過大規模的前瞻性研究,進一步獲得高質量循證證據。”


據悉,達摩院自2017年成立起布局醫療AI,在行業內率先提出用AI識別平掃CT影像中人眼難以察覺的細微病灶,先后研發出胰腺癌篩查AI模型 DAMO PANDA、胃癌篩查AI模型DAMO GRPAE等。相關成果三次登上《自然·醫學》(Nature Medicine),進入國家藥品監督管理局的創新醫療器械審評綠色通道,并獲美國食品藥品監督管理局(FDA)“突破性醫療器械”認定。

達摩院資深算法專家、多癌篩查AI技術負責人張靈表示:“達摩院已跑通‘平掃CT+AI’多癌篩查原創技術路線,用一次平掃CT識別多種癌癥。目前,我們已在胰腺癌、胃癌、腸癌、肝癌、食管癌這消化系統五癌上取得顯著進展,也在持續探索乳腺癌、腎癌等腫瘤篩查?!保ú?/p>

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