DAMO Academy y el Hospital Shengjing lanzan el modelo de diagnóstico de cáncer de hígado por IA DAMO LiON, publicado en *Nature Medicine*
es.wedoany.com Noticia: El 24 de agosto, DAMO Academy de Alibaba, junto con el Hospital Shengjing afiliado a la Universidad Médica de China y otras instituciones, anunció el desarrollo del modelo de IA para el diagnóstico de cáncer de hígado DAMO LiON (Liver DiagnOsis Network). Este modelo puede identificar con precisión lesiones cancerosas hepáticas diminutas mediante el análisis de imágenes de tomografía computarizada con contraste. El artículo de investigación relacionado se publicó el 19 de agosto en la revista académica internacional de primer nivel *Nature Medicine*.
Según el artículo publicado en *Nature Medicine*, DAMO LiON es un sistema de IA basado en tomografía computarizada con contraste que admite procesamiento flexible de múltiples fases, integración de datos clínicos y diagnóstico de tumores malignos hepáticos compatible con el flujo de trabajo. El entrenamiento del modelo utilizó datos de6.443 pacientes, y se realizó una validación retrospectiva en cohortes multicéntricas y del mundo real que abarcaron22.251 pacientes. Los resultados de validación mostraron que el AUC (área bajo la curva) de DAMO LiON para el diagnóstico de tumores malignos alcanzó0,975 (IC 95%: 0,971-0,979), manteniendo un rendimiento sólido también en pacientes con hígado graso (AUC 0,971) y cirrosis (AUC 0,924).
Posteriormente, el equipo de investigación implementó DAMO LiON como "vigilante de seguridad de IA" en el flujo de trabajo clínico diario en un ensayo prospectivo de un solo brazo en el mundo real que involucró a10.333 pacientes. El ensayo alcanzó su criterio principal de valoración, con un AUC de diagnóstico por IA de 0,952 (IC 95%: 0,942-0,961). Durante el ensayo de dos meses, la IA analizó imágenes de tomografía computarizada con contraste de más de 10.000 pacientes, ayudando a los médicos a detectar51 lesiones sospechosas que habían sido pasadas por alto anteriormente, de las cuales15 fueron confirmadas como tumores malignos. La gran mayoría de estas lesiones pasadas por alto medían alrededor de 1 centímetro y presentaban características de "pequeñas, tenues y atípicas": un diámetro promedio de aproximadamente 1 centímetro, bajo contraste con el tejido hepático, o ubicadas en posiciones anatómicas relativamente raras. Estos hallazgos impulsaron directamente la modificación de37 informes de radiología y la elevación de22 casos a discusión en el equipo multidisciplinario (MDT), lo que ayudó a los pacientes a recibir tratamiento quirúrgico o farmacológico de manera oportuna.
Ventajas técnicas significativas que mejoran eficazmente la eficiencia diagnóstica
DAMO LiON no solo puede identificar con precisión el carcinoma hepatocelular primario, sino que también es especialmente hábil para detectar metástasis hepáticas que son fáciles de pasar por alto. Los estudios muestran que la precisión del modelo de IA para identificar tumores malignos es superior a la de los radiólogos. Con la asistencia de la IA, el tiempo de lectura de imágenes de los médicos se redujo en promedio en un27%, y la sensibilidad para la detección de tumores malignos aumentó en un11,5%, reduciendo eficazmente los diagnósticos omitidos; los médicos junior con asistencia de IA pueden alcanzar el nivel diagnóstico de los médicos senior.
A nivel técnico, DAMO LiON adopta una arquitectura de red mejorada que captura eficazmente la relación entre la lesión y todo el hígado, preservando la textura local y los bordes, lo que mejora el rendimiento en casos difíciles como hígado graso y cirrosis. Además, la IA puede fusionar iterativamente imágenes de diferentes fases, capturando diferencias a nivel de píxel e identificando con precisión lesiones diminutas que "aparecen y desaparecen" en las tomografías computarizadas con contraste.
La apuesta de DAMO Academy por la IA médica da nuevos frutos
Desde su fundación en 2017, DAMO Academy ha estado involucrada en la IA médica, siendo pionera en la industria al proponer el uso de IA para identificar lesiones sutiles en imágenes médicas que son difíciles de percibir a simple vista. Anteriormente, DAMO Academy ya había desarrollado el modelo de IA para detección de cáncer de páncreas DAMO PANDA basado en tomografía computarizada sin contraste, el modelo de detección de cáncer gástrico DAMO GRAPE, y el modelo de detección de cáncer colorrectal DAMO COCA, entre otros. Estos logros han sido publicados tres veces en *Nature Medicine*, han entrado en el canal de innovación de la Administración Nacional de Productos Médicos de China, y han recibido la designación de "Dispositivo Médico Innovador" de la FDA de EE. UU.. DAMO LiON es otro avance importante de DAMO Academy en el campo de la IA médica.