アリババ達摩院、肝がん診断AI「DAMO LiON」を発表　読影時間を27%短縮

肝臓は「沈黙の臓器」と呼ばれ、自覚症状が出た頃には病状が進行しているケースが少なくありません。造影CT検査を行ったとしても、脂肪肝や肝硬変、複雑な血管構造がノイズとなり、ベテランの放射線科医であっても微小な早期病変を見落としてしまうリスクが常にありました。

アリババ達摩院（DAMO Academy）は中国医科大学付属盛京病院などと共同開発した肝がん診断AIモデル「DAMO LiON（Liver DiagnOsis Network）」を発表し、その研究成果が国際的な医学誌『Nature Medicine』に掲載されました。

臨床試験において、このモデルは医師の画像読影時間を27%短縮し、悪性腫瘍の検出感度を11.5%向上させました。病院のワークフローにそのまま組み込める診断支援ツールとして設計されています。

1万人の臨床試験で見落とし病変51件を特定

実際の臨床現場で行われた2カ月間・1万人以上の患者を対象とする前向き実証試験において、DAMO LiONは医師が見落としていた確定病変を51件も拾い上げました。

その中には、大腸がんや膵臓がんなどから転移した15件の微小転移巣も含まれていました。特筆すべきは、発見された病変の多くが平均わずか1cmサイズだった点です。がん治療において、1cm前後の段階で早期発見できるかどうかは、患者の予後を大きく左右します。

難度の高い症例において、AIの識別精度は人間の放射線科医単独を上回ることすらありました。さらに、若手医師がこのシステムを併用することで、熟練の専門医に匹敵する診断精度を出せることが確認されています。

数秒で消える微小病変を捉える技術

造影CT検査では、造影剤が肝臓を通過するほんの数秒間だけ微小な病変が浮かび上がり、すぐに周囲の組織に溶け込んで見えなくなる現象が起こります。

DAMO LiONは、肝臓全体と病変の空間的な位置関係を捉えつつ、輪郭や局所のテクスチャ情報を高精度に保持する新設計のネットワークを採用しています。これにより、肝硬変や脂肪肝といった背景ノイズが極めて多い画像でも安定した診断が可能です。

さらに、異なる撮影タイミング（相）のマルチフェーズデータを繰り返し統合し、ピクセル単位の変化を追跡することで、一時的にしか現れない微小病変を正確に浮き彫りにします。

達摩院はこれまでにも、膵臓がんスクリーニングのDAMO PANDA、胃がんのDAMO GRAPE、大腸がんのDAMO COCAなどを手掛けてきました。今回のDAMO LiONによって、彼らの医療AIはスクリーニングの段階から、一歩踏み込んだ確定診断の支援領域へと本格的に進出した形です。

なぜ重要か

医療現場と患者にとって、この技術は診断格差の是正という大きな価値を持ちます。画像診断の専門医を育成するには膨大な年月がかかり、現場の医師は日々大量の画像処理による過労と見落としのプレッシャーに晒されています。読影時間を約3割削りながら若手をベテラン級に引き上げられるなら、地方の拠点病院でも高水準の診断が可能になり、都市部の大病院への患者集中を緩和できます。

業界全体から見ても、生成AIのチャット機能ばかりが注目される中で、マルチフェーズCTのピクセル解析という泥臭く難度の高い臨床課題に挑み、1万人規模の実証試験で成果を示した達摩院のアプローチは非常に実用的で賢明だと評価できます。

ただし、今後は医療機関ごとのCT装置のメーカー差や造影剤投与タイミングのバラつきといった実環境の揺らぎにどこまで耐えられるかが課題になるはずです。そうしたハードルはあるものの、1万人規模の中で51件の早期病変を拾い上げた実績は、臨床支援AIの実用性を証明する確かな一歩と言えます。