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Home 全行业 医药医疗

阿里达摩院发布癌症通用模型 可辅助诊断8种主流癌症

by Thomas Chang
2023年8月17日
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医学界近日迎来统一诊断多发性癌症的新方法,阿里达摩院于8月16日发布多癌影像分析通用模型,可检测、分割和诊断8种主要的高发及致命癌症,有助实现多癌统一诊断,降低漏诊的机率。

当今医学界的医疗AI模型已经足够强大,可以完成单个器官疾病识别,辅助医生进行诊断。 然而,在实现多个器官的精准识别时却遇到较大挑战,其一是过高的「假阳性」问题,其二是存在一定的漏诊机率,两个问题对于癌症多发病人的诊疗尤为重要。 为避免错诊与漏诊,放射科医生通常会检测和诊断全身多重器官,医生在临床治疗上迫切需要一个更高效的多癌统一诊断模型。

针对上述痛点,达摩院医疗AI团队联合中山大学肿瘤防治中心、四川省肿瘤医院、浙大附属第一医院、盛京医院、广东省人民医院等单位,提出一个统一的多癌影像分析通用模型(cancerUniT),以Mask Transformer语义分割为基础,解决多种肿瘤图像此前难以统一检测、分割和诊断的问题,适用于8种主流的高发、致命率高的癌症,包括肺癌、 结直肠癌、肝癌、胃癌、乳腺癌、食管癌、胰腺癌及肾脏癌,以及上述器官中的肿瘤子类型。

多癌问题的复杂性主要体现在器官、恶性肿瘤和其他肿瘤类型之间存在许多关联性。 例如,肝癌和肝囊肿虽都位于肝脏内,但在纹理和良恶性方面存在差异; 而肝癌和胰腺癌虽形态相似,但却是分属不同器官的恶性癌症。

为了有效建模多癌之间的差异和相似性,达摩院医疗AI团队借助Mask Transformer提出一种新颖的肿瘤表示学习方法,将肿瘤表示为Transformer中的语义Query,并为不同器官中肿瘤及其子类型建立语义层次结构,让模型学习过程更加有效,并提高肿瘤及其子类型预测的一致性,实现同时输出分割、检测和诊断的预测, 从而解决临床上复杂的多癌多肿瘤的识别任务。

在一组631名患者的对比测试中,其肿瘤检测、分割和诊断任务的性能均优于8个特定器官的单模型组合,检测任务的平均敏感性达到93%,平均特异性达到82%。

阿里达摩院医疗AI团队负责人、IEEE Fellow吕乐认为,该工作以统一模型首次实现「一次调用即诊断八种最致命的癌症」,在简化AI模型复杂度的同时,保持较高的敏感度。 这将为放射科医生提供全面的AI辅助诊断支持,尤其在癌症复发、远程转移等临床场景发挥重要效用。

该模型的论文成果已被国际计算机视觉会议ICCV 2023(International Conference on Computer Vision)收录,目前已在上海市第一人民医院等多家合作医院应用测试。

达摩院医疗AI团队长期致力于医学影像等方向研究,正在研发包括规模筛查、精准诊断、预后治疗、响应评估在内的全流程的癌症诊疗技术,覆盖多个重要病种。 例如,去年初开始联同中国多家医院,首次将人工智能AI与电脑断层扫描(CT)结合,有效识别早期食道癌病征,准确度甚至高于医生筛查,有关研究技术及论文已经获得国际医学影像会议MICCAI收录。

达摩院医疗AI团队也曾在2020年3月新冠疫情初期,研发出CT影像新冠肺炎AI辅助诊断系统,被科技部评为中国科技抗疫先进集体。

Tags: 创新与研发

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