Alibaba e o Instituto DAMO, juntamente com o Hospital Shenyang da Universidade de Medicina da China, desenvolveram um modelo de IA para diagnóstico de câncer de fígado, chamado DAMO LiON, cujo artigo foi publicado na prestigiada revista científica internacional Nature Medicine. Este modelo pode identificar com precisão pequenas lesões cancerígenas no fígado através de imagens de CT aprimoradas, sendo especialmente eficaz na detecção de metástases hepáticas que são facilmente negligenciadas.
Durante um ensaio clínico prospectivo no mundo real de dois meses, o DAMO LiON auxiliou na análise de imagens de mais de 10.000 pacientes, identificando 15 tumores malignos que haviam sido inicialmente não diagnosticados. A grande maioria das lesões tinha um diâmetro de apenas cerca de 1 centímetro, levando os pacientes a receberem tratamento cirúrgico ou medicamentoso em tempo hábil. Essas lesões malignas identificadas pela IA geralmente apresentavam características de “pequenas, difusas e periféricas” — com um diâmetro médio de cerca de 1 centímetro, baixo contraste em relação ao tecido hepático, ou localizadas em posições anatómicas menos comuns.
IA assistida reduz efetivamente diagnósticos perdidos e encurta o tempo de diagnóstico
O DAMO LiON é posicionado como um “assistente de segurança em IA”, ajudando os médicos na análise de imagens — capaz de identificar com precisão o câncer de fígado primário e, mais eficazmente, as metástases hepáticas que podem ser ignoradas. Os resultados dos testes mostraram que a taxa de precisão do modelo de IA na identificação de tumores malignos era superior à dos radiologistas. Quando os médicos utilizam a IA para auxiliar na análise, o tempo de leitura das imagens é reduzido em 27%, e a sensibilidade para tumores malignos aumenta em 11,5%, reduzindo efetivamente os diagnósticos perdidos. Com a ajuda da IA, médicos de nível inicial podem alcançar o nível de diagnóstico de médicos experientes.
A equipa de pesquisa posteriormente implementou o modelo de IA no fluxo diário de análise de imagens do hospital — quando a conclusão inicial da IA não coincide com a do médico, o caso é revisado por um radiologista experiente e, se necessário, escalado para discussão em equipe multidisciplinar (MDT). Em dois meses, a IA analisou mais de 10.000 imagens de CT aprimoradas, ajudando os médicos a identificar 15 metástases hepáticas que haviam sido ignoradas, promovendo ajustes nos planos de tratamento dos pacientes envolvidos.
Melhorias na arquitetura da rede aumentam a capacidade de identificação de casos difíceis
O modelo DAMO LiON utiliza uma arquitetura de rede aprimorada, capaz de capturar a relação entre as lesões e o fígado como um todo, enquanto retém eficazmente informações de textura e contorno locais, melhorando o desempenho em casos difíceis, como fígado gorduroso, cirrose hepática e fígado pós-operatório. Além disso, a IA pode combinar imagens de CT aprimoradas de diferentes fases, capturando efetivamente as diferenças em nível de pixel entre as fases, identificando com precisão pequenas lesões que aparecem “por um instante” nas varreduras de CT aprimoradas.
Desde a sua fundação em 2017, o Instituto DAMO tem investido em IA médica, sendo pioneiro na proposta de utilizar IA para identificar lesões subtis em imagens médicas que são difíceis de perceber a olho nu. Anteriormente, o Instituto já havia desenvolvido modelos de IA para triagem de câncer de pâncreas baseados em CT, chamado DAMO PANDA, triagem de câncer gástrico com o modelo DAMO GRAPE, e triagem de câncer colorretal com o modelo DAMO COCA, cujos resultados foram publicados três vezes na Nature Medicine e entraram no canal de inovação da Administração Nacional de Produtos Médicos, recebendo a designação de “dispositivo médico inovador” pela FDA dos Estados Unidos.