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Nature子刊!阿里祭出AI医疗新模型,破解癌症「致命漏诊」

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8月24日,阿里巴巴达摩院联合中国医科大学附属盛京医院等机构研发的肝癌诊断AI模型DAMO LiON登上国际顶级学术期刊Nature Medicine。


DAMO LiON是一个作为“AI安全员”协助医生阅片的模型,能精准识别原发性肝癌,尤其擅长揪出容易被忽视的肝转移。

在两个月的真实世界前瞻临床试验中,DAMO LiON发现了15例原本被遗漏的恶性肿瘤,绝大部分为1厘米左右的病灶,识别出恶性肿瘤的准确率高于放射科医生。


实验结果证明,当医生用AI模型协助阅片,用时减少了27%,而对恶性肿瘤的敏感性更提高了11.5%,有效减少了漏诊。


阿里巴巴 持续加码AI医疗

阿里达摩院对AI医疗尤其是影像领域的布局很早,2017年就率先提出用AI识别医学影像中人眼难以察觉的细微病灶。

目前已先后研发出基于平扫CT的胰腺癌筛查AI模型 DAMO PANDA、胃癌筛查AI模型DAMO GRAPE、肠癌筛查AI模型DAMO COCA等。

其中相关成果三次登上《自然·医学》,进入国家药品监督管理局的创新通道,并获美国食品药品监督管理局(FDA)“突破性医疗器械”认定。


商业上,与美年健康达成战略合作,将AI技术“一扫多查”应用于体检场景;还与全球龙头GE医疗合作推进AI影像技术,提升诊疗精准度。


风险驱动刚需 医疗AI价值重估

过去几年医疗AI一直被质疑:辅助诊断是伪需求,行业估值也因此大跌。

DAMO LiON的实验说明:医疗AI核心价值是帮医生纠错。 证明不用AI就容易漏诊,医院买不买,就会变成敢不敢承担漏诊的责任。医疗AI就从可用可不用,变成了必须要用。

更深层看点是监管路线。达摩院此前癌症筛查模型已进入NMPA创新通道,还拿到FDA突破性医疗器械认定。如果LiON这款诊断级产品沿用这套获批路径,资本市场将能够按全球诊断工具来估值。

另外,达摩院实现了从筛查升级到诊断、从平扫CT拓展到增强CT,正在沉淀跨癌种、跨影像模态的通用AI能力。再叠加和阿里云、阿里健康的生态联动,形成别人很难复制的壁垒。未来输出的不只是单个肝癌AI模型,而是一整套AI放射科底层系统。

放到资本市场看,释放出明确信号:医疗AI估值逻辑,已经告别单纯炒技术概念,转向看真实临床落地价值。靠PPT讲故事的阶段过去了,核心比拼的是谁的产品能真正进入医院采购清单。

—The End—


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