阿里达摩院肝癌诊断 AI 登上《自然·医学》，真实世界试验揪出 15 例漏诊肿瘤

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 系统 DAMO LiON 引发广泛关注，相关研究论文已于 8 月 19 日发表于国际顶级医学期刊《自然·医学》（Nature Medicine）。

该系统基于增强 CT 影像进行肝脏恶性肿瘤识别，在 6443 名患者的数据上完成训练，诊断恶性肿瘤的 AUC 达到 0.975，并在脂肪肝、肝硬化等困难病例中保持稳健表现。在一项覆盖 1 万多名患者的真实世界前瞻临床试验中，系统作为额外的“AI 阅片员”嵌入医院现有工作流程：当 AI 与初诊结论不一致时触发资深医生复核，两个月内共发现 15 例原本被漏诊的恶性肿瘤，这些病灶普遍直径仅约 1 厘米、对比度低或位置罕见。

数据还显示，医生在 AI 协助下阅片时间平均减少 27%，对恶性肿瘤的检出敏感性提升 11.5%，初级医生借助 AI 可接近资深医生的诊断水平。

【AICOR 点评】这项研究最有价值的不是模型精度，而是“AI 并行工作 + 不一致触发人工复核”的嵌入式设计——AI 不替代医生，而是充当安全网。这种把 AI 放进既有工作流、保留人类最终决策权的人机协同范式，值得医疗之外的每一个行业照搬。