L'Académie DAMO, en collaboration avec l'Hôpital Shengjing, dévoile le modèle d'IA DAMO LiON pour le diagnostic du cancer du foie, publié dans *Nature Medicine*
fr.wedoany.com Rapport : Le 24 août, l'Académie DAMO d'Alibaba, en collaboration avec l'Hôpital affilié Shengjing de l'Université médicale de Chine et d'autres institutions, a annoncé le développement d'un modèle d'IA DAMO LiON (Liver DiagnOsis Network) pour le diagnostic du cancer du foie. Ce modèle peut identifier avec précision les lésions cancéreuses hépatiques minuscules en analysant les images de tomodensitométrie (TDM) avec produit de contraste. L'article de recherche correspondant a été publié le 19 août dans la revue académique internationale de premier plan *Nature Medicine*.
Selon l'article publié dans *Nature Medicine*, DAMO LiON est un système d'IA basé sur la TDM avec produit de contraste, prenant en charge un traitement multiphasique flexible, l'intégration de données cliniques et un diagnostic des tumeurs malignes du foie compatible avec les flux de travail. L'entraînement du modèle a utilisé les données de 6 443 patients, et une validation rétrospective a été réalisée sur des cohortes multicentriques et en conditions réelles couvrant 22 251 patients. Les résultats de validation montrent que l'AUC (aire sous la courbe) de DAMO LiON pour le diagnostic des tumeurs malignes atteint 0,975 (IC à 95 % : 0,971-0,979), avec des performances également robustes chez les patients atteints de stéatose hépatique (AUC 0,971) et de cirrhose (AUC 0,924).
L'équipe de recherche a ensuite déployé DAMO LiON en tant qu'« agent de sécurité IA » dans le flux de travail clinique quotidien lors d'un essai prospectif monobras en conditions réelles impliquant 10 333 patients. L'essai a atteint son critère d'évaluation principal, avec une AUC de 0,952 (IC à 95 % : 0,942-0,961) pour le diagnostic par l'IA. Au cours de l'essai de deux mois, l'IA a analysé les images TDM avec produit de contraste de plus de 10 000 patients et a aidé les médecins à détecter 51 lésions suspectes précédemment manquées, dont 15 ont été confirmées comme étant des tumeurs malignes. La grande majorité de ces lésions manquées mesurait environ 1 centimètre, présentant les caractéristiques de « petites, peu contrastées et atypiques » — avec un diamètre moyen d'environ 1 centimètre, un faible contraste par rapport au tissu hépatique, ou une localisation anatomique relativement rare. Ces découvertes ont directement conduit à la modification de 37 rapports de radiologie et à l'escalade de 22 cas vers une discussion en équipe multidisciplinaire (MDT), permettant aux patients de bénéficier rapidement d'un traitement chirurgical ou médicamenteux.
Des avantages techniques significatifs, améliorant efficacement l'efficacité du diagnostic
DAMO LiON identifie non seulement avec précision le carcinome hépatocellulaire primitif, mais excelle également dans la détection des métastases hépatiques souvent négligées. Les études montrent que la précision du modèle d'IA pour identifier les tumeurs malignes est supérieure à celle des radiologues. Avec l'aide de l'IA, le temps de lecture des images par les médecins a été réduit en moyenne de 27 %, et la sensibilité de détection des tumeurs malignes a augmenté de 11,5 %, réduisant efficacement les diagnostics manqués ; les médecins juniors assistés par l'IA peuvent atteindre le niveau de diagnostic des médecins seniors.
Sur le plan technique, DAMO LiON adopte une architecture réseau améliorée qui capture efficacement la relation entre la lésion et l'ensemble du foie, tout en préservant la texture locale et les contours, améliorant ainsi les performances sur les cas difficiles tels que la stéatose hépatique et la cirrhose. De plus, l'IA peut fusionner itérativement les images de différentes phases, capturer les différences au niveau du pixel et identifier avec précision les lésions minuscules « fugaces » lors des scans TDM avec produit de contraste.
L'IA médicale de l'Académie DAMO franchit une nouvelle étape
Depuis sa création en 2017, l'Académie DAMO a investi dans l'IA médicale, étant la première du secteur à proposer l'utilisation de l'IA pour identifier les lésions subtiles difficiles à percevoir à l'œil nu dans les images médicales. Auparavant, l'Académie DAMO avait déjà développé le modèle d'IA DAMO PANDA pour le dépistage du cancer du pancréas sur TDM sans injection, le modèle d'IA DAMO GRAPE pour le dépistage du cancer gastrique, et le modèle d'IA DAMO COCA pour le dépistage du cancer colorectal. Ces réalisations ont été publiées à trois reprises dans *Nature Medicine* et ont été admises dans la voie d'innovation de l'Administration nationale des produits médicaux (NMPA), obtenant la désignation de « dispositif médical révolutionnaire » de la FDA américaine. DAMO LiON constitue une autre avancée majeure de l'Académie DAMO dans le domaine de l'IA médicale.