アリババDAMOアカデミーはパートナー企業と共同で、「DAMO LiON」と名付けられた肝がん診断用AIモデルを開発し、その研究成果が『Nature Medicine』誌に掲載された。1万人以上の患者を対象とした2か月間にわたる実臨床試験において、このモデルはこれまで見逃されていた直径約1cmの悪性腫瘍15例を特定し、患者が適時に治療を受けられるよう支援した。 これにより、医師の読影時間が27％短縮され、腫瘍検出感度が11.5％向上したほか、若手医師が上級レベルの診断スキルを獲得できるようになった。 このモデルは、局所的な質感や境界の詳細を保持しつつ、病変と肝臓全体の関係を考慮した改良されたネットワークアーキテクチャを採用しており、さまざまな強調CTスキャンフェーズを統合することで、複雑な肝臓の状態における病変の検出精度を向上させることができる。