Tmall、脂肪肝スクリーニング用AIモデル「MAOSS」を発表
アリババ・ダモ・アカデミーは、中国医科大学盛京病院や南京大学鼓楼病院など複数の機関と共同で、脂肪肝スクリーニング用AIモデル「MAOSS」を開発したと発表した。この研究成果は、今年2月に権威ある国際学術誌『Nature Communications』に掲載された。
脂肪肝は人口の30%以上に影響を及ぼしています。初期症状は軽微で気づきにくいため、肝線維症や肝硬変へと進行してしまうことがあります。Bモード超音波検査などの従来のスクリーニング法は感度が限られており、より専門的な検査は費用がかさみます。その結果、臨床現場では高リスク患者の診断を見逃すことが頻繁に発生しています。

MAOSSモデルの主な画期的な点と利点:
造影剤を使用しないCTスキャンの深層解析:DAMO Academyは「造影剤を使用しないCT+AI」技術を採用し、AIが肝臓のテクスチャや密度といった高次元の特徴量を自動的に抽出できるようにしました。これにより、標準的な造影剤を使用しないCTスキャンだけで、脂肪肝と線維化の病期を同時に評価できるようになったのは今回が初めてです。
医師を上回る診断精度:多施設共同検証試験において、MAOSSモデルは脂肪肝の病期分類において曲線下面積(AUC)0.904~0.917を達成し、放射線科医の平均スコア0.709を大幅に上回りました。
高リスク症例の検出率が2倍に:肝硬変を予防するための重要な時期(線維化ステージ2)において、本モデルは高リスク患者の52.4%を特定したのに対し、従来の臨床経路ではわずか16.6%しか検出されておらず、検出率は2倍以上となった。
肝硬変リスクの早期警告:追跡データによると、MAOSSによって高リスクと判定された患者は、2年以内に肝硬変を発症する確率が45.5%であり、これは低リスク群の率を大幅に上回るものでした。
DAMO Academyの専門家らは、このモデルが定期健康診断や外来受診時の既存の非造影CTデータを活用できる点を指摘した。これにより、患者に追加費用を負担させることなく、慢性肝疾患管理における「初期段階での予防」が可能となる。将来的には、一次医療機関がこのAI技術を活用し、標準的な健康診断の際に高リスク警告を発することで、より早期の検出と病状の進行抑制が可能になるだろう。
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