阿里达摩院发布癌症通用模型，可辅助诊断八种主流癌症

突破癌症诊断界限：达摩院发布创新模型

在医学影像分析领域，达摩院医疗AI团队的研究成果 引发了行业的关注。他们提出了一种新颖的肿瘤表示学习方法，旨在有效建模多癌之间的差异和相似性。这一创新性方法将肿瘤表示为Transformer中的语义Query，为不同器官中的肿瘤及其子类型建立了语义层次结构，显著提高了肿瘤及其子类型预测的一致性。

统一模型，简化复杂度

为了解决临床上复杂的多癌多肿瘤的识别任务，达摩院医疗AI团队提出了一个统一的多癌影像分析通用模型。该模型基于Mask Transformer语义分割，旨在解决多种肿瘤图像难以统一检测、分割和诊断的问题。这一模型的提出，标志着在多癌诊断领域取得了新的突破。

AI辅助，精准诊断

该模型已经在上海市第一人民医院等多家合作医院进行了应用测试。在一组631名患者的对比测试中，其肿瘤检测、分割和诊断任务的性能均优于8个特定器官的单模型组合，检测任务的平均敏感性达到93%，平均特异性达到82%。这些数据表明，该模型在辅助医生进行癌症诊断方面具有显著的优势。

助力癌症诊疗，守护生命健康

阿里达摩院医疗AI团队负责人、IEEE Fellow吕乐表示，该模型以统一模型首次实现“一次调用即诊断八种最致命的癌症”，在简化AI模型复杂度的同时，保持较高的敏感度。这将为放射科医生提供全面的AI辅助诊断支持，尤其在癌症复发、远端转移等临床场景发挥重要效用。

达摩院医疗AI团队长期致力于医学影像等方向研究，正在研发包括规模筛查、精准诊断、预后治疗、响应评估在内的全流程的癌症诊疗技术，覆盖多个重要病种。该团队曾在新冠疫情初期研发出CT影像新冠肺炎AI辅助诊断系统，被科技部评为全国科技抗疫先进集体。

跨学科合作，共克时艰

技术领先，引领未来

该模型的论文成果已被计算机视觉顶会ICCV 2023收录，这标志着达摩院在医学影像分析领域的领先地位。因为该模型的广泛应用，有望为癌症患者带来更精准、更高效的诊断和治疗。

达摩院癌症模型：一场多癌诊断的革命

在医学影像领域，达摩院的研究团队不断突破自我，以创新的技术手段为癌症诊疗带来革命性的变革。他们开发出一款名为“多癌影像分析通用模型”的AI工具，能够精准辅助八种癌症的诊断，为医生和患者提供了前所未有的便利。

创新技术：Transformer语义分割，开启精准辅助诊断新篇章

临床应用：降低漏诊率，提高诊断准确性

实践案例：上海市第一人民医院的应用