アリババは第4のがんスクリーニングAIモデルを発表しました。アリダモ研究院と四川省腫瘍病院、中山大学腫瘍予防治療センターなどの機関が共同で開発した食道がんスクリーニングAIモデル「DAMO EAGLE」は、管を挿入したり造影をしなくても、通常CT画像から食道がん（早期および前悪性変化を含む）を識別できます。このモデルは3か国で8万以上の症例において検証され、関連論文は9月22日に国際的なトップジャーナル「Nature Medicine」に掲載されました。

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「不可能」とされた課題を克服し、感度90％、特異度99.2％を達成

中国では食道がんの発症率と死亡率は世界の半分を占めており、多くの患者が進行期になって初めて発見されるため、根治の機会を失ってしまいます。しかし早期に発見すれば、大部分の患者は内視鏡による微侵襲手術で根治でき、5年生存率は95％以上になります。現在の標準的なスクリーニング方法は上部消化器内視鏡ですが、ある程度の侵襲性があり、操作が複雑であるため、広範囲な導入には困難があります。一方、胸部の通常CTはコストが低く、受容性が高く、スキャン範囲もすでに食道をカバーしています。肺がんをスクリーニングする際に同時に食道がんのリスクを識別できるのであれば、一石二鳥です。ただし、食道は狭く、圧縮されやすい空洞臓器であり、早期の病変は上皮層や粘膜に隠れており、心臓や大血管の動きの影響により、放射線科医でも通常CTでは識別するのが難しいのです。

アリダモ研究院のアルゴリズム専門家ヤオ・ジアウェン氏によると、チームは長年にわたる医療画像AIの蓄積を基盤として、内視鏡検査の報告書と強調CTでの正確な病変位置を通常CT画像にマッチングさせることで、人間には認識が難しい早期病変をAIが識別できるようにしました。論文によると、任意スクリーニングの場面において、DAMO EAGLEは食道がんの感度（見逃しのない）は90％に達し、非常に微弱な前悪性変化の感度も52.5％あります。実際の現場での特異度（誤って診断しない）は99.2％にも達しており、低用量CTでも性能は低下していません。これにより、既存の肺がんスクリーニングプロセスにスムーズに組み込むことができ、患者への負担を増さずに済みます。

「通常CT＋AI」による多機能スクリーニングの実現

四川省腫瘍病院放射線科の王奇峰主任医師は、「熱い食事や塩分の高い食生活の影響により、中国西部特に四川省では食道がんが高発症しています。医療資源や患者の協力の制限により、内視鏡スクリーニングの穴があっています。「AIは内視鏡を置き換えるものではなく、リスクが高い個人を抽出し、その後に内視鏡検査を行うことで、検査がより正確になり、検出率が大幅に向上します。さらに重要なのは、予防と治療のタイミングを前倒し、早期発見の機会を多く提供することです。

膵臓がん、胃がん、大腸がん、食道がん、主動脈解離など、AIモデルが次々と発表されていることから、アリダモ研究院は「通常CT＋AI」の独自技術ルートを成功させ、累計で「Nature Medicine」に5本の論文を掲載し、一度の通常CTで中国で死亡者数最多の上位7つのがんを検出することが可能になるでしょう。