阿里发布第三个癌症AI模型：接连突破胰腺癌、胃癌、肠癌筛查难题

据媒体报道，阿里巴巴达摩院联合广东省人民医院等机构，成功研发出肠癌筛查AI模型——DAMO COCA。该模型能够在2.7万人的平扫CT影像中精准识别出5例漏诊的肠癌，敏感性和特异性分别达到86.6%和99.8%。这在国际上首次提出了一种无需肠道准备、患者“无感”的肠癌机会性筛查方法。

继胰腺癌和胃癌之后，这是达摩院发布的第三个癌症筛查AI模型，也标志着达摩院“平扫CT+AI”多癌筛查原创技术路线正式跑通。

肠癌是结肠癌和直肠癌的统称，全球死亡人数高居恶性肿瘤第二位，30岁以下人群发病率呈激增趋势。专家共识指出，如果能够早期发现肠癌，患者五年生存率可达90%以上；一旦拖到晚期，生存率仅约14%。

然而，常规的粪便隐血检查需要民众主动采集样本，肠镜检查则需服用泻药清空肠道，体感不适，民众接受度较低。这导致国内仍有近一半目标人群未能及时接受肠癌筛查。

达摩院创新性地提出利用“平扫CT+AI”实现肠癌“机会性筛查”。平扫CT在国内广泛用于健康体检、创伤评估、腹痛排查，每年产生上亿份影像。如果能从中检测出肠癌病灶，便无需增加额外检查，就能顺带排查肠癌风险。不过，拍平扫CT时患者未做肠道准备，肠道内容物会严重干扰影像，给医生判读带来极大困难。

为此，达摩院发挥其多年在“平扫CT+AI”领域的技术积累，采用“先定位、后诊断”的两阶段深度学习架构和混合监督学习策略，并针对小于3厘米的早期肿瘤进行专门训练。这使得AI模型能够精细分割形态复杂的肠道区域，有效克服内容物干扰，精准检测可疑病灶。

研究团队发表在欧洲肿瘤内科学会官方期刊《肿瘤学年鉴》（Annals of Oncology，影响因子65.4）上的论文显示，DAMO COCA模型的敏感性（防止漏诊的能力）达86.6%，特异性达99.8%，即误诊率仅为0.2%。

据悉，达摩院自2017年成立起便布局医疗AI，在行业内率先提出用AI识别平扫CT影像中人眼难以察觉的细微病灶，先后研发出胰腺癌筛查AI模型DAMO PANDA、胃癌筛查AI模型DAMO GRAPE等。

达摩院资深算法专家、多癌筛查AI技术负责人张灵表示：“达摩院已跑通‘平扫CT+AI’多癌筛查原创技术路线，实现用一次平扫CT识别多种癌症。目前，我们在胰腺癌、胃癌、肠癌、肝癌、食管癌这消化系统五癌上已取得显著进展，同时也在持续探索乳腺癌、肾癌等肿瘤的筛查。”