阿里達摩院發佈食管癌 AI 模型,“不插管”發現早期和癌前病變

2026年9月24日 13:22
阿里達摩院發佈食管癌 AI 模型,“不插管”發現早期和癌前病變
站內 AI 整理稿

作者:汪淼 責編:汪淼 評論: 感謝網友 補藥吖、不一樣的體驗 的線索投遞!9 月 24 日消息,阿里巴巴發佈第 4 個癌症篩查 AI 模型。阿里達摩院聯合四川省腫瘤醫院、中山大學腫瘤防治中心等機構研發食管癌篩查 AI 模型 DAMO EAGLE,無需插管和造影,從平掃 CT 上就能識別食管癌,包括早期和癌前惡性病變,已在 3 個國家 8 萬多病例上獲得驗證。相關論文於 9 月 22 日登上國際頂級期刊《自然 · 醫學》(Nature Medicine)。阿里達摩院介紹稱,中國食管癌發病率和死亡率約佔全球一半,多數患者直到晚期才發現,失去根治機會。

如能早發現,大部分患者可通過內鏡下微創手術根治,5 年生存率可達 95% 以上。目前食管癌的標準篩查手段是上消化道內鏡,具有一定的侵入性,且操作複雜,難以大範圍推廣。胸部平掃 CT 成本低、接受度高,廣泛應用於各類醫療場景,尤其是低劑量的平掃 CT,已是肺癌的推薦篩查方法。這些 CT 的掃描範圍本身就覆蓋了食管,篩查肺癌時如能同時識別食管癌風險,無疑是“一舉多得”。然而,食管是一個狹長、易塌陷的空腔器官,早期病變隱匿於上皮層和黏膜,再加上心臟及大血管運動影響,影像科醫生難以從平掃 CT 中識別。論文提到,DAMO EAGLE 模型正在攻克這個曾被認為“不可能”的任務。

達摩院算法專家姚佳文介紹,研究團隊依託多年來在醫療影像 AI 上的技術積累,並創新地將內鏡檢查報告和增強 CT 影像上的準確病灶位置配對到平掃 CT 影像上,成功訓練 AI 模型識別人眼難以分辨的早期食管癌病灶。論文顯示,在機會性篩查場景下,DAMO EAGLE 模型對食管癌的敏感性(不漏報的能力)達到 90%,針對信號十分微弱的癌前病變,敏感性也有 52.5%。模型在真實場景中的特異性(不誤報的能力)高達 99.2%。值得一提的是,模型在低劑量 CT 上性能未見下降,有望無縫切入現有的肺癌篩查流程中,不增加患者負擔。

四川省腫瘤醫院放療科王奇峰主任醫師介紹,受熱燙和高鹽飲食習慣影響,中國西部地區特別是四川省食管癌較為高發,受限於醫療資源和依從性,內鏡篩查普及尚有較大缺口。他表示:“AI 不是為了替代內鏡,而是篩選出高風險個體再進行內鏡檢查,這樣能夠讓內鏡檢查更精準,大幅提升檢出率。更重要的是,AI 能將防治關口前移,額外提供一次早發現的機會。”獲悉,隨著胰腺癌、胃癌、腸癌、食管癌、主動脈夾層等 AI 模型發佈,達摩院已跑通“平掃 CT+AI”一掃多查原創技術路線,發表《自然 · 醫學》論文 5 篇,有望通過一次平掃 CT 檢查出中國死亡人數最多的前七大癌症。

投訴水文 我要糾錯 下載APP,簽到賺金幣兌豪禮 相關文章關鍵詞:達摩院,食管癌,AI 篩查,AI 醫學,癌症,腫瘤市場監管總局:“十五五”時期將運用大數據、AI 等規範網絡銷售、直播帶貨,建設消費信用體系阿里達摩院開源全球首個專家級通用醫療影像 AI 模型 DAMO RADAR:可一次性識別超 146 種病症,成果登《科學》研究團隊調查發現超七成英語生物醫學論文已使用 AI 輔助寫作,呼籲業界建立完善監管機制阿里巴巴達摩院推出肝癌 AI 模型,可精準識別 1 釐米微小腫瘤專家警示醫學生過度依賴 AI:或從一開始就無法形成診療推理能力阿里達摩院開放 15 項芯片與 AI 研究課題,啟動“阿里星”頂尖人才招募

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