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

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。

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