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[IT业界] 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

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anyangmo
发表于 2026-4-28 17:52:51 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 anyangmo 于 2026-4-28 17:54 编辑

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

快科技4月28日消息,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。”






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