科技日报记者 崔爽
4月28日，阿里巴巴达摩院联合广东省人民医院等机构研发出肠癌筛查AI（人工智能）模型DAMO COCA，在国际上首次提出一种患者“无感”的肠癌机会性筛查方法。
这也是继胰腺癌和胃癌之后，达摩院发布的第三个癌症筛查AI模型。与传统的肠镜检查和平扫CT（计算机断层扫描）影像相比，AI模型筛查肠癌的特点是什么？AI模型多种癌症筛查进展如何？科技日报记者就此采访了有关专家。
第一问：为何急需创新肠癌筛查方法？
肠癌通常指结直肠癌，即发生在人体消化道末端结肠和直肠的恶性肿瘤。据世界卫生组织估计，全球每年因结直肠癌死亡的人数超过90万，在所有癌症中高居第二位。
肠道息肉演变为肿瘤大概会经历5至10年。因此，针对40至74岁一般人群，推荐每年接受一次粪便隐血测试，每5至10年进行一次肠镜检查。
然而，粪便隐血检查需要收集样本，且特异性不足；肠镜检查流程繁琐、体感不适，需要提前服用泻药排空肠道；无痛肠镜需进行麻醉，价格较高。
平扫CT广泛用于肺结节检查、健康体检、创伤评估等，每年产生上亿份影像。不过，腹部器官众多、密集重叠，肠道形态复杂、范围大，病灶往往隐匿在肠壁褶皱中，在患者没有清空肠道的情况下，内部食物残渣易造成严重干扰，医生判读难度大，易造成漏诊。
目前，我国仅有不到60%的目标人群接受了肠癌筛查，伴随肠癌发病率上升和年轻化，急需一种能广泛覆盖、高效准确、依从性高的新方法。
第二问：AI模型是如何“学会”筛查肠癌的？
达摩院资深算法专家、多癌筛查技术负责人张灵介绍，AI筛查依靠的是“平扫CT+AI”技术路线，即用AI识别平扫CT影像中医生难以发现或容易遗漏的细微病灶。
具体来说，团队将医生在增强CT图像上勾画的肿瘤病灶配准到平扫CT图像上，作为训练AI模型的“学习材料”。2023年，达摩院发布胰腺癌筛查AI模型DAMO PANDA，在国际上率先突破“癌症之王”大规模筛查难题。2025年，达摩院进一步推出胃癌筛查AI模型DAMO GRAPE，证明该技术路线同样可用于难度更大的空腔脏器。
此次，达摩院利用1321例阳性样本和1357例健康样本对照训练DAMO COCA，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，更针对小于3厘米的早期肿瘤进行专门训练，使得AI模型能精细分割形态复杂的肠道部位并克服内容物干扰，识别可疑病灶。
“研究团队将AI模型部署在广东和上海的医院，开展了两轮真实世界试验，共回顾27433人的平扫CT影像，从中发现5例被遗漏的肠癌患者。这意味着，AI模型可帮助类似患者通过平扫CT更早发现异常，及时治疗。”张灵介绍。
第三问：AI模型现可用于哪些癌症筛查？
目前DAMO COCA模型整体的敏感性（识别阳性样本的能力）达到86.6%，特异性（排除阴性样本的能力）达到99.8%。这意味着，该模型有望成为一种经济高效、可推广的筛查新手段。
据了解，“平扫CT+AI”多癌筛查原创技术路线已完全跑通，可用一次平扫CT识别多种癌症。“我们已在胰腺癌、胃癌、肠癌、肝癌、食管癌5种消化系统癌症上取得显著进展，也在持续探索乳腺癌、肾癌等肿瘤筛查。”张灵说。
“肠道病灶在平扫CT影像上极易被遗漏，而DAMO COCA这样的AI工具能有效帮助医生解决这一痛点，也能帮助更多患者在无需肠道准备的情况下机会性发现隐患。”广东省人民医院放射科主任刘再毅表示，下一步需要把AI模型部署到更多地区和机构，通过大规模的前瞻性研究，进一步获得高质量循证证据。
此外，如何将AI工具整合进现有医疗体系、如何界定筛查适用人群等，也是推广应用前需要系统解决的问题。
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