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。"