阿里达摩院发布食管癌AI模型,“不插管”发现早期和癌前病变

近日，阿里达摩院联合四川省肿瘤医院、中山大学肿瘤防治中心等机构，研发出食管癌筛查AI模型DAMO EAGLE。

它不需要插管，也不需要注射造影剂，只需分析普通胸部CT，就能发现食管癌风险，包括早期和癌前病变。目前，该模型已在3个国家、超过8万例病例中得到验证，相关论文发表在国际医学期刊《自然·医学》（Nature Medicine）上。

据国家癌症中心统计，我国每年新发食管癌约22万例，死亡19万例。多数患者直到晚期才发现，失去根治机会。

目前食管癌的标准筛查手段是上消化道内镜，但胃镜需要插管，操作复杂，很难在人群中大规模推广。

胸部平扫CT成本低、接受度高，广泛应用于各类医疗场景，尤其是低剂量的平扫CT，已是肺癌的推荐筛查方法。

胸部CT在检查肺部时，本来就会拍到食管。如果同一张CT既能筛查肺癌，又能发现食管癌风险，就能让一次检查发挥更多作用。

难点在于，食管细长、容易塌陷，早期病变又主要藏在表层黏膜中，影像信号非常微弱。同时，心脏和大血管的运动还会影响图像。因此，即使是专业影像科医生，也很难从普通CT中看出早期食管癌。

DAMO EAGLE模型正在攻克这个曾被认为“不可能”的任务。

达摩院研究团队把内镜报告、增强CT中已经确认的病灶位置，与普通CT图像进行对应，让AI学习早期食管癌在普通CT上的细微特征。

论文显示，在机会性筛查场景下，DAMO EAGLE模型对食管癌的敏感性（不漏报的能力）达到90%，针对信号十分微弱的癌前病变，敏感性也有52.5%。模型在真实场景中的特异性（不误报的能力）高达99.2%。

即使使用辐射剂量更低的CT，模型表现也没有明显下降。因此，它有望直接接入现有肺癌筛查流程，不需要患者再做一次检查，也不会增加额外负担。

DAMO EAGLE模型在平扫CT上

准确识别出T1期食管癌病灶

四川省肿瘤医院放疗科主任医师王奇峰介绍，受热烫、高盐等饮食习惯影响，中国西部地区，特别是四川，食管癌较为高发。但受医疗资源和患者接受度限制，内镜筛查还没有充分普及。

目前，达摩院已陆续发布胰腺癌、胃癌、肠癌、食管癌和主动脉夹层等AI模型，逐步形成“平扫CT+AI”的“一扫多查”技术路线，已发表5篇《自然·医学》论文。上周联合浙江大学医学院附属第一医院等机构研发出通用医疗影像AI模型DAMO RADAR，并正式开源。

未来，一次普通平扫CT或许不仅能筛查肺癌，还能同时发现多种高发疾病的风险。

早发现一次，就可能为患者多争取一次治愈的机会，用科技为每一个尚可挽回的生命争取时间。