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。该模型无需插管或注射造影剂，仅凭普通胸部CT即可精准发现食管癌及癌前病变风险。目前，该模型已在3个国家超8万例病例中完成验证，相关成果发表于国际医学期刊《自然·医学》（Nature Medicine）。
传统筛查痛点与CT影像挑战
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，多数患者确诊即晚期，失去根治机会。当前标准筛查手段为上消化道内镜，但因需插管且操作复杂，难以在人群中大规模普及。
相比之下，胸部平扫CT成本低、接受度高，已广泛应用于各类医疗场景。虽然CT在检查肺部时会扫及食管，但食管细长易塌陷，早期病变信号微弱，加之心脏和大血管运动的干扰，专业影像科医生也很难从普通CT中准确识别早期食管癌。
AI赋能：“一扫多查”的技术突破
DAMO EAGLE模型成功攻克了这一曾被认为“不可能”的任务。达摩院研究团队通过将内镜报告、增强CT确认的病灶位置与普通CT图像进行精准对应，训练AI学习早期食管癌在普通CT上的细微特征。
论文数据显示，在机会性筛查场景下，该模型对食管癌的敏感性（不漏报能力）高达90%，对信号微弱的癌前病变敏感性达52.5%，特异性（不误报能力）高达99.2%。此外，在使用低剂量CT时模型表现依然稳定，有望直接接入现有肺癌筛查流程，让一次检查发挥更多作用，且不增加患者额外负担。
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指出，受热烫、高盐等饮食习惯影响，我国西部地区食管癌较为高发。但受医疗资源和患者接受度限制，内镜筛查尚未充分普及，该模型的临床应用价值凸显。
拓展应用：构建通用医疗影像AI生态
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，确立了“平扫CT+AI”的“一扫多查”技术路线，累计发表5篇《自然·医学》论文。此外，达摩院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并已正式开源。
未来，一次普通平扫CT有望同时筛查多种高发疾病风险。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。