阿里達摩院發布腸癌AI模型「DAMO COCA」 助早期「無感」篩查提升診斷準確性

阿里巴巴（09988）旗下科技研發機構達摩院，於醫療人工智能（AI）領域再有新突破。達摩院近日聯合廣東省人民醫院等學術機構，成功研發出針對腸癌篩查的AI模型「DAMO COCA」。該項創新技術的核心在於利用非侵入式的「平掃CT」影像，實現無需繁瑣的腸道準備（如服用瀉藥）即可進行機會性篩查，有望大幅提升大眾對腸癌篩查的接受度。 據瞭解，腸癌（包括結腸癌與直腸癌）在全球範圍內，是惡性腫瘤死亡率第二高的癌症。臨牀數據顯示，若能早期發現，患者的五年存活率可高達九成以上；然而，一旦發展至晚期，存活率則會急劇下降至約14%。儘管早期篩查對挽救生命至關重要，但傳統的腸鏡檢查因其侵入性及術前需清空腸道的準備工作，使得大眾接受度普遍較低，導致許多高危人羣未能及時接受檢查。 達摩院推出的「平掃CT+AI」方案，旨在利用患者因其他疾病（例如腹痛、創傷）進行常規平掃CT檢查，或在健康體檢時產生的影像數據，順帶完成癌症風險排查。鑑於平掃CT通常不需特殊腸道準備，腸道內容物往往會嚴重幹擾醫生判讀，DAMO COCA模型為此採用「先定位、後診斷」的兩階段深度學習架構，特別針對小於3釐米的早期腫瘤進行強化訓練，從而有效克服影像幹擾，並能精細分割複雜的腸道形態。 該研究團隊已於歐洲腫瘤內科學會（ESMO）官方期刊《腫瘤學年鑑》（Annals of Oncology）發表相關數據。數據顯示，DAMO COCA模型在預防漏診方面的敏感性達到86.6%，而其誤診率僅為0.2%，特異性高達99.8%。在與十位不同資歷的影像科醫生進行的對比測試中，該AI模型的敏感性較人工判讀高出20.4%。此外，在AI系統的輔助下，醫生的診斷敏感性及特異性亦可分別提升14.5%及3.1%。值得一提的是，在一項涉及2.7萬人的回顧性真實世界試驗中，該模型成功識別出五宗曾被臨牀漏診的腸癌病例，其中部分病例過去連續兩年進行CT檢查亦未能發現病灶，凸顯了AI輔助診斷的潛力。 是次推出的DAMO COCA模型，是繼胰腺癌（DAMO PANDA）與胃癌（DAMO GRAPE）後，達摩院在消化系統癌症篩查技術上開發的第三個AI模型。自2017年成立以來，達摩院便積極戰略佈局醫療AI領域，其原創技術路線旨在透過一次平掃CT實現多種癌症的同時篩查。截至目前，該團隊已在胰腺癌、胃癌、腸癌、肝癌及食管癌等五大消化系統癌症篩查方面取得顯著進展，並正逐步將研究範圍擴展至乳腺癌及腎癌等其他癌症領域。 達摩院在醫療AI方面的多項研究成果，曾三度登上國際權威醫學期刊《自然·醫學》（Nature Medicine），並已進入國家藥監局創新醫療器械審評「綠色通道」，部分項目更獲得美國食品藥品監督管理局（FDA）的「突破性醫療器材」認定，足見其在全球醫療科技領域的領先地位。