湖畔实验室（达摩院）近日发布了一项在肠癌筛查领域具有里程碑意义的AI模型DAMO COCA，该模型能够通过常规平扫CT影像，实现对肠癌的“无感”筛查，显著提升了早期诊断的准确性和患者的接受度。
AI驱动的肠癌筛查新突破
DAMO COCA模型在2.7万人的平扫CT影像数据中，成功识别出5例此前被漏诊的肠癌病例。该模型在敏感性（防止漏诊）和特异性（避免误诊）方面均表现出色，分别达到了86.6%和99.8%。这是国际上首次提出的无需肠道准备、对患者无创无痛的肠癌机会性筛查方法，标志着湖畔实验室在“平扫CT+AI”多癌筛查技术路线上取得了重要进展。
攻克技术难题，提升筛查效率
肠癌作为全球高发的恶性肿瘤，早期发现的治愈率远高于晚期。然而，传统的筛查方式如粪便隐血检查和肠镜检查，因操作不便、患者依从性低等原因，导致大量潜在患者未能及时接受筛查。DAMO COCA模型创新性地利用广泛应用于健康体检和疾病排查的平扫CT影像，克服了肠道内容物对影像判读的干扰难题。通过采用“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，特别是针对小于3厘米的早期肿瘤进行专项训练，该模型能够精细分割复杂的肠道区域，有效检测出早期病灶。
性能卓越，助力临床诊疗
根据发表在权威期刊《肿瘤学年鉴》上的研究结果，DAMO COCA模型在防止漏诊方面的表现优于经验丰富的影像科医生，尤其在乙状结肠、直肠等易漏诊部位。AI模型的引入不仅显著提高了独立筛查的准确性，还能在AI辅助下，进一步提升医生的诊断敏感性和特异性，有效减少临床漏诊情况。在真实世界试验中，该模型成功发现了曾被连续两年CT影像遗漏的肠癌患者，证明了其在早期预警方面的巨大潜力。
“平扫CT+AI”多癌筛查技术路线日趋成熟
DAMO COCA是湖畔实验室继胰腺癌筛查模型DAMO PANDA和胃癌筛查模型DAMO GRAPE之后的又一重要成果。这标志着其“平扫CT+AI”多癌筛查原创技术路线已成功打通。目前，该技术已在消化系统五大癌症（胰腺癌、胃癌、肠癌、肝癌、食管癌）筛查上取得显著进展，并正积极探索乳腺癌、肾癌等其他肿瘤的筛查应用。这些技术成果多次登上国际顶级期刊，并获得了国家药监局和美国FDA的“突破性医疗器械”认定，预示着AI在癌症早期筛查领域正迎来更广阔的应用前景。
AI在医疗影像领域的应用，特别是“平扫CT+AI”的多癌筛查技术，正逐步改变传统诊疗模式。DAMO COCA的出现，不仅为肠癌的早期发现提供了新的解决方案，也展现了AI技术在降低医疗负担、提升筛查效率和改善患者体验方面的巨大潜力。未来，如何将成熟的AI模型有效推广至更广泛的临床应用场景，并持续优化其在不同医疗环境下的表现，将是行业关注的重点。