平扫 CT 就能查食管癌：达摩院 DAMO EAGLE 敏感性做到 90%

一次常规的胸部平扫，或许就能把食管癌的风险提前筛出来。9 月 24 日消息，阿里达摩院这次携手四川省肿瘤医院以及中山大学肿瘤防治中心等机构，对外介绍了名为 DAMO EAGLE 的食管癌智能筛查模型。

与需要插管的内镜检查不同，这套模型不依赖内镜、也不需要注射造影剂，只分析常规胸部平扫 CT 影像，就能识别食管癌以及早期癌前病变的风险。研究团队的做法是，把内镜给出的诊断结论、增强 CT 中已经标注清楚的病灶位置，映射到普通平扫 CT 图像上，让模型去学习食管早期癌变在常规影像里呈现的细微征象。该模型现已在三个国家累计完成逾八万例临床验证，相关成果刊登在《自然 · 医学》。

数据层面，几个指标值得关注。在机会性筛查场景下，模型对食管癌的敏感性达到 90%；对那些信号微弱、形态隐匿的癌前病变，模型仍能维持 52.5% 的敏感性；真实临床环境中的特异性高达 99.2%，误报率很低。更关键的一点是，即便改用辐射剂量更低的低剂量 CT 方案，模型的表现也没有明显衰减，这意味着它可以嵌进现有的肺癌筛查流程，患者无需额外接受检查。

食管癌在国内属于高发癌种。国家癌症中心的数据显示，我国每年新发约 22 万例，死亡近 19 万例；由于早期症状隐蔽，多数患者确诊时已到晚期，失去根治机会。而主流的上消化道内镜筛查侵入性强、流程繁琐，很难在大范围人群中铺开，这正是影像学 AI 想要补上的缺口。

达摩院在“平扫 CT 加人工智能”这条路径上已有一串积累，覆盖结直肠癌、食管癌、胃癌与胰腺癌，也延伸到主动脉夹层，相关论文已有五篇登上《自然 · 医学》。达摩院也携手浙江大学医学院附属第一医院等单位，完成面向通用场景的医疗影像基座模型 DAMO RADAR，并面向全球开源。若这条路走通，一次胸部平扫 CT 同步排查多种高发大病，将不再只是设想。

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