今日，阿里巴巴达摩院联合广东省人民医院等机构宣布研发出肠癌筛查AI模型DAMOCOCA，该模型在2.7万人的平扫CT影像中成功识别出5例漏诊肠癌，敏感性和特异性分别达到86.6%和99.8%。这一成果标志着达摩院“平扫CT+AI”多癌筛查技术路线的正式跑通。肠癌是全球死亡人数第二的恶性肿瘤，早期发现对提高患者五年生存率至关重要。然而，常规筛查方法因民众接受度低而普及困难。

达摩院的AI模型采用“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，专门针对小于3厘米的早期肿瘤进行训练，以克服肠道内容物对平扫CT影像的干扰，提高检测可疑病灶的准确性。研究团队在《肿瘤学年鉴》发表的论文显示，DAMOCOCA模型的敏感性为86.6%，特异性高达99.8%，误诊率仅为0.2%。与10名不同年资的影像科医生相比，模型的敏感性高出20.4%，在乙状结肠、直肠等易漏部位上表现尤为突出。AI辅助下，医生的敏感性和特异性可分别提高14.5%和3.1%，有效减少临床漏诊。

研究团队在医院部署AI模型进行了两轮真实世界试验，共回顾了27433人的平扫CT影像，发现5例被遗漏的肠癌患者。AI模型的部署有助于通过平扫CT更早发现肠癌异常，及时治疗。