阿里巴巴达摩院在医疗ai领域持续突破，近日携手广东省人民医院等多家权威医疗机构，共同推出一款面向结直肠癌早期筛查的全新人工智能模型——damo coca。该模型在涵盖2.7万例腹部平扫ct影像的真实临床数据集上完成验证，成功检出5例既往被漏诊的肠癌病例，其敏感度与特异度分别高达86.6%和99.8%。这一成果有望显著提升临床诊断准确性，大幅减少肠癌误判与漏判风险。
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结直肠癌（统称肠癌）是全球癌症相关死亡的第二大诱因。值得注意的是，近年来30岁以下年轻人群的发病率呈明显上升态势。医学界普遍强调：早发现、早干预是改善预后的关键。数据显示，处于早期阶段的患者五年生存率可超过90%，而一旦进展至晚期，该指标骤降至约14%。然而，当前主流筛查手段如粪便潜血试验及侵入式肠镜检查，常因操作不适、准备繁琐或心理抗拒等因素，导致公众参与意愿偏低。
达摩院此次提出的解决方案，以“常规平扫CT+AI分析”为核心，开创了一种真正意义上的无创、便捷型筛查路径。平扫CT在我国体检与急诊诊疗中应用极为广泛，年影像产出量巨大。借助DAMO COCA模型，医生可在不增加患者负担的前提下，从已有的CT数据中挖掘潜在肠癌征象，无需额外扫描、无需肠道清洁、亦无需特殊体位配合，极大提升了筛查依从性与可及性。
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为应对肠道内气体、粪便残渣及蠕动伪影等干扰因素，研发团队构建了“粗定位→精识别”的双阶段深度学习框架，并重点强化对直径小于3厘米的微小早期肿瘤的学习能力。该策略有效提升了模型对复杂解剖结构的分割精度与病灶判别鲁棒性，从而保障高置信度的异常区域识别效果。
自2017年创立以来，达摩院始终深耕医疗人工智能前沿研究。此前已相继发布用于胰腺癌筛查的DAMO PANDA模型及胃癌筛查的DAMO GRAPE模型。随着DAMO COCA的正式落地，“基于平扫CT的多癌种AI筛查技术体系”已全面成型，并在多个消化道恶性肿瘤的早筛实践中展现出扎实的技术延展性与临床转化潜力。
