结直肠癌，常被称为“懒癌”，其发展通常缓慢，从肠道息肉演变为恶性肿瘤往往需要5至10年。这漫长的窗口期本应是早期干预的黄金时间，早期患者的治愈率可超过90%。然而，现实却十分严峻。根据国家癌症中心的数据，2022年中国新发结直肠癌约51.71万例，死亡约24万人，它已超越胃癌，成为中国发病率第二高的癌症。更令人扼腕的是，研究显示超过七成的肠癌相关死亡，都发生在未能及时通过筛查发现的患者身上。
当前主流的筛查路径存在明显短板。社区推广的粪便隐血检测虽简便，但特异性不足，假阳性率高，导致大量不必要的恐慌和医疗资源消耗。而作为确诊“金标准”的肠镜检查，则因需要提前预约、服用泻药清肠、过程有创且不适，让许多人望而却步。即使在医疗资源相对充足的上海，重点人群的肠镜依从率也仅在30%至40%之间。从初筛阳性到最终完成肠镜，转化率有限，大量潜在患者在此过程中流失。
正是在这一背景下，一项来自中国科研团队的研究为肠癌早筛带来了颠覆性的新思路。2025年4月21日，阿里巴巴达摩院联合广东省人民医院、广州市第一人民医院等机构在国际顶级肿瘤学期刊《肿瘤学年鉴》上发文，全球首次证明：仅凭一张医院常规的平扫CT影像，通过自主研发的人工智能模型COCA，就能实现高效、精准的大规模结直肠癌筛查。
技术核心：让AI看懂肉眼难辨的影像
基于平扫CT开发肠癌筛查AI，面临诸多医学影像上的固有挑战。首先，结直肠在腹腔内蜿蜒曲折，范围极大，在CT图像上精准识别和分割其结构本身就是一大难题。其次，患者进行常规CT检查时并不会特意进行肠道准备，肠腔内充满食物残渣、液体和气体，影像表现极其复杂，干扰极多。最后，肠道肿瘤形态千变万化，缺乏规律，进一步增加了鉴别的难度。
达摩院团队为此设计了“定位+诊断”的双阶段AI框架。第一阶段，模型先像一位经验丰富的放射科医生一样，在复杂的腹部CT影像中精准定位出整个结直肠的轮廓区域。第二阶段，AI将注意力聚焦于定位好的肠道范围内，仔细检测是否存在肿瘤信号。针对尤其难以发现的、直径小于3厘米的小病灶，研究团队引入了专门的训练模型，使AI能够克服内容物干扰，精细分割形态复杂的部位，显著提升了对早期和小肿瘤的检出能力。
卓越性能：敏感性与特异性兼备
经过三、四年的研发与验证，COCA模型交出了一份令人瞩目的成绩单。在涵盖六个国际中心、2053例患者的独立验证中，其综合判别能力指标（AUC）达到了0.967至0.996的高水平。
更具说服力的是与人类专家的直接对比。在与10名放射科医师的盲法阅片对照中，COCA模型的肠癌检出敏感度比医生平均水平高出20.4%，特异度高出5.4%。当医生在AI的辅助下重新审阅CT片时，诊断准确率得到了显著提升。研究中，一位经验丰富的放射科医师在AI提示下，准确率从75.6%跃升至90.3%。
研究团队还进行了两轮大规模的真实世界回顾性验证，覆盖了27433名连续就诊的患者。结果显示，COCA模型保持了86.6%的敏感性和99.8%的特异性。更重要的是，它从中成功识别出了5例此前被临床完全漏诊的肠癌病例。其中一名患者，在确诊前两年内曾做过两次平扫CT，但均未报告异常，直到肿瘤进展后才通过肠镜确诊。回溯分析显示，若当时有COCA系统介入，任何一次CT检查都可能成为早期发现的机会。
精准适配：两种模式应对不同场景
为了满足不同的临床需求，COCA模型贴心地准备了两个版本：“高特异度版”和“高灵敏度版”。
* 高特异度版：面向全人群的大规模筛查。其核心目标是最大限度降低假阳性率，避免因误报引发公众不必要的恐慌和给医疗系统增加无效的转诊负担。99.8%的特异性正是为此设计。
* 高灵敏度版：面向数量有限、风险更高的人群。其核心目标是“宁可错杀，不可放过”，追求尽可能不漏诊。研究显示，该版本对I期肠癌的检出率高达83%至92%，甚至能检出尚未癌变的进展期腺瘤，其性能优于当前文献报道的其他技术路线。
无缝落地：赋能现有医疗流程
该技术的另一大优势在于其极低的落地门槛。COCA模型可以无缝嵌入医院现有的影像归档和通信系统（PACS）。当患者因任何原因（如腹痛、体检、肺结节随访）完成一次胸部或腹部平扫CT后，系统即可在后台自动对影像进行分析。一旦发现可疑病灶，便会立即向审核医师发出提示，并在影像上精准标注出疑似肿瘤的位置、大小及恶性概率，辅助医生做出最终诊断。整个过程无需患者额外配合，不产生任何额外费用，真正实现了“无感筛查”。
深远意义：从肠癌到多癌筛查的“中国方案”
COCA模型并非达摩院在“平扫CT+AI”癌症筛查领域的首次突破。此前，其胰腺癌早筛模型PANDA已发表于《自然·医学》并获美国FDA“突破性医疗器械”认定；胃癌模型GRAPE也以同样高的标准问世。COCA的成功，标志着这条技术路线在消化系统高发癌种上得到了系统性验证，一个覆盖胰腺、胃、结直肠乃至未来食管、肝癌的“消化系统五癌”联合AI筛查体系正在形成。
与国际上热门的“液体活检”（通过抽血进行多癌筛查）相比，“平扫CT+AI”路线展现出独特的优势。液体活检需要患者主动抽血并支付高昂费用（目前国际主流产品单次检测约1000美元），而CT影像在中国各级医院中本就是海量存在的常规检查项目。AI所做的，是对这些已产生的数据价值进行“二次挖掘”，将原本可能被忽略的癌症信号捕捉出来，其公共卫生效益和成本效益优势显著。
特别是在医疗资源分布不均的基层地区，许多医院已配备CT设备，但缺乏足够的资深放射科医生进行精细阅片。COCA这类AI系统相当于为基层配备了一位不知疲倦的“癌症检测专家”，能够第一时间筛出高风险患者并建议转诊，从而打通癌症早筛早治的“最后一公里”。
未来展望：让每一次CT扫描都成为健康哨兵
从胰腺癌、胃癌到结直肠癌，阿里巴巴达摩院的医疗AI团队正稳步推进其“一张CT、筛多种癌”的宏伟蓝图。据团队负责人介绍，相关研究已扩展至乳腺癌、肾癌等其他癌种。未来的愿景是，无论患者因何原因进行胸部或腹部CT检查，集成的AI系统都能自动完成一次覆盖多个器官的癌症筛查，让绝大多数癌症在早期、可治愈的阶段就被发现。
这项研究不仅是一项技术突破，更代表了一种癌症筛查范式的转变：从依赖患者主动参与、有创且成本高的专项检查，转向利用现有医疗数据、无感、普惠的智能化筛查。当AI深度融入常规医疗影像，每一次普通的CT扫描都可能成为守护健康的哨兵，这正是技术为公共卫生和人类健康带来的深远变革。
参考资料：
国际首次，患者“无感”检测！AI模型筛查肠癌是如何做到的？科技日报公众号。
免责声明： 本文仅为医学科普知识分享，不构成任何医疗建议。如有健康问题，请务必咨询专业医生或医疗机构，以获得针对性的诊断和治疗方案。
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