# 阿里达摩院发布食管癌 AI 模型 DAMO EAGLE，平扫 CT 不插管识别早期病变

- 来源：IT之家（RSS）
- 发布时间：2026-09-24 13:22
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## AI 摘要

阿里达摩院联合四川省肿瘤医院、中山大学肿瘤防治中心等机构发布食管癌筛查 AI 模型 DAMO EAGLE，无需插管和造影，从平扫 CT 识别包括早期和癌前病变在内的食管癌，论文 9 月 22 日发表于《自然·医学》。

## 正文

IT之家 9 月 24 日消息，阿里巴巴发布第 4 个癌症筛查 AI 模型。阿里达摩院联合四川省肿瘤医院、中山大学肿瘤防治中心等机构研发食管癌筛查 AI 模型 DAMO EAGLE，无需插管和造影，从平扫 CT 上就能识别食管癌，包括早期和癌前恶性病变，已在 3 个国家 8 万多病例上获得验证。

相关论文于 9 月 22 日登上国际顶级期刊《自然 · 医学》（Nature Medicine）。

阿里达摩院介绍称，中国食管癌发病率和死亡率约占全球一半，多数患者直到晚期才发现，失去根治机会。如能早发现，大部分患者可通过内镜下微创手术根治，5 年生存率可达 95% 以上。目前食管癌的标准筛查手段是上消化道内镜，具有一定的侵入性，且操作复杂，难以大范围推广。

胸部平扫 CT 成本低、接受度高，广泛应用于各类医疗场景，尤其是低剂量的平扫 CT，已是肺癌的推荐筛查方法。这些 CT 的扫描范围本身就覆盖了食管，筛查肺癌时如能同时识别食管癌风险，无疑是“一举多得”。然而，食管是一个狭长、易塌陷的空腔器官，早期病变隐匿于上皮层和黏膜，再加上心脏及大血管运动影响，影像科医生难以从平扫 CT 中识别。

论文提到，DAMO EAGLE 模型正在攻克这个曾被认为“不可能”的任务。达摩院算法专家姚佳文介绍，研究团队依托多年来在医疗影像 AI 上的技术积累，并创新地将内镜检查报告和增强 CT 影像上的准确病灶位置配对到平扫 CT 影像上，成功训练 AI 模型识别人眼难以分辨的早期食管癌病灶。

论文显示，在机会性筛查场景下，DAMO EAGLE 模型对食管癌的敏感性（不漏报的能力）达到 90%，针对信号十分微弱的癌前病变，敏感性也有 52.5%。模型在真实场景中的特异性（不误报的能力）高达 99.2%。值得一提的是，模型在低剂量 CT 上性能未见下降，有望无缝切入现有的肺癌筛查流程中，不增加患者负担。

四川省肿瘤医院放疗科王奇峰主任医师介绍，受热烫和高盐饮食习惯影响，中国西部地区特别是四川省食管癌较为高发，受限于医疗资源和依从性，内镜筛查普及尚有较大缺口。他表示：“AI 不是为了替代内镜，而是筛选出高风险个体再进行内镜检查，这样能够让内镜检查更精准，大幅提升检出率。更重要的是，AI 能将防治关口前移，额外提供一次早发现的机会。”

IT之家获悉，随着胰腺癌、胃癌、肠癌、食管癌、主动脉夹层等 AI 模型发布，达摩院已跑通“平扫 CT+AI”一扫多查原创技术路线，发表《自然 · 医学》论文 5 篇，有望通过一次平扫 CT 检查出中国死亡人数最多的前七大癌症。