一次CT能筛查七大致命癌症？中国团队3年5登Nature Medicine

发布时间：2026-09-23来源：新浪医药

仅仅凭着常规体检中拍摄的腹部和胸部CT，就能一次性对4种致命的消化道恶性肿瘤精准筛查，这几乎是一件不可能的事，但现在，中国的科学家团队逐步将其变成了现实。

9月22日，顶刊《自然·医学》在线发布研究成果，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，研发出食管癌筛查AI模型DAMO EAGLE，只需要一张平扫CT，就能识别食管癌，包括早期和癌前恶性病变，并在3个国家8万多病例上获得验证。

食管癌是我国高发、致死率极高的消化道恶性肿瘤之一，由于其早期症状隐匿、内镜筛查依从性低等原因，超过七成患者确诊时，已错过最佳治疗窗口。

“这项成果最大的意义，是有望把食管癌的防治关口前移。医生利用已经广泛存在的胸部CT资源，就可以及时发现患者可能被忽略的食管癌风险信号，将癌症扼杀在摇篮之中。”研究作者之一、四川省肿瘤医院放疗科主任医师王奇峰告诉“医学界”。

值得一提的是，这也是继胰腺癌、胃癌、肠癌之后，达摩院团队在“平扫CT+AI”这条路线上攻克的第4种消化系统高发癌种，也是团队成果第五篇登上Nature Medicine。

这是一条由中国科学家开启的多癌筛查原创路径。据了解，目前团队还在推进肝癌和乳腺癌模型的研发，加上原本就可用平扫CT筛查的肺癌，未来有望通过一张平扫CT，即可筛查我国致死人数最多的七大癌症。

难以早诊的食管癌

相关统计数据显示，全球每年新发食管癌病例超过50万。其中，我国是食管癌负担最重的国家之一，据国家癌症中心统计，我国每年新发食管癌约20万例，死亡17万例。

王奇峰告诉“医学界”，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，在病理类型上，我国95%的食管癌是鳞状细胞癌，与欧美国家以腺癌为主的情况差异较大。

但比起发病率和病理类型的差异，更值得关注的是，食管癌的早期发现极为困难。“患者最初的表现，往往只是喉咙不适或进食时有异物感等。这类症状过于轻微和普遍，很容易被当成咽炎等一带而过。等到出现了进行性吞咽困难，引起重视，往往已不是早期了。”王奇峰说。

而“是不是早期”的背后，存在着悬殊的生存率落差。据王奇峰介绍，如果能在患者癌前病变或早期阶段发现，5年生存率可达95%，有机会通过微创手术彻底治愈。可一旦进入局部晚期，5年生存率将骤降至60%到70%。“如果发生了远处转移，那就只剩约10%出头了。”

针对食管癌的早期筛查诊断，目前内镜检查是临床中公认的金标准，在国家层面，也已经建立起大规模的高危人群筛查体系，每年筛查覆盖人数约3000万。“但问题在于，内镜筛查的前期准备相对繁琐，同时还是侵入性检查，很多人一听说要做内镜就选择了放弃。”王奇峰说。

内镜之外，也有一些探索性的替代方案——比如让受检者吞下带网状结构的胶囊、拉出后检测细胞病变的细胞学检查，或是通过验血检测甲基化标志物。但王奇峰坦言，这些方法要么操作过程较为不适，要么循证证据尚不充分，“总体普及率都不算高”。

达摩院的医疗AI研发团队同样注意到了这一困境。

达摩院算法专家姚佳文告诉“医学界”，大约在2022年，团队关注到食管癌。“那时，我们在胰腺癌的‘平扫CT+AI’筛查上取得了一些进展。我们也开始思考，食管癌这个非常具有中国特色的癌种，它的早筛困境，是不是也能通过相同方法得到解决？”

要知道，中国各级医院每年会完成数千万次胸部CT扫描，本就完整覆盖了食管。而一旦这条“AI路径”跑通，海量的胸部CT影像资源就能直接“二次利用”，在不增加任何负担的情况下，实现对食管癌的大规模筛查。

抱着这样的目标，达摩院团队联合国内多家三甲医院，启动了DAMO EAGLE食管癌AI筛查模型的研发。

3年多的研发攻关

起初，项目的进展并不算顺利。

姚佳文告诉“医学界”，当团队最初带着“用平扫CT识别食管癌”这个想法，去和临床专家沟通时，得到的反馈大多是不相信。“大家普遍认为，平扫CT查肺结节还可以，但检查食管并不现实。”

“我一开始听说这件事，也觉得有点‘异想天开’。”王奇峰对“医学界”解释，食管是一种细长的空腔器官，管壁很薄，容易因为呼吸运动、心脏搏动或周围器官挤压而发生生理性塌陷。

“这种正常的塌陷状态，在CT影像上有时会表现出和早期食管癌病变相似的增厚信号，即便是经验丰富的医生，也很难稳定地把两者区分开来。”王奇峰说。

这一难点也直接反映到了模型的训练中。达摩院团队本想让医生直接在CT上标注病灶，再‘喂’给AI学习，却发现这个方法几乎行不通。食管的早期病变，尤其是癌前病变，即便在增强CT上也很难被人眼精确识别，更不用说信号更弱的平扫CT。

为了解决这个问题，达摩院算法专家郭广宇告诉“医学界”，团队重新搭建了一套跨模态标注体系，不再让医生直接在CT上找病灶，而是先参考病理报告确认病变性质，再结合内镜报告的精确定位，在增强CT上完成标注，最后通过图像配准映射到平扫CT。

模型架构上，团队设计了两阶段框架——先定位食管器官，再分割病灶、判断风险。郭广宇解释：“这是为了让模型具备可解释性，更贴近医生‘先看器官、再找病灶、最后判断风险’的真实世界阅片逻辑。”

低剂量CT的适配是另一道关卡。大量胸部体检用的是低剂量CT，但真实世界几乎找不到低剂量的食管癌训练数据。“为此，我们用物理模拟的方式，构建出一台‘虚拟CT机’，将已有的平扫CT数据模拟成低剂量CT，再用来训练模型。”郭广宇说。

经过了3年多的研发攻关，EAGLE模型的成果最终问世。

此次发布在《自然·医学》的研究结果显示，在覆盖中国、捷克、澳大利亚三个国家、8个中心、11466例患者的外部验证中，模型对食管恶性病变的识别曲线下面积（AUC）达到0.976，灵敏度（不漏报的能力）89.5%，特异度（不误报的能力）98.5%。

“外部验证回答的问题是，这个模型能不能跨机构泛化。”王奇峰解释，医疗AI最容易出现的问题，就是换一家医院、换一批人群，性能就掉下去，“这次能在三个国家、8个中心保持稳定，是一个非常重要的结果”。

此外，除了常规剂量的平扫CT，团队还专门验证了模型在低剂量CT上的表现——这类扫描大量用于胸部体检和肺癌筛查。结果显示，在1607例的低剂量CT验证队列中，模型同样取得了接近平扫CT的性能。

“这意味着，我们不需要额外增加检查，就有可能把食管癌筛查‘嵌入’进现有的肺癌筛查项目里。”王奇峰说。

真实世界大考

实验室里得出来的数据只是第一关。真正的考验，是这套系统能不能应对真实世界更为复杂的临床场景。

于是在完成外部验证后，团队把EAGLE部署进了三家医院的日常工作流，却发现面对门诊、住院、体检、急诊等复杂人群，模型的特异度一度降到95.5%，意味着不少患者会被误报、被建议做不必要的内镜检查。

为此，团队开始收集这些“疑难病例”，并重新对模型做了一轮迭代校准，升级出了EAGLE-Plus。

研究结果显示，校准后，模型的假阳性数量下降72.7%，阳性预测值从25.3%提升到55.0%以上，灵敏度基本没有损失。在近4个月的前瞻性验证中，EAGLE-Plus处理了17446例患者，阳性预测值达到42.2%，证明这套系统在真实临床环境里具备切实的转化能力。

同时，医生借助了AI后，诊断能力也得到了提升——一项17名放射科医生参与的阅片研究显示，在EAGLE的辅助下，医生阅片的灵敏度从71.9%提升到85.7%，特异度从79.6%提升到91.7%。

此外，针对食管癌高发地区已有的内镜筛查项目，团队还探索了另一种应用方式：把模型作为内镜前的风险分层工具。模拟结果显示，这一策略能将高危人群的食管癌内镜检出率，从1.7%提升到5.2%，减少了约2/3的不必要内镜检查，整体筛查成本降低超过五成。

王奇峰告诉“医学界”，内镜筛查面对的是高危人群，在这类场景下将模型阈值调整为高灵敏度，能最大程度减少漏诊的风险。“模型不能脱离具体的临床场景去评价，而是要根据适用人群，决定到底追求高特异度还是高灵敏度。”

值得一提的是，除了识别已经确诊的早期食管癌，DAMO EAGLE还能检测出更早一步的癌前病变（HGIN）。“一旦癌前病变被及时发现，患者就可以通过内镜下微创手术，甚至单纯的生活方式干预，避免真正发展为癌症。这最大程度地提前了食管癌的干预窗口，极大降低食管癌的疾病负担。”王奇峰表示。

从内部验证、外部验证，到真实世界迭代、前瞻性部署，再到不同场景下的阈值调整——这套层层递进的验证逻辑，几乎贯穿了整篇研究。

“EAGLE模型的成功，不只是一次简单的算法突破。”姚佳文表示，团队能连续在多个癌种上拿出高质量成果，靠的是一套系统性的方法论——高质量的跨模态数据集、多中心外部验证、真实世界反馈闭环，“这套流程本身，才是能被反复验证的东西”。

在王奇峰看来，这套严谨的验证体系，也是在回应临床医生最朴素的诉求。这不是在写论文，不是简单追求一个最高的AUC。“医疗AI真正要回答的，是它能不能平衡好敏感性和特异性，能否提高患者的依从性，让他们得到了真实的临床获益，这才是我们要的回答。”王奇峰说。

一次筛查多种癌症，还有多远？

事实上，在“平扫CT+AI”这条技术路径上，近年来达摩院团队已经多次产出了重磅创新成果。

2023年，达摩院发布了基于“平扫CT+AI”的胰腺癌筛查AI模型DAMO PANDA，率先在胰腺癌上撕开了一道口子——这种恶性程度极高、影像特征又极其隐匿的恶性肿瘤，首次被证明可以通过一张普通CT提前发现。

《自然·医学》同期的评论文章指出：一个医疗影像AI的黄金时代已准备就绪。

此后，达摩院团队又相继攻克了胃癌、肠癌，把这条技术路线从“实体器官”推进到了结构更复杂的“空腔脏器”。

根据国家癌症中心《2024年全国癌症报告》，中国恶性肿瘤死亡率前七位依次是肺癌、肝癌、胃癌、结直肠癌、食管癌、胰腺癌和乳腺癌——如今四种都已被这套“平扫CT+AI”体系覆盖。

达摩院透露，肝癌和乳腺癌筛查模型也在研发中，而平扫CT本就是筛查肺癌的常规手段。若这条路径后续真正走向普及，理论上一次胸部和腹部CT的联合扫描，就能覆盖国内致死人数最多的七大恶性肿瘤。

对于基层地区医疗机构，这套系统还可能具有更大的意义。王奇峰表示，基层医生工作量大，同时内镜和病理等资源普遍紧张，不少医院可能只有一两名内镜医生。

“一旦这类‘平扫CT+AI’的筛查工具成熟、普及，就可以帮基层医生提高风险识别能力，进一步推动癌症防治的关口前移至预防阶段。”王奇峰说，“同时，它还能作为转诊上级医院的参考依据，长远来看，有机会推动建立起筛查、确诊、治疗、随访一体的区域网络。”

但值得一提的是，从部署进临床环境，到真正大规模普及，这套系统可能还有一段路要走。在本次研究中，尽管医生借助AI阅片后，诊断的准确度得到了大幅提升，但仍旧低于AI独立运行时的水平。通俗来说，人机结合并没有产生“1+1>2”的效果。

王奇峰对“医学界”解释道，这是因为AI在给出提示后，医生不会照单全收，而会根据经验重新判别。“食管的平扫CT本不是影像科和放射科医生的常规阅片任务，缺乏专门训练，判断时会更谨慎，有时甚至会否决掉AI本来正确的提示。”

“这或许提示了这类医疗AI的未来方向。不能只给医生一个孤立的分数，而要在合适的时机、以可解释的方式提示风险，增加医生能够采纳的可信度。本质上，是要从模型性能，走向人机系统性能。”王奇峰说。

此外，郭广宇还指出，目前关于“平扫CT+AI”的证据，大多还是回顾性研究，接下来还需要开展更大规模、更长随访时间的前瞻性研究，去验证它能否真的提高了早期发现率、改善了患者的长期生存，并带来了卫生经济学获益等。

姚佳文告诉“医学界”，接下来团队的重点，是把这套系统真正推向基层落地。据悉，达摩院正在与地方卫健委合作，推动“平扫CT+AI”多癌种筛查在区域内的试点。“我们想做的，不是一次性的科研突破，而是一条能被反复验证，也能被真正走通的路径。”

来源：医学界

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