达摩院联合医疗机构发布食管癌筛查 AI 模型 DAMO EAGLE，成果登《自然·医学》

阿里达摩院联合多家医疗机构研发的食管癌筛查模型 EAGLE 登上《自然·医学》，展示了利用常规胸部平扫 CT 识别早期与癌前病变的可行性。

• 模型基于胸部平扫 CT 影像进行无创识别，无需内镜插管或注射造影剂，旨在利用体检或肺癌筛查已有影像实现机会性筛查。
• 研究纳入 3 个国家 12 个医疗中心的 8 万余例样本进行多中心验证，对食管癌识别敏感性达 90.0%、特异性达 98.5%，对微弱癌前病变敏感性为 52.5%。
• 研发团队通过将内镜和增强 CT 的病灶位置配对到平扫 CT 影像上，训练算法识别肉眼难以分辨的早期隐匿病变。
• 该模型定位为内镜检查前的风险分层工具，通过初筛高风险个体辅助优化侵入性内镜资源的配置效率。
• 影响/看点：该研究意味着无创影像筛查有望降低食管癌早期发现门槛，其实际临床价值取决于后续在前瞻性真实世界筛查中的验证表现与医疗系统集成成本。
• 资料依据：
• IT之家（2026-09-24）：https://www.ithome.com/1/006/720.htm
• 《自然·医学》（2026-09-22）：https://www.nature.com/articles/s41591-026-04656-4

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