每3分钟带走一人，为什么就是查不出来？

肠癌，或者说结直肠癌，这个名字本身就带着一种无声的威胁。在中国，它每年新增52万病例，夺走24万条生命。算下来，几乎每3分钟，就有一个家庭因此承受失去亲人的痛苦。

对抗它的路径其实非常清晰：早发现，早治疗。早期肠癌的治愈率能轻松超过90%，可一旦拖到晚期，生存率便会断崖式跌至14%。

那么问题来了：既然早筛如此关键，为什么实践起来这么难？

答案在于，传统的筛查手段长期被几个现实的“痛点”卡住了脖子：

肠镜（金标准）：过程实在有些遭罪。光是喝下几升清肠药水就足以让人望而却步，更别提检查本身的不适感。结果就是，很多明知高危的人也选择回避。

便隐血检测（FIT）：操作麻烦，精度有限。需要患者自行取样，很多人嫌脏嫌烦；更重要的是，它对早期的小病灶很不敏感，检出率大概只有60%。

常规体检：几乎是个盲区。每年体检套餐里的普通CT、B超，乃至抽血查肿瘤标志物，对于早期肠癌基本是“视而不见”。

多重因素叠加，导致了一个令人揪心的现状：中国早期肠癌的检出率，长期徘徊在15%左右。

更值得深思的是，中国每年有数千万人因为各种原因（比如腹痛、外伤或常规体检）拍摄了腹部平扫CT。那些肠癌的早期迹象，可能就隐藏在这些黑白影像之中，却因为过于细微而被人类医生的眼睛忽略。等到患者出现便血、剧烈腹痛等症状再去做肠镜时，病情往往已不容乐观。

让普通CT长出“火眼金睛”

于是，一个核心问题浮出水面：有没有一种方法，既能避开肠镜的侵入性不适，又能充分利用起每年产生的海量常规CT数据？

阿里达摩院与广东省人民医院联合研发的DAMO COCA肠癌AI模型，给出了肯定的答案。这是全球首个能够直接从“无肠道准备、无造影剂增强”的常规平扫CT中，精准识别早期肠癌的人工智能系统。

它是如何实现这种“无感筛查”的？原理可以概括为两个关键步骤：

第一步：大海捞针，拉直肠道。 人类的肠道在CT影像中就像一团盘绕的“乱麻”，其中还混杂着粪便和气体的干扰影。AI的首要任务，就是自动定位这团“乱麻”，将其虚拟地“捋直”、展开，并尽可能清理掉无关的干扰项，为下一步观察扫清障碍。

第二步：显微镜下找刺客。 对于小于3厘米的早期肿瘤，其征象在人眼看来可能微乎其微。但AI却能以像素级的精度，敏锐地捕捉到肠壁是否“局部增厚了一点点”、组织密度是否“发生了细微变化”、纹理结构是否“出现了紊乱”。这些人类难以察觉的差异，正是AI发出预警的依据。

研究报告中展示的三组核心数据，足以说明其效能：

高敏感性（86.6%）：意味着100位早期肠癌患者中，它能成功识别出86位，极大降低了漏诊风险。

高特异性（99.8%）：意味着1000位健康人中，它可能只会误报2位，避免了让大量人群承受不必要的恐慌和后续检查。

显著超越人类医生：在对比测试中，其准确率比10位不同年资的放射科医生平均高出20.4%。更有价值的是，当医生在AI的辅助下进行诊断时，其诊断水平还能再提升14.5%。

为了验证其“回溯”能力，研究团队将AI模型投入到27433份历史常规CT中进行“翻旧账”。结果，它成功找出了5例当初被临床完全漏诊的肠癌患者。

其中一例尤为典型：患者前两年的CT报告均显示“正常”，直到第三年因症状明显进行肠镜检查，确诊时肿瘤已进展到较大阶段。而回溯分析显示，如果当时应用了该AI系统，预警可以提前1到2年发出。

抗癌矩阵的第三块拼图

如果认为达摩院只是偶然攻克了肠癌筛查，那可能低估了其背后的系统性布局。

事实上，DAMO COCA 是达摩院“平扫CT+AI”抗癌产品矩阵中落下的第三块关键拼图：

2024年：DAMO PANDA（胰腺癌AI模型）在《自然·医学》发表，被誉为“胰腺癌隐形杀手克星”。

2025年：DAMO GRAPE（胃癌AI模型）再度登上《自然·医学》。

2026年：DAMO COCA（肠癌AI模型）登顶《肿瘤学年鉴》。

这一系列动作背后，贯穿着一个清晰的医疗与商业逻辑：机会性筛查。

什么叫机会性筛查？简单说，就是“蹭”现有医疗流程的便利。不要求患者额外付费，也不增加额外的检查痛苦。当你因为胃痛、咳嗽或其他原因去拍一个常规平扫CT时，AI在后台就能悄无声息地同步完成对胰腺、胃、肠道的初步筛查。

中国每年平扫CT的检查量超过1亿份，这些数据在完成主要诊断任务后，往往就沉睡在医院系统中。上述方案，正是将这些沉睡的数据资产“盘活”了。目前，该系列AI已在全球9个国家落地应用，服务超2000万人次。仅在浙江丽水地区，4个月内就通过“无感筛查”覆盖了5万人，精准发现了14例早期癌症。

DAMO COCA 的出现，其意义远不止于增加一个辅助诊断软件。从一线临床专家到行业智库，都给出了极高的评价，其价值主要体现在三个层面：

1. 对老百姓：降低早筛门槛，缓解“恐镜”心理

对于40岁以上、有吸烟史、肥胖等高危人群而言，以后每年做一次常规CT，就相当于附带完成了一次高效的消化道癌症风险初筛。AI提示高风险的人群，再去做针对性的肠镜确诊。这不仅可能将有效筛查的窗口期提前5-10年，还能大幅提升肠镜的阳性检出率，避免医疗资源的浪费。

2. 对国家：一笔可观的“健康经济账”

如果在全国范围内推广，按每年1亿份CT估算，中国早期肠癌的发现率有望从当前的15%大幅提升至80%以上。这意味着每年可能减少超过10万例进展至晚期的病例，直接节省数百亿的重症治疗费用，更挽救了数万个家庭。

3. 对AI行业：角色从“辅助”走向“主导”

过去的医疗AI，更多扮演“放大镜”的角色，例如辅助医生识别肺结节。而像DAMO COCA这样的系统，已经进化成为“预警机”，能够在疾病尚未引发症状的潜伏期就发出风险提示。这标志着医疗AI正从“识别已病”阶段，迈向“预测未病”的新纪元。

肠癌最残酷的特性在于，它在无声无息中潜伏，却在症状显现时宣告严峻的病情。当“无感早筛”真正成为普惠的医疗基础设施那一天，我们或许终能将肠癌从“绝症”的范畴里拉回来，将其纳入“可治愈、可管理”的慢性病包围圈之中。

（本文首发钛媒体APP，作者 | AGI -Signal，编辑 | 赵虹宇）