다모 병원, 대장암 선별 AI 모델 DAMO COCA 개발 성공
전문가 해설
과학기술일보 기자 최쌍은 알리바바 다모(달마) 병원이 광둥성 인민병원 등 기관과 협력하여 대장암 선별 AI 모델 DAMO COCA를 개발했다고 보도했습니다. 이 모델은 국제 최초로 환자가 '무감각'하는 대장암 기회성 선별 방법을 제안했습니다. 세계보건기구(WHO)의 추정에 따르면, 전 세계적으로 매년 결장직장암으로 인한 사망자가 90만 명을 넘으며, 이는 전체 암 중 두 번째로 높은 수치입니다. 현재 중국 목표 인구의 60% 미만이 대장암 검진을 받았습니다.
다모 연구소의 베테랑 알고리즘 전문가 장링은 AI 모델이 "평면 스캔 CT+AI" 기술 경로를 채택하여, 의사가 증강 CT 이미지에 그린 종양 병소를 평면 스캔 CT 이미지에 맞춰 훈련 자료로 사용함으로써 AI가 의사가 발견하기 어렵거나 놓치기 쉬운 미세한 병소를 식별할 수 있게 한다고 소개했습니다. 2025년, 다모 연구소는 위암 선별 AI 모델 DAMOGRAPE를 추가로 출시하여 이 기술 경로가 더 어려운 공동 장기에도 사용될 수 있음을 증명했습니다.
이번 개발에서 팀은 1321건의 양성 샘플과 1357건의 건강 샘플을 활용하여 DAMOCA를 비교 훈련시켰으며, "선위치 확인, 후진단"의 2단계 심층 학습 구조와 혼합 감독 학습 전략을 사용했습니다. AI 모델의 전체 민감도는 86.6%, 특이도는 99.8%에 달합니다. 이는 이 모델이 경제적이고 효율적이며 보급 가능한 새로운 선별 수단이 될 것으로 기대된다는 것을 의미합니다.
현재 다마 병원은 췌장암, 위암, 대장암, 간암, 식도암 5가지 소화기 계통 암에서 뚜렷한 진전을 이루었으며, 유방암과 신장암 등의 종양 검진을 지속적으로 탐색하고 있습니다. "평소 CT+AI" 다암 검진 원천 기술 경로가 완전히 뚫렸습니다. 다음 단계에서는 AI 모델을 더 많은 지역과 기관에 배치하고, 대규모의 선견지명 연구를 통해 고품질 증거 기반 증거를 더욱 확보해야 합니다.
다모 연구소의 베테랑 알고리즘 전문가 장링은 AI 모델이 "평면 스캔 CT+AI" 기술 경로를 채택하여, 의사가 증강 CT 이미지에 그린 종양 병소를 평면 스캔 CT 이미지에 맞춰 훈련 자료로 사용함으로써 AI가 의사가 발견하기 어렵거나 놓치기 쉬운 미세한 병소를 식별할 수 있게 한다고 소개했습니다. 2025년, 다모 연구소는 위암 선별 AI 모델 DAMOGRAPE를 추가로 출시하여 이 기술 경로가 더 어려운 공동 장기에도 사용될 수 있음을 증명했습니다.
이번 개발에서 팀은 1321건의 양성 샘플과 1357건의 건강 샘플을 활용하여 DAMOCA를 비교 훈련시켰으며, "선위치 확인, 후진단"의 2단계 심층 학습 구조와 혼합 감독 학습 전략을 사용했습니다. AI 모델의 전체 민감도는 86.6%, 특이도는 99.8%에 달합니다. 이는 이 모델이 경제적이고 효율적이며 보급 가능한 새로운 선별 수단이 될 것으로 기대된다는 것을 의미합니다.
현재 다마 병원은 췌장암, 위암, 대장암, 간암, 식도암 5가지 소화기 계통 암에서 뚜렷한 진전을 이루었으며, 유방암과 신장암 등의 종양 검진을 지속적으로 탐색하고 있습니다. "평소 CT+AI" 다암 검진 원천 기술 경로가 완전히 뚫렸습니다. 다음 단계에서는 AI 모델을 더 많은 지역과 기관에 배치하고, 대규모의 선견지명 연구를 통해 고품질 증거 기반 증거를 더욱 확보해야 합니다.
💡 AI 모델 DAMO COCA는 평소 CT와 인공지능을 결합한 기술로, 의사가 증강 CT 이미지에서 찾아낸 종양 위치를 일반 CT 이미지에 맞춰 학습시켜 미세한 병변까지 정확히 찾아낼 수 있게 합니다.
科技日报记者 崔爽
4月28日，阿里巴巴达摩院联合广东省人民医院等机构研发出肠癌筛查AI（人工智能）模型DAMO COCA，在国际上首次提出一种患者“无感”的肠癌机会性筛查方法。
这也是继胰腺癌和胃癌之后，达摩院发布的第三个癌症筛查AI模型。与传统的肠镜检查和平扫CT（计算机断层扫描）影像相比，AI模型筛查肠癌的特点是什么？AI模型多种癌症筛查进展如何？科技日报记者就此采访了有关专家。
第一问：为何急需创新肠癌筛查方法？
肠癌通常指结直肠癌，即发生在人体消化道末端结肠和直肠的恶性肿瘤。据世界卫生组织估计，全球每年因结直肠癌死亡的人数超过90万，在所有癌症中高居第二位。
肠道息肉演变为肿瘤大概会经历5至10年。因此，针对40至74岁一般人群，推荐每年接受一次粪便隐血测试，每5至10年进行一次肠镜检查。
然而，粪便隐血检查需要收集样本，且特异性不足；肠镜检查流程繁琐、体感不适，需要提前服用泻药排空肠道；无痛肠镜需进行麻醉，价格较高。
平扫CT广泛用于肺结节检查、健康体检、创伤评估等，每年产生上亿份影像。不过，腹部器官众多、密集重叠，肠道形态复杂、范围大，病灶往往隐匿在肠壁褶皱中，在患者没有清空肠道的情况下，内部食物残渣易造成严重干扰，医生判读难度大，易造成漏诊。
目前，我国仅有不到60%的目标人群接受了肠癌筛查，伴随肠癌发病率上升和年轻化，急需一种能广泛覆盖、高效准确、依从性高的新方法。
第二问：AI模型是如何“学会”筛查肠癌的？
达摩院资深算法专家、多癌筛查技术负责人张灵介绍，AI筛查依靠的是“平扫CT+AI”技术路线，即用AI识别平扫CT影像中医生难以发现或容易遗漏的细微病灶。
具体来说，团队将医生在增强CT图像上勾画的肿瘤病灶配准到平扫CT图像上，作为训练AI模型的“学习材料”。2023年，达摩院发布胰腺癌筛查AI模型DAMO PANDA，在国际上率先突破“癌症之王”大规模筛查难题。2025年，达摩院进一步推出胃癌筛查AI模型DAMO GRAPE，证明该技术路线同样可用于难度更大的空腔脏器。
此次，达摩院利用1321例阳性样本和1357例健康样本对照训练DAMO COCA，采用“先定位、后诊断”的两阶段深度学习架构和混合监督学习策略，更针对小于3厘米的早期肿瘤进行专门训练，使得AI模型能精细分割形态复杂的肠道部位并克服内容物干扰，识别可疑病灶。
“研究团队将AI模型部署在广东和上海的医院，开展了两轮真实世界试验，共回顾27433人的平扫CT影像，从中发现5例被遗漏的肠癌患者。这意味着，AI模型可帮助类似患者通过平扫CT更早发现异常，及时治疗。”张灵介绍。
第三问：AI模型现可用于哪些癌症筛查？
目前DAMO COCA模型整体的敏感性（识别阳性样本的能力）达到86.6%，特异性（排除阴性样本的能力）达到99.8%。这意味着，该模型有望成为一种经济高效、可推广的筛查新手段。
据了解，“平扫CT+AI”多癌筛查原创技术路线已完全跑通，可用一次平扫CT识别多种癌症。“我们已在胰腺癌、胃癌、肠癌、肝癌、食管癌5种消化系统癌症上取得显著进展，也在持续探索乳腺癌、肾癌等肿瘤筛查。”张灵说。
“肠道病灶在平扫CT影像上极易被遗漏，而DAMO COCA这样的AI工具能有效帮助医生解决这一痛点，也能帮助更多患者在无需肠道准备的情况下机会性发现隐患。”广东省人民医院放射科主任刘再毅表示，下一步需要把AI模型部署到更多地区和机构，通过大规模的前瞻性研究，进一步获得高质量循证证据。
此外，如何将AI工具整合进现有医疗体系、如何界定筛查适用人群等，也是推广应用前需要系统解决的问题。
4月28日，阿里巴巴达摩院联合广东省人民医院等机构研发出肠癌筛查AI（人工智能）模型DAMO COCA，在国际上首次提出一种患者“无感”的肠癌机会性筛查方法。
这也是继胰腺癌和胃癌之后，达摩院发布的第三个癌症筛查AI模型。与传统的肠镜检查和平扫CT（计算机断层扫描）影像相比，AI模型筛查肠癌的特点是什么？AI模型多种癌症筛查进展如何？科技日报记者就此采访了有关专家。
第一问：为何急需创新肠癌筛查方法？
肠癌通常指结直肠癌，即发生在人体消化道末端结肠和直肠的恶性肿瘤。据世界卫生组织估计，全球每年因结直肠癌死亡的人数超过90万，在所有癌症中高居第二位。
肠道息肉演变为肿瘤大概会经历5至10年。因此，针对40至74岁一般人群，推荐每年接受一次粪便隐血测试，每5至10年进行一次肠镜检查。
然而，粪便隐血检查需要收集样本，且特异性不足；肠镜检查流程繁琐、体感不适，需要提前服用泻药排空肠道；无痛肠镜需进行麻醉，价格较高。
平扫CT广泛用于肺结节检查、健康体检、创伤评估等，每年产生上亿份影像。不过，腹部器官众多、密集重叠，肠道形态复杂、范围大，病灶往往隐匿在肠壁褶皱中，在患者没有清空肠道的情况下，内部食物残渣易造成严重干扰，医生判读难度大，易造成漏诊。
目前，我国仅有不到60%的目标人群接受了肠癌筛查，伴随肠癌发病率上升和年轻化，急需一种能广泛覆盖、高效准确、依从性高的新方法。
第二问：AI模型是如何“学会”筛查肠癌的？
达摩院资深算法专家、多癌筛查技术负责人张灵介绍，AI筛查依靠的是“平扫CT+AI”技术路线，即用AI识别平扫CT影像中医生难以发现或容易遗漏的细微病灶。
具体来说，团队将医生在增强CT图像上勾画的肿瘤病灶配准到平扫CT图像上，作为训练AI模型的“学习材料”。2023年，达摩院发布胰腺癌筛查AI模型DAMO PANDA，在国际上率先突破“癌症之王”大规模筛查难题。2025年，达摩院进一步推出胃癌筛查AI模型DAMO GRAPE，证明该技术路线同样可用于难度更大的空腔脏器。
此次，达摩院利用1321例阳性样本和1357例健康样本对照训练DAMO COCA，采用“先定位、后诊断”的两阶段深度学习架构和混合监督学习策略，更针对小于3厘米的早期肿瘤进行专门训练，使得AI模型能精细分割形态复杂的肠道部位并克服内容物干扰，识别可疑病灶。
“研究团队将AI模型部署在广东和上海的医院，开展了两轮真实世界试验，共回顾27433人的平扫CT影像，从中发现5例被遗漏的肠癌患者。这意味着，AI模型可帮助类似患者通过平扫CT更早发现异常，及时治疗。”张灵介绍。
第三问：AI模型现可用于哪些癌症筛查？
目前DAMO COCA模型整体的敏感性（识别阳性样本的能力）达到86.6%，特异性（排除阴性样本的能力）达到99.8%。这意味着，该模型有望成为一种经济高效、可推广的筛查新手段。
据了解，“平扫CT+AI”多癌筛查原创技术路线已完全跑通，可用一次平扫CT识别多种癌症。“我们已在胰腺癌、胃癌、肠癌、肝癌、食管癌5种消化系统癌症上取得显著进展，也在持续探索乳腺癌、肾癌等肿瘤筛查。”张灵说。
“肠道病灶在平扫CT影像上极易被遗漏，而DAMO COCA这样的AI工具能有效帮助医生解决这一痛点，也能帮助更多患者在无需肠道准备的情况下机会性发现隐患。”广东省人民医院放射科主任刘再毅表示，下一步需要把AI模型部署到更多地区和机构，通过大规模的前瞻性研究，进一步获得高质量循证证据。
此外，如何将AI工具整合进现有医疗体系、如何界定筛查适用人群等，也是推广应用前需要系统解决的问题。