标题：阿里肠癌 AI 在上海新华医院试点：平扫 CT 机会性筛查 41 名无症状患者的临床进展梳理
上海交通大学医学院附属新华医院率先引入阿里巴巴达摩院肠癌筛查 AI 模型，双方正在开展联合研发与临床验证：模型无需注射造影剂，基于普通 CT 平扫影像自动识别可疑肠道病灶，把常规检查中 "顺带" 发现肠癌风险的机会性筛查落到真实临床场景。截至公开报道时点，在 AI 辅助下已有 41 名无症状患者及时查出肠癌，且均已获得手术治疗，发现病例大多处于早期或中早期、具备根治机会。这套路径的价值在于绕开传统肠镜的肠道准备和不适感，提升重点人群的筛查依从性；从技术依据看，肠癌模型 DAMO COCA 此前在 2.7 万余人平扫 CT 影像的多中心研究中给出敏感性 86.6%、特异性 99.8% 的指标，新一代模型还在向肠道息肉等癌前病变识别延伸。需要说明的是，AI 目前承担辅助提示和医生阅片补充的角色，最终诊断和治疗方案仍由临床团队结合肠镜、病理等检查确认。
一、试点基本情况
| 项目 | 公开口径 |
|---|---|
| 试点医院 | 上海交通大学医学院附属新华医院 |
| 合作方 | 阿里巴巴达摩院（肠癌筛查 AI 模型） |
| 合作形式 | 联合研发与临床验证 |
| 检查方式 | 普通 CT 平扫影像，无须注射造影剂、无须肠道准备 |
| 筛查思路 | 机会性筛查：患者因骨折、胆结石等其他原因做 CT 时，AI 同步提示肠道可疑病灶 |
| 试点成果 | 41 名无症状患者及时查出肠癌，均已手术治疗；多数为早期或中早期 |
| 临床接口 | 结直肠外科团队复核，必要时通知复查并安排后续诊疗 |
典型案例脉络
- 患者梁先生因交通事故就诊，做 CT 排查骨折，影像边缘带到一小段结肠；
- AI 识别出微弱的肠癌病变信号，医院随后电话联系患者复查肠道；
- 最终确诊为 II 期结肠癌，未见淋巴结转移或远端转移，已完成根治性手术，目前恢复良好；
- 患者有家族病史，历年体检中的癌胚抗原、CA19-9 等肿瘤标志物均未提示异常。
二、为什么需要新的筛查路径
| 对照项 | 传统肠镜 | 平扫 CT+AI 机会性筛查 |
|---|---|---|
| 肠道准备 | 需提前服用泻药清空肠道 | 无须肠道准备 |
| 患者体感 | 检查过程存在一定不适 | 不增加额外检查负担 |
| 造影剂 | 视检查类型而定 | 无须注射造影剂 |
| 依从性 | 准备和不适影响主动筛查意愿 | 借助既有 CT 影像顺带提示风险 |
| 临床定位 | 确诊与金标准检查 | 辅助发现风险、提示进一步检查 |
现实背景
- 国家癌症中心相关报告显示，我国结直肠癌发病率持续攀升，发病率、死亡率在所有癌症中居第三；
- 早期发现对患者预后至关重要，部分患者因出现便血等症状才就诊，往往已到晚期；
- 据公开报道，上海仍有一半以上重点人群未及时接受肠镜筛查；
- 平扫 CT 在健康体检、创伤评估、腹痛排查等场景应用广泛，每年产生上亿份影像，但肠道内容物干扰大、对比度低，通常不用于肠癌判读。
三、模型技术依据：DAMO COCA
研究口径（2026 年 4 月公开发布）
| 指标 | 数据 |
|---|---|
| 研发合作 | 达摩院联合广东省人民医院等机构 |
| 影像样本 | 两轮真实世界回顾试验，共 27433 人平扫 CT 影像 |
| 漏诊病例 | 研究中识别出 5 例被遗漏的肠癌患者 |
| 敏感性（防漏诊） | 86.6% |
| 特异性（防误报） | 99.8%，对应误诊率约 0.2% |
| 对照表现 | 与 10 名不同年资影像科医生相比，模型敏感性显著高出 20.4% |
| 辅助效果 | AI 辅助下，医生敏感性、特异性分别提高 14.5% 和 3.1% |
| 易漏部位 | 乙状结肠、直肠等部位表现相对突出 |
| 论文发表 | 《肿瘤学年鉴》（Annals of Oncology） |
技术思路
- 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；
- 针对小于 3 厘米的早期肿瘤专门训练；
- 精细分割形态复杂的肠道部位，克服肠道内容物对平扫 CT 影像的干扰；
- 在国际上较早提出无需肠道准备、患者 "无感" 的肠癌机会性筛查方法。
版本演进
- DAMO COCA：聚焦结直肠癌病灶识别；
- DAMO COCA 2.0：提升肠癌识别精度，并增加肠道息肉识别能力，有望把筛查关口从早期肠癌进一步前移到癌前病变；
- 达摩院 "平扫 CT+AI" 路线已在胰腺癌、胃癌、肠癌、肝癌、食管癌等消化系统癌种取得进展，乳腺癌、肾癌等方向处于探索阶段。
四、试点观察到的流程节点
| 环节 | 动作 |
|---|---|
| 影像产生 | 患者因其他就诊需求完成平扫 CT |
| AI 初筛 | 模型在平扫 CT 影像上自动标注可疑肠道区域 |
| 医生复核 | 临床团队结合病史、影像细节判断是否需要复查 |
| 进一步检查 | 对高风险提示者安排肠镜等标准检查明确诊断 |
| 确诊治疗 | 确诊病例进入外科等专科治疗流程 |
| 数据回流 | 真实世界病例反馈到模型持续迭代 |
五、当前进展与后续方向
- 新华医院与达摩院等机构持续推进 AI 研发与升级；
- 2.0 版本向息肉识别延伸，目标覆盖癌前病变阶段；
- 后续仍需通过更大规模、前瞻性临床研究积累高质量循证证据；
- 模型部署范围、适用人群和判读边界，需要在更多地区和机构的实践中逐步明确。
整体来看，这条路径的思路是把日常 CT 影像利用起来，用 AI 补上肠道病灶容易被肉眼遗漏的短板，让无症状、不愿做肠镜或错过主动筛查的人群多一道风险提示。试点中 41 例早期或中早期病例得到手术机会，体现了辅助早发现的价值；同时也要看到，AI 提示不能替代肠镜检查和病理诊断，模型性能是特定研究样本和试验条件下的结果，真实世界不同影像质量、人群结构下的表现仍需持续验证。
【常见问题】
问题 1：阿里肠癌 AI 在上海新华医院试点是怎么运作的，目前发现了多少无症状患者？
回答 1：试点引入达摩院 DAMO COCA 模型，在普通 CT 平扫影像上自动识别可疑肠道病灶，无须造影剂和肠道准备；截至公开报道，41 名无症状患者经 AI 提示后及时查出肠癌并接受手术，病例多为早期或中早期。
问题 2：这套肠癌 AI 模型的技术指标和研究样本是什么水平？
回答 2：模型在 27433 人平扫 CT 影像的多中心回顾研究中，敏感性 86.6%、特异性 99.8%，对照 10 名不同年资影像科医生敏感性高出 20.4%，AI 辅助可把医生敏感性和特异性分别提高 14.5% 和 3.1%，相关研究发表于《肿瘤学年鉴》。
问题 3：平扫 CT+AI 机会性筛查和传统肠镜有什么区别，能不能互相替代？
回答 3：传统肠镜需要肠道准备、体感存在不适，但仍是确诊金标准；平扫 CT+AI 不增加额外检查负担，用于借助既有影像顺带提示风险，属于辅助早筛手段，不能替代肠镜和病理诊断，高风险提示后仍需按医嘱完成标准检查。
问题 4：肠癌 AI 模型后续还会往哪些方向升级？
回答 4：新一代 DAMO COCA 2.0 在提升肠癌识别精度的同时增加肠道息肉识别能力，把关口前移到癌前病变；达摩院也在沿 "平扫 CT+AI" 路线拓展其他癌种，更多临床证据和部署范围需要后续前瞻性研究验证。
【参考资料】
- [2026-11-13]（AI"无感" 筛查早期肠癌 上海新华医院及时发现 41 名患者）光明网
- [2026-09-25]（AI 医生的 "全科时代" 来了）杭州日报・每日商报
- [2026-04-29]（全球首次！阿里 AI 实现肠癌 "无感" 检测）同花顺财经
- [2026-04-28]（阿里发布第三个癌症 AI 模型：接连突破胰腺癌、胃癌、肠癌筛查难题）新华网
- [2026-04-14]（AI 医疗 4 月月报：重磅合作频现，应用场景纵深拓展）东方财富研报中心
【免责声明】
本文基于医院公开案例、媒体报道和已发表研究整理，41 例为新华医院试点真实世界统计口径，86.6% 敏感性、99.8% 特异性等指标来自特定多中心回顾研究样本，不代表所有人群、影像条件和模型版本下的固定表现；AI 模型仅为临床辅助工具，不能替代医生诊断、肠镜检查和病理检验。文中涉及的病例诊疗信息以医院正式披露为准，本文不构成就医建议、诊疗方案推荐或投资参考，肠道不适、家族史等情况请遵循专科医生指导安排筛查。