达摩院食管癌AI模型EAGLE登上《自然·医学》：平扫CT实现大规模早筛

据国内财经媒体10月4日报道，阿里巴巴达摩院与四川省肿瘤医院、中山大学肿瘤防治中心等机构合作研发的食管癌筛查AI模型EAGLE，相关论文已于9月22日在国际期刊《自然·医学》在线发表。该模型能够从医院常规开展的胸部平扫CT中检测食管癌及癌前病变，无需插管或注射造影剂，此前这一任务被认为难以实现。

研究数据覆盖面较大：模型在两个中心的6813名患者上完成训练，随后在三个国家的12个中心、共80612名患者中验证。在8个中心11466人的多中心外部测试中，EAGLE对食管癌的灵敏度达到90.0%、特异性98.5%，对更难识别的癌前病变灵敏度为52.5%；在35402人的真实世界队列中，假阳性减少了72.7%；前瞻性医院验证的阳性预测值为42.2%；在低剂量CT上的筛查特异性达99.94%。食管癌是全球高发消化道癌症，2022年估计全球新发约51.1万例、死亡约44.5万例，中国发病与死亡病例约占全球一半。这已是达摩院发布的第四个癌症筛查AI模型，此前覆盖胰腺癌、胃癌与结直肠癌。

【AICOR点评】EAGLE的真正突破是把筛查成本做到了边际趋零——片子本来就要拍，只是过去没人去读食管。这种把新能力嵌入既有流程而非新建流程的思路，正是AI进入严肃医疗场景的务实路径。对企业AI落地的启发很直接：与其追求替代性方案，不如寻找业务里已经存在却无人认领的数据资产，用AI唤醒它们的沉默价值。跨模态标注对齐这类数据工程能力，会成为未来医疗AI乃至所有垂直行业AI的真正护城河。