摘要：
2026 年 9 月 24 日，阿里达摩院联合四川省肿瘤医院、中山大学肿瘤防治中心，推出食管癌筛查 AI 模型 DAMO EAGLE，成果发表于《自然・医学》。该模型依托常规胸部平... 2026 年 9 月 24 日，阿里达摩院联合四川省肿瘤医院、中山大学肿瘤防治中心，推出食管癌筛查 AI 模型 DAMO EAGLE，成果发表于《自然・医学》。该模型依托常规胸部平扫 CT 识别食管癌及癌前病变，无需插管和造影，低剂量 CT 影像也可完成筛查，这项医疗 AI 成果已经收录在 AI 模型导航资源库，为肿瘤早筛开辟全新路径。
传统食管癌筛查依赖上消化道内镜，属于侵入式检查，受医疗资源不足、患者接受度低等因素制约，大规模普及难度大。胸部 CT 应用广泛，扫描范围本身覆盖食管，但食管形态狭长、易塌陷，叠加心脏大血管运动干扰，早期病变在影像上极难分辨。DAMO EAGLE 的核心创新，就是在不增加额外检查项目的前提下，从已有胸部 CT 影像中挖掘食管病变信号，适配肺癌筛查的机会性筛查场景。
研究团队采用特殊训练策略，将内镜、增强 CT 确认的病灶位置映射至受检者平扫 CT，让模型自主学习平扫影像上病变的细微特征，无需造影剂强化信号。该模型经 3 个国家超 8 万例病例验证，食管癌检出敏感性 90%，癌前病变敏感性 52.5%，真实场景特异性高达 99.2%。模型定位为筛查分流工具，并非替代内镜，AI 筛选高风险人群后，再通过内镜确诊，把有限内镜资源集中到高危患者。
DAMO EAGLE 是达摩院第四款癌症筛查 AI 模型，此前团队已推出胰腺癌、胃癌、肠癌等 AI 模型，累计产出 5 篇《自然・医学》论文。同系列还有 DAMO RADAR 腹部 CT 诊断模型，可识别 146 种病症并开放权重。横向对比推想医疗、Aidoc 影像 AI 产品，DAMO EAGLE 属于单病种科研模型，专注食管癌机会性早筛；后两者是商业化全院级影像平台，覆盖多部位多病种，具备多国医疗器械准入资质，二者定位不同，指标不可直接对标。
该模型可落地于肺癌筛查叠加检测、体检中心胸部 CT 附加筛查、食管癌高发地区机会性筛查与临床科研。目标用户是医疗机构、体检中心影像阅片团队以及医疗 AI 研究人员。但目前模型仅公开论文，权重和调用接口暂未放出，仅适合临床技术评估，不能直接部署上线。
现阶段医疗机构可查阅达摩院官网论文资料，对照院内 CT 检查流程评估接入可行性，梳理影像数据存储、脱敏与转诊通道，持续跟踪模型开放与前瞻性临床研究进展。评估时重点关注 AI 提示后的内镜转诊率、病灶阳性检出率，判断这套筛查流程的实际临床价值。
在开源策略上，DAMO EAGLE 暂无定价、权重开放计划，和已开放权重的 DAMO RADAR 有明显区别，急需落地的医疗机构可以优先选择拥有监管资质的成熟商用影像 AI 方案。作为无创食管癌早筛新方案，DAMO EAGLE 证明了利用现有 CT 影像拓展肿瘤筛查的可行性，是医疗影像 AI 赛道极具价值的科研成果。