阿里巴巴新AI識別大腸癌準確率達87%

阿里巴巴集團控股有限公司旗下的研究院發布了一款人工智慧模型，能夠以接近87%的準確率從常規CT掃描中識別出大腸癌。這一進展可能會挑戰現有的篩查方法，並鞏固該公司在不斷增長的健康科技市場中的地位。

根據阿里巴巴達摩院與廣東省人民醫院發表在《腫瘤學年報》（Annals of Oncology）上的研究，這款名為DAMO COCA的模型在涉及超過2.7萬份非增強CT掃描的臨床研究中，實現了86.6%的靈敏度和99.8%的特異性。

該AI系統成功識別出五例在現實臨床數據中被漏診的大腸癌病例。該方法是同類技術中首個能夠在不需要患者進行侵入性腸道準備的情況下，實現對該疾病的「機會性篩查」。

這是阿里巴巴繼胰臟癌和胃癌之後推出的第三個主要AI癌症篩查模型。其「CT + AI」計劃標誌著公司正戰略性地進軍規模達數十億美元的醫學影像市場，有望創造新的收入來源，並為人工智慧驅動的診斷領域競爭對手設定更高的標杆。

大腸癌是美國第二大癌症死因，但篩查率仍然較低，尤其是在資源匱乏的社區。傳統方法包括侵入性結腸鏡檢查以及基於糞便的測試，如糞便免疫化學測試（FIT）和較新的FIT-DNA測試。儘管郵寄試劑盒提高了參與度，但《美國醫學會雜誌·內科學》（JAMA Internal Medicine）最近發表的一項研究發現，即使進行了外展宣傳，FIT-DNA的完成率僅為28%，FIT為23%，而異常結果後的結腸鏡隨訪率僅為36%。

阿里巴巴的DAMO COCA提出了一條不同的路徑。透過分析通常因其他醫療原因進行的現有非增強CT掃描，AI可以在無需額外程序或克服患者合規障礙的情況下，順帶進行癌症篩查。該兩階段深度學習框架旨在解讀複雜的腸道結構，而這正是人類放射科醫生可能遺漏病變的領域。

這一發展使阿里巴巴與成熟的醫療器械和診斷公司展開直接競爭。雖然基於糞便的測試比結腸鏡檢查更具非侵入性，但其依從性較低，且在患者外展和隨訪方面需要大量的物流支持，這些成本通常由社區衛生中心或測試製造商承擔。利用現有掃描數據的AI可能提供一種更具成本效益且可擴展的解決方案。

對於投資者而言，DAMO COCA是阿里巴巴在其核心電商和雲端運算業務之外，長期研發戰略的一個關鍵證明。雖然該公司尚未披露商業化策略，但該技術可以授權給醫院和影像中心，整合進面向醫療客戶的雲端服務中，或用於構建綜合診斷平台。多癌種篩查路徑的成功可能會增強投資者對阿里巴巴進入並競爭高增長健康科技領域的信心。目前，華為和騰訊等競爭對手也在該領域發力。

本文僅供參考，不構成投資建議。