人工智能，正逐渐成为人类对抗癌症的有力武器。今年 6 月，浙江省肿瘤医院与阿里巴巴达摩院联合发布的全球首个胃癌影像筛查 AI 模型 DAMO GRAPE，犹如一颗重磅炸弹，在全球医疗领域激起千层浪。该模型首次利用平扫 CT 影像识别早期胃癌病灶，并在近 10 万人的大规模临床研究中大幅提升胃癌检出率，相关论文更是登上了国际顶级期刊《自然・医学》，吸引了全世界的目光。
中国作为胃癌高发国家，胃癌防治形势极为严峻。国家癌症中心统计数据显示，我国每年新发胃癌病例约 36 万例，死亡病例高达 26 万例，死亡人数在所有恶性肿瘤中排名第三。由于遗传因素以及偏好高盐、腌制食物的饮食习惯，胃癌在东亚地区整体较为高发，但与日本、韩国等邻国相比，我国的胃癌防治情况不容乐观。日本胃癌的早期发现率超过 60%，韩国更是达到 70%，而我国真正的早期病例仅占 15% – 20%，这也导致我国胃癌病人的整体预后 5 年生存率远低于日本和韩国，仅为 35.9%。
造成我国胃癌早诊率低的原因是多方面的。一方面，中国人口基数庞大，若要像韩国那样实施全人群全口径的胃镜筛查计划，医疗资源远远无法满足需求。另一方面，我国地区发展不平衡，部分地区民众健康意识淡薄，对胃癌筛查的依从性不佳。此外，传统的胃癌筛查方法，如问卷法和高危人群胃镜法，检出率极低，仅为 1.16% 左右，而胃镜检查由于具有侵入性，患者接受度不高，这些都严重制约了我国胃癌的早筛早治。
在此背景下，“平扫 CT+AI” 的筛查方案应运而生。平扫 CT 本身成本低、效率高、基本无不适感，已广泛应用于门诊和体检场景，但由于其图像对比度低，且胃肠道等空腔脏器的气体和蠕动会造成严重干扰，此前并未被用于胃癌筛查。为了攻克这一难题，达摩院与浙江省肿瘤医院展开合作，联合构建了国际上最大规模的胃癌平扫 CT 影像数据集，收集了 6 千多起胃癌病例的平扫 CT 影像。同时，针对胃癌形变较大、配准容易出现标注偏移的问题，专门开发了针对胃癌的配准模型，并从模型的网络架构和学习方法上进行了创新，让平扫 CT 首次具备了识别早期胃癌的能力。
在模拟机会性筛查试验中，DAMO GRAPE 模型展现出了惊人的临床价值。在浙江某地区医院的试点中，AI 初筛使胃癌检出率提升至 24.5%，较传统模式提高了 24.5 倍，其中约 4 成都是传统方法很难查出来的无症状患者。该模型的敏感性和特异性分别达到 85.1% 和 96.8%，相比放射科医生分别提升 21.8% 和 14.0%，这意味着平扫 CT 识别早期胃癌首次成为可能。
这项技术突破带来的不仅是诊断能力的提升，更是筛查范式的革新。“平扫 CT+AI” 两步法为破解传统筛查模式的困局提供了新路径，有望成为适合中国国情的胃癌筛查 “中国方案”。从卫生经济学视角来看，平扫 CT 检查成本仅为增强 CT 的 1/3，且无需注射造影剂，当 AI 分析嵌入现有 CT 工作流程时，相当于在现有医疗资源基础上免费获得了胃癌筛查功能，为医疗资源薄弱地区提供了可行的解决方案。
当然，从实验室到医院临床的迁移过程中，也面临着一些挑战。例如，医院中的实际病例数据更为复杂，模型需要根据真实情况进行迭代优化，以适应不同的病例场景。同时，还需要与医院信息科合作，建立标准化流程，将模型接入医院系统，并为医生提供可视化的参考依据，方便医生进行复核。
此外，关于 AI 是否会取代医生的担忧也随之而来。但事实上，AI 只是辅助工具，虽然它能够输出胃癌相关的检测结果，但最终的诊断仍需医生综合判断。医生拥有丰富的临床经验和专业知识，能够从整体上评估患者的病情，这是 AI 目前无法替代的。而且，AI 模型的研发和优化离不开医生的参与，两者合作才能实现 “1+1>2” 的效果。
从长远来看，AI 早筛胃癌的技术有望扩展到其他癌症的筛查领域。达摩院未来计划将癌症 AI 早筛扩展到更多癌种，甚至希望通过一张平扫 CT 实现多种癌症的筛查，为全球医疗普惠性难题提供解决方案。中国凭借先进的 AI 技术和庞大的数据样本，有潜力在人工智能与医疗领域发挥更大的作用，为全世界提供更多可借鉴的经验，让更多人能够受益于科技进步，拥有平等对抗癌症的机会。
正如浙江省肿瘤医院党委书记程向东所说，身处这个变革的时代，能够见证人工智能在医疗领域的飞速发展，是一种幸运。我们有理由相信，随着技术的不断进步和完善，AI 将在癌症防治等医疗领域发挥越来越重要的作用，为人类健康事业带来更多的希望和可能。