AI 新进展，救命的那种。
现在，只需做一次体检时常规的 CT 检查，再用 AI 分析，就有可能在癌症还没有露出明显症状之前——比如提前半年——把它揪出来。
今天，国内与之相关的一项成果登上国际顶级期刊《自然 · 医学》（Nature Medicine）：
全球首个利用平扫 CT 识别早期胃癌的 AI 模型 DAMO GRAPE。
它首次突破了传统影像学的限制，实现了用非增强的普通 CT 识别胃癌的可能性。
实际操作中，DAMO GRAPE 在全国 20 个中心近 10 万人的大规模临床研究证明，其有望大幅提升胃癌检出率，并辅助影像医生提升敏感性。
这一全球首个大规模、低成本、基于影像的胃癌筛查初筛手段，是浙江省肿瘤医院与阿里巴巴达摩院合作的成果。
就在昨天，浙肿和达摩院还宣布，将依托 DAMO GRAPE，率先在浙江、安徽等省份开展大规模胃癌筛查。
平扫 CT+AI，提前 6 个月发现早期胃癌病灶
咱们普通人，往往都是闻癌色变。
众多癌症中，胃癌不仅是我国最常见的恶性肿瘤之一，且导致的死亡人数还特别庞大——每年约 26 万例，在所有恶性肿瘤中居于第三。
不过患上胃癌并不一定等于死神降临。如果在早期发现并切除，5 年生存率可达 95%～99%，甚至有完全治愈的可能。
然而，早期胃癌没有区别于普通胃炎的特异性症状，我国胃癌早期发现率长期徘徊在 20%-30% 之间。
现在医学界主流的胃癌早筛方法是"问卷 + 胃镜"，也就是先填标准化风险评估问卷，然后根据问卷结果，让筛选出的高 / 中危人群做胃镜筛查。
然而，胃镜有创、痛苦、高度依赖医生的经验，导致这个方法在我国普及难度高、依从性低。
更棘手的是，" 问卷 + 胃镜 " 对胃癌的检出率只有 1% 左右。也就是说，做 100 个胃镜，才能发现 1 例确诊。
困难重重，困难重重。
直到这一次，浙肿和达摩院提出了"平扫 CT+AI "的胃癌筛查模式。
平扫 CT 是体检和门诊常用的非侵入式检查，不打造影剂，成本低、效率高，经常在各项检查中使用——有时候为了检查肾脏器官做一次腹部平扫 CT，同时就会扫描到胃部。
但现在主流医学认知认为，平扫 CT 难以用于空腔脏器的检查，尤其是胃癌筛查，因为：
胃是一个空腔脏器，结构复杂、内容物干扰大；
早期胃癌病灶很小，可能只在胃黏膜上有一点点几不可见的病变组织。
联合团队没有被传统认知禁锢，相继克服胃部形态变化大、内部内容物干扰、早期病灶限于黏膜层等挑战，构建了全球国模最大的胃癌平扫 CT 影像多中心数据集（6720 例），然后在此基础上研发出 AI 模型 DAMO GRAPE。
DAMO GRAPE 的敏感性和特异性分别达到 85.1% 和 96.8%，相比起人类放射科医生分别提升 21.8% 和 14.0%。
（注："敏感性"可以理解为"揪出"潜在胃癌不遗漏的能力，"特异性"可以理解为准确识别而不虚假乱报警的能力）
具体把这个 AI 模型应用在"平扫 CT+AI "模式的临床医学上，就是先用 AI 对腹部平扫 CT 检查患者初筛，再对 AI 提示的胃癌高风险人群通过胃镜确诊。
△AI 成功从平扫 CT 识别早期胃癌
论文共同一作、浙江省肿瘤医院胃外科博士胡灿提到，2024 年 4 月，一名患者检测出局部晚期胃癌。医生对其进行回溯研究时，将其 6 个月前检查其他疾病做过的平扫 CT 影像喂给 DAMO GRAPE，就提示其存在早期胃癌病灶。
假使当时就有 AI 自动检测，这名患者将提前 6 个月确诊并接受治疗。
△AI 提前 6 个月识别出胃癌
这并非个例，在此次研究中，共回顾了 11 名患者确诊前的 CT 影像，发现 AI 可提前 2 到 10 个月不等检测出胃癌。
在医生看不出端倪的 CT 影像上，AI 找出了被遗漏的风险信号，也为胃癌筛查提供了一个全新的可能路径。
如今，AI 模型 DAMO GRAPE 已经率先在浙江、安徽等地部署，并正向更多省市推广。
可喜的是，在两家地区医院的模拟筛查试验中，"平扫 CT+AI "模式的胃癌检出率最高也达到了 24.5%。
非常关键的一点，就是这些检出胃癌的病患中，约 40% 是原本无症状的患者。
△AI 能识别各个阶段的胃癌填补临床"无筛查手段"的空白
实际上，用 AI 提升胃癌检出率，并不是达摩院第一次在" AI+ 医疗"领域取得的突破。
在胃癌 AI 模型 DAMO GRAPE 发布之前，他们已经啃下过一块公认的硬骨头：
"癌王"胰腺癌。
胰腺癌之所以被称为癌王，一来是因为胰腺是一个位置偏深、结构细长的器官，在普通 CT 图像中本就不容易辨识；二来胰腺癌发病隐匿，早期几乎无症状，70% 以上患者一确诊就是晚期，五年生存率低于 10%。
更要命的是，医学界针对胰腺癌缺乏有效筛查手段，也没有统一的早筛指南。
但这并没有阻碍相关研究的脚步。
2021 年，达摩院内部明确确立了一个新的研究方向，用"平扫 CT+AI "进行癌症筛查。
之所以想到这样的手段，是因为 CT 其实是由一串基于 HU value（亨氏单位）的、从 -1024 到 1024 的连续数值。不同的数值对应着不同密度的组织，因此，虽然很多细节超出了人眼分辨的极限，但能通过数据分辨。
论文共同一作、达摩院医疗 AI 实验室高级算法专家表示，只要设计出一个合适的算法，就有希望通过 AI 找到 CT 上难以用肉眼看到的小的肿瘤。
在此之前，平扫 CT 很少用于肺癌之外的癌症筛查。
业内不是没有过质疑，夏英达就被自己约翰霍普斯金大学博士期间合作医生一票否决过，"用平扫 CT 来看胰腺癌，完全不可能"。
但 AI 科学家的使命，不就是把不可能变成可能吗？
也正因为如此，达摩院决定从死亡率最高的胰腺癌入手，把不可能的事当成突破口。
刚进入这个方向时，连最基础的用 AI 分割出胰腺的轮廓都极具挑战，想要识别病灶，更是难上加难。"医生都没办法在平扫 CT 上看清，那 AI 怎么标注？我们怎么训练模型？"
达摩院想到的办法，是借助增强 CT。
医生先在增强 CT 上精确标注出胰腺病灶，再用图像配准技术，把增强 CT 的标注信息映射回平扫 CT，帮助 AI 找到关键特征。这样一来，哪怕医生无法直接在平扫图像上看出病灶，AI 也能学会去识别那片区域的微妙变化。
整个模型训练过程持续了近两年，团队从全国多家医院收集了大量真实数据，构建起当时全球最大的胰腺肿瘤 CT 训练集。
最终，一个可落地的 AI 模型诞生了，这就是专攻胰腺癌筛查的 AI 模型 DAMO PANDA。
在没有告知医生结论的前提下，达摩院团队将 DAMO PANDA 应用于 20000+ 例过往的 CT 检查数据进行测试，结果令人震撼：
模型从中找出了 31 例此前被临床漏诊的胰腺癌病灶，其中 2 名患者在 AI 预警下接受复查并成功完成早期手术，获得治愈。
这一发现不仅验证了模型的准确性，更重要的是，它首次证明 AI 可以在平扫 CT 上识别胰腺癌病灶，填补临床"无筛查手段"的空白，是达摩院医疗 AI 走向实用的第一枪。
2023 年 11 月，这一成果就登上了《自然 · 医学》，今年又被 FDA（美国食品药品监督管理局）认定为"突破性医疗器械"。
专啃硬骨头的达摩院，从未离开前线
如你所知，从 2022 年年底 ChatGPT 发布以来，大模型技术就走入高光时刻，成为科技界显学。
从那时候起，业内的注意力纷纷涌向模型迭代、数据闭环、算力竞赛。
就在这样的时代浪潮中，阿里达摩院奔赴了一个不算热门的方向：医疗 AI。
譬如，达摩院医疗 AI 实验室肿瘤早筛和影像智能算法负责人张灵就介绍称，其所在团队一直在医疗 AI 领域攻克两个方向，一个是肿瘤早筛，一个是影像智能。
前者就是"平扫 CT+AI "做多种癌症的筛查，后者的愿景是做一个 AI 影像医生，能全自动写出影像报告，提高医生诊断率的那种。两条路线，一个是用影像来做人类医生还做不到 / 做得不好的事情，另一个是用影像来让医生把原本能做的事做得更快更好。
对达摩院来说，这绝不是空中楼阁。
从筛查胰腺癌的 DAMO PANDA 到筛查胃癌的 DAMO GRAPE，达摩院医疗 AI 团队已经在把这条技术路径从概念变成现实。
△医生在看 DAMO GRAPE 的识别结果
回过头来看，达摩院已经成立 8 年了。旗下布局，从理论到应用，涵盖基础科研、产业应用、民生相关。
一方面，延续"探索未来"的基因，基础技术上攻坚克难；另一方面，贴近业务需求，成为阿里集团内各业务线的技术赋能者和支撑者。
8 年来，沿着这样的路线，达摩院一步一个脚印，从未停步。
来到大模型 AI 2.0 时代，达摩院孵化出了通义大模型——这目前是全国乃至全球最受瞩目的 AI 力量之一。
外界开始好奇，孵化出通义后，达摩院这支承诺要用科技面向未来的机构，现在要走向哪里？
现在明了，医疗 AI，就是答案之一。
与很多讲出来就吸睛的 AI 落地热点方向不同，医疗 AI 注定不是一个快生快卖的商业故事，何况还是道阻且艰的癌症早筛。
但它能带来的影响，是真的能够改变人命运。
从长期视角来看，"平扫 CT+AI "也不仅仅是医疗领域的一次应用创新，更是一种 AI 技术范式的演进：用 AI 挖掘日常数据中的未被利用的信息，生成更深度的结构化知识，从而形成更通用、更可信的智能能力。
这何尝不是 AI 真正介入现实、深入行业、改变命运的路径？
筛查胃癌的 AI 模型 DAMO GRAPE 公开发布后，达摩院透露了自身的下一步计划——
积极探索"一扫多查"，通过一次平扫 CT，借助 AI 识别多种癌症和其他疾病，彻底改变传统的"一个癌种、一种检查、一套流程"的低效模式。
而除了医疗 AI，作为阿里技术体系中的前沿孵化器，依旧会在多个前瞻性业务中扎根布局，持续产出有价值的成果。
如今，AI 时代属于达摩院的答案，正在公众面前一点点展开。
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