阿里达摩院发布全球首个多模态胃癌AI筛查模型DAMO GRAPE

全球首个多模态AI模型助力胃癌早筛，精准率提升40%

　　 6月25日，浙江省肿瘤医院与阿里巴巴达摩院共同发布全球首个用于胃癌影像筛查的AI模型DAMOGRAPE。该模型首次通过平扫CT影像识别早期胃癌病灶，并联合全国20家医院，在近10万人的临床研究中显著提升了胃癌的检出率。 这一技术突破为胃癌的早期发现提供了新的可能，尤其在资源有限的基层医疗机构中，AI辅助诊断或将大幅提高筛查效率和准确性。随着医疗AI的不断发展，其在疾病早筛、精准诊疗等方面的应用前景值得期待。

　　 相关论文 6 月 24 日登上了国际顶级期刊《自然・医学》（Nature Medicine）。

　　 据国家癌症中心统计，我国每年新发胃癌病例约为36万例，死亡人数达26万例，胃癌死亡人数在所有恶性肿瘤中排名第三。如果能在早期发现并进行干预，患者的5年生存率可从30%以下大幅提升至90%以上。

　　 论文通讯作者、达摩院资深算法专家张灵表示，平扫CT通常被认为不适合用于胃肠道等空腔器官的检查。此次联合团队打破了行业传统观念，建立了国际上规模最大的胃癌平扫CT多中心影像数据集，成功应对了胃部形态变化大、内部内容物干扰以及早期病灶仅限于黏膜层等技术难题。

　　 DAMOGRAPE的敏感性与特异性分别达到85.1%和96.8%，相较于放射科医生分别提高了21.8%和14.0%。这使得在平扫CT上识别早期胃癌首次成为可能，也推动了“平扫CTAI”在多癌种筛查领域的进一步发展。

　　 研究首次提出的新模式为胃癌防治难题带来了新的解决思路。首先利用人工智能对接受腹部平扫CT检查的患者进行初步筛查，随后对AI识别出的胃癌高风险人群进行胃镜检查以明确诊断。 这一模式的出现，标志着人工智能在医疗领域的应用正逐步深入，尤其在癌症早期筛查方面展现出巨大潜力。通过AI提升筛查效率，有助于实现早发现、早治疗，从而提高胃癌患者的生存率。同时，这种技术与传统医学手段的结合，也为基层医疗机构提供了更可行的诊疗路径，具有重要的现实意义。

　　 在两家地区医院的模拟机会性筛查试验中，DAMO GRAPE 模型精准、高效识别胃癌高危人群，胃癌检出率分别达到 24.5% 与 17.7%，且检出病例中约四成为无症状胃癌患者。

　　 浙江省肿瘤医院胃外科博士胡灿作为第一作者介绍，DAMOGRAPE模型在影像检查中发现早期胃癌方面具有重要潜力，有望填补当前该领域的空白。这一技术的出现，为提高胃癌早期诊断率提供了新的思路和工具，对于提升患者生存率和治疗效果具有积极意义。随着医学影像技术的不断进步，类似创新成果的涌现将有助于推动精准医疗的发展，让更多的患者受益。

　　 本次研究中，团队对11名患者在确诊胃癌之前的CT影像进行了回顾性分析，结果显示AI模型能够在2到10个月前检测出胃癌。

　　 例如，一名45岁患者因腹部不适接受胃镜检查，最终确诊为局部晚期胃癌。值得注意的是，该患者在6个月前曾因其他疾病进行过胸腹部平扫CT检查，但当时检查报告中并未提及腹部异常。胡灿将这张旧影像导入AI模型进行分析，结果显示存在胃癌病灶。这意味着，如果6个月前就应用AI自动筛查技术，这名患者有望更早被发现病情并及时接受治疗。

　　 该AI模型标志着医学领域的一项重大突破，首次实现了基于影像的胃癌筛查。程向东表示，毕竟再先进的根治性手术，其效果也难以替代早期筛查和及时治疗。目前，浙江省肿瘤医院与达摩院已在我国多个胃癌高发地区应用该AI模型，下一步将计划向国内外更广泛地区推广。作为论文的主要通讯作者、浙江省肿瘤医院党委书记及中国抗癌协会副理事长，程向东对此进行了说明。

　　 阿里巴巴达摩院近日发布公告，浙江省肿瘤医院与达摩院将合作应用AI技术，在浙江、安徽等地区率先开展大规模人群胃癌筛查工作。这一举措标志着人工智能在医疗健康领域的应用迈出了重要一步，有助于提升早期胃癌的检出率，为更多患者争取宝贵的治疗时间。通过科技与医疗的深度融合，不仅能够提高筛查效率，也能降低医疗成本，让更多人受益于前沿技术的发展。