該AI模型由浙江省腫瘤醫院聯合阿里巴巴達摩院研發，登上了國際頂尖期刊《自然·醫學》。
“我們回溯了一位胃癌患者確診前的所有CT影像，發現AI模型在其出現癥狀前半年就已發出預警。”胡燦介紹，2024年4月，該患者因“進食梗阻”癥狀就醫，經胃鏡檢查確診為胃癌，且此時病情已發展至T4期。回溯發現，該患者2023年10月曾因檢查肺結節拍攝平掃CT。胡燦將這張舊片子導入AI模型，在胃部區域提示“胃癌高風險”。
這一案例并非個例，胡燦所在團隊對多例胃癌患者的回顧性研究均顯示，AI模型能夠敏銳捕捉到胃壁厚度、黏膜紋理等細微改變，這些早期病變特征往往會被人工讀片所忽視。胡燦指出，由于CT分辨率相對較低，既往從未被用作胃癌篩查的常規手段。若沒有AI技術輔助，即便經驗豐富的影像科醫生，也很難在平掃CT中捕捉到早期胃癌在非重點掃查區域呈現的細微病變特征。
AI從平掃CT中提前發現胃癌的成果，無疑為胃癌篩查帶來了新曙光。這意味著，在非胃部專項CT檢查中，AI也有望同步完成胃癌初篩工作，讓每年數千萬接受其他部位CT檢查的患者，獲得“機會性篩查”，大幅提升胃癌早診比例。
胃癌是全球最常見的惡性腫瘤之一，根據國家癌癥中心近期發布的數據顯示，我國胃癌的年發病人數超過35萬，位列所有惡性腫瘤第5位；死亡人數超過26萬人，位列惡性腫瘤第3位。
但從目前來看，胃癌的診斷和篩查仍依賴胃鏡檢查，但由于其侵入性、高成本和需要專業內鏡醫生，胃鏡的應用受到極大限制。此外，由于早期缺乏典型癥狀，超過60%的患者在診斷時出現局部或遠處轉移。而早期胃癌患者的5年生存率超過90%，中晚期患者的5年生存率不足30%。因此，迫切需要尋找高效、便捷的胃癌早篩方法來提高胃癌的早期診斷率，改善該類人群的預后。
“從原始理念創新、技術研發，再到應用場景拓展，我們的研究都實現了重大突破。”浙江省腫瘤醫院黨委書記、中國抗癌協會副理事長程向東表示，我國胃癌篩查面臨著民眾依從性低、醫療資源分配不均等難題，這也是造成我國早診率低的主要原因。以日本、韓國為例，他們通過大力推行胃鏡篩查，顯著提高了胃癌早診率，但這在我國現階段難以復制。我國人口基數龐大，醫療資源相對緊張，即便讓民眾每4-5年進行一次胃鏡篩查也并不現實。因此，探尋符合我國國情的篩查方案至關重要。
“AI技術的應用，為我們提供了新的可能。”程向東表示，AI模型效率極高，通過低成本、無創式的平掃CT結合AI分析，能夠快速、準確地判斷胃癌風險。一旦模型廣泛應用，我們可以將篩查出的5%-6%高風險人群，精準導向胃鏡檢查，以我國現有的醫療資源，完全能夠滿足這部分人群的檢查需求。如此一來，早期胃癌患者比例有望顯著提升，每年哪怕提高5%-10%，對胃癌防控工作而言也是巨大的進步。
程向東進一步指出，AI+CT篩查絕非簡單的技術替代，而是一場篩查范式的根本性變革。他強調，AI+CT篩查模式具備三大顯著優勢：其一，具有出色的兼容性，能夠無縫融入現有的CT檢查流程，無須額外購置設備，節省了大量資源；其二，具備廣泛的普適性，為那些對胃鏡檢查不耐受的人群，像老年群體、心肺疾病患者等，提供了切實可行的替代篩查方案；其三，彰顯了突出的普惠性，傳統胃腸鏡、增強CT等檢查項目累計費用較高，而基于平掃CT+AI的“一掃多篩”模式，成本僅需200元左右，大大降低了篩查門檻。
事實上，達摩院醫療AI并不是首次應用于平掃CT識別癌癥。此前，達摩院醫療AI的DAMO PANDA模型便將胰腺癌早期篩查模型的特異性提升到了99.9%，這意味著每1000次測試中只出現一個假陽性，其檢測胰腺惡性腫瘤的能力可達92.9%，鑒別胰腺癌的能力比放射科醫生獨立判斷時的平均表現提高了34.1%。
阿里巴巴達摩院高級算法專家夏英達表示，平掃CT普遍被百姓所接受，大量用于各類的門診、體檢場景。它的對比度極低，多用于肺炎、肺結節等日常疾病診斷。隨著大數據、深度學習等技術的發展與臨床驗證的加深，發現AI能夠觀察到平掃CT圖像中人眼極易錯過的微小密度差異，繼而有效檢測出癌癥病灶。因此，達摩院率先在業內提出以“平掃CT+AI”的方式進行癌癥篩查，并聯合全球頂尖醫療機構開展臨床研究驗證。
對此，程向東表示，隨著AI技術在醫學影像領域的深度應用，我國胃癌防控有望從“被動治療”轉向“主動預防”，為全球腫瘤早篩提供“中國方案”。
