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今天，名為DAMO GRAPE的全球首個胃癌影像篩查AI模型登上《自然·醫學》期刊，它突破傳統醫學認知，首次實現僅通過常規平掃CT影像識別早期胃癌，且臨床研究覆蓋全國20個中心近10萬人。
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突破傳統篩查，無創技術開辟新路徑

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據調查，我國每年胃癌新發病例約36萬例，死亡26萬例，死亡人數高居所有惡性腫瘤第三位。而早期胃癌經過5年治療后，生存率可達95%-99%，而晚期則下降至35%以下。然而，我國胃癌早期診斷率長期徘徊在20%-30%。

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造成此結果的瓶頸在于傳統篩查模式。目前，胃癌的篩查模式主要是“問卷+胃鏡”，這種傳統模式存在三大痛點：

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胃鏡檢查具有侵入性，患者依從性低；

傳統模式高度依賴醫生經驗，而基層醫院的水平則參差不齊；

檢出率僅約1%（每100例胃鏡僅發現1例確診）。

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因此，胃癌篩查領域迫切需要開發新的非侵入性、低成本、高效可靠的篩查技術，以識別胃癌高危人群，并優先考慮高危人群的內鏡檢查，從而提高大規模篩查項目的成本效益，并最終降低胃癌相關死亡率。

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研究團隊構建了全球規模最大的胃癌平掃CT影像多中心數據集，攻克了胃部形態多變、內容物干擾、早期病灶隱匿（常局限于黏膜層）等難題。當AI模型分析CT的亨氏單位（HU Value）數據時，它能捕捉到組織密度的微妙變化，成為AI預警的關鍵依據。

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AI提前半年揪出病灶

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目前，DAMO GRAPE已經進行了臨床驗證，結果顯示：

• 在兩家地區醫院模擬篩查中，胃癌檢出率最高達24.5%，較傳統胃鏡提升超20倍；

• 檢出病例中約40%為原本無癥狀的患者；

• 回溯研究顯示，AI可提前2-10個月識別出胃癌蹤跡。

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【DAMO GRAPE在內部和外部驗證隊列中的表現】

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研究團隊采用“增強CT標注+平掃CT訓練”的路徑——醫生先在增強CT上標注病灶，再通過圖像配準技術將信息映射回平掃CT。這解決了醫學界公認的難題：“如果醫生都看不清平掃CT上的病灶，AI該如何學習？”

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【DAMO GRAPE的技術路線】
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醫療AI步入黃金時代

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DAMO GRAPE的落地是AI醫療革命的縮影。

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隨著AI應用場景的不斷拓展，一個涵蓋診療決策、影像診斷到藥物研發的AI醫療生態正在形成。

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同時，在醫療器械智能化的浪潮中，國產企業正嶄露頭角。聯影醫療、邁瑞醫療等公司的影像設備逐步突破技術壁壘；手術機器人、腦機接口等前沿技術也在加速臨床轉化。
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當然，即使AI逐漸深度介入醫療領域，AI仍然不具備診療資格，而會作為醫生輔助工具存在，醫療決策權，仍保留在人類醫生手中。
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在AI與醫生的協同下，一條全新的健康路徑正在形成，而這或許才是AI賦予人類最珍貴的禮物。