阿里达摩院推全球首个胃癌影像筛查AI模型！10万人临床支持，研究成果登《自然·医学》

智东西6月25日报道，今日，浙江省肿瘤医院联合阿里巴巴达摩院发布全球首个胃癌影像筛查AI模型DAMO GRAPE。相关论文已于6月24日登上国际顶级期刊《自然·医学（Nature Medicine）》。

论文地址：
https://www.nature.com/articles/s41591-025-03785-6

研究团队首次利用平扫CT影像识别早期胃癌病灶，并联合全国20家医院，在近10万人的大规模临床研究中大幅提升胃癌检出率。浙江省肿瘤医院还联合阿里巴巴达摩院宣布将依托该项AI技术，率先在浙江、安徽等地开展大规模人群胃癌筛查。

据国家癌症中心统计，我国每年新发胃癌约36万例，死亡26万例，死亡人数在所有恶性肿瘤中位列第三。如能在早期发现并干预，患者的5年生存率可从30%以下显著提升至90%以上。然而，大规模人群胃癌筛查的胃镜检查依从率低，且不同临床筛查医院胃镜检查水平参差不齐，筛查质量有待提高。

研究团队开发了AI胃癌风险评估程序（GRAPE），利用平扫CT和深度学习来识别胃癌。其研究包括三个阶段：

首先，他们使用来自中国两个中心的3470例胃癌和3250例非胃癌病例开发了GRAPE，并在内部验证集（1298例，面积在curve=0.970下）和来自16个中心的独立外部队列（18160 例，面积在curve=0.927）上验证了其性能。亚组分析显示，GRAPE检出率随着T分期的进展而增加，但与肿瘤位置无关。

接下来，他们将GRAPE的解释与放射科医生的解释进行了比较，并评估了其在辅助诊断解释方面的潜力。研究表明，GRAPE的表现明显优于放射科医生，敏感性提高了21.8%，特异性提高了14.0%，尤其是在早期胃癌中效果更明显。

最后，他们使用来自综合癌症中心和两家独立地区医院的78593次连续平扫CT扫描评估了GRAPE在真实世界机会性筛查中的表现。GRAPE在两家地区医院确定了胃癌检出率分别为24.5%和17.7%的高危人群，其中23.2%和26.8%的检出病例处于T1/T2阶段。

此外，GRAPE还检测到了放射科医生最初遗漏的胃癌病例，从而能够在其他疾病的随访中更早地诊断胃癌。总之，GRAPE在大规模胃癌筛查方面表现出强大的潜力，为早期检测提供了一种可行且有效的方法。

论文通讯作者、达摩院资深算法专家张灵介绍，平扫CT是体检和门诊常用的非侵入式检查，成本低、效率高，但通常认为不适宜检查胃肠道等空腔脏器。此次，联合团队突破行业固有认知，构建了国际上规模最大的胃癌平扫CT影像多中心数据集，并克服了胃部形态变化大、内部内容物干扰、早期病灶限于黏膜层等挑战。DAMO GRAPE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%。这令平扫CT识别早期胃癌首次成为可能，也让“平扫CT+AI”在多癌筛查上更进一步。

研究首次提出的模式为胃癌防治难题提供了新解法。首先用AI对腹部平扫CT检查患者进行初筛，再对AI识别出的胃癌高风险人群通过胃镜确诊。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。

论文第一作者、浙江省肿瘤医院胃外科博士胡灿介绍，DAMO GRAPE模型有望填补在影像检查中机会性发现早期胃癌的空白。本次研究中，团队对11名患者确诊胃癌前的CT影像进行回顾性分析，发现AI模型可提前2到10个月发现胃癌。例如，其中1名45岁患者因腹部不适接受胃镜检查，确诊局部晚期胃癌，而该患者6个月前因其他疾病做过胸腹部平扫CT检查，当时未报告腹部病变。胡灿将这张旧片子导入AI模型，提示存在胃癌病灶。也就是说，如果6个月前就有AI自动筛查，这名患者将有机会更早确诊并接受治疗。

论文主要通讯作者、浙江省肿瘤医院党委书记、中国抗癌协会副理事长程向东称：“该AI模型是重大的医学突破，让基于影像的胃癌筛查首次成为可能。毕竟，再高精尖的根治手术，效果都比不上筛查与早诊早治。浙肿和达摩院已在全国多个胃癌高发区部署AI模型，接下来计划向国内外进一步推广。”

阿里巴巴达摩院自成立之初就布局医疗AI，在国际上率先研发出“一扫多查”医疗AI技术，即通过一次平扫CT识别多种传统手段难以发现的病变，目前已应用于胰腺癌、胃癌、食管癌、结直肠癌、肝癌等癌症，骨质疏松、脂肪肝等慢性病，以及主动脉综合征等急症。其中，达摩院胰腺癌筛查AI模型DAMO PANDA率先登上《自然·医学》，该刊评价“基于医疗影像AI的癌症筛查将进入黄金时代”。