衡宇 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI
AI新進展，救命的那種。
現在，只需做一次體檢時常規的CT檢查，再用AI分析，就有可能在癌症還沒有露出明顯症狀之前——比如提前半年——把它揪出來。
今天，國內與之相關的一項成果登上國際頂級期刊《自然·醫學》（Nature Medicine）：
全球首個利用平掃CT識別早期胃癌的AI模型DAMO GRAPE。
它首次突破了傳統影像學的限制，實現了用非增強的普通CT識別胃癌的可能性。
實際操作中，DAMO GRAPE在全國20箇中心近10萬人的大規模臨床研究證明，其有望大幅提升胃癌檢出率，並輔助影像醫生提升敏感性。
這一全球首個大規模、低成本、基於影像的胃癌篩查初篩手段，是浙江省腫瘤醫院與阿里巴巴達摩院合作的成果。
就在昨天，浙腫和達摩院還宣佈，將依託DAMO GRAPE，率先在浙江、安徽等省份開展大規模胃癌篩查。
平掃CT+AI，提前6個月發現早期胃癌病灶
咱們普通人，往往都是聞癌色變。
眾多癌症中，胃癌不僅是我國最常見的惡性腫瘤之一，且導致的死亡人數還特別龐大——每年約26萬例，在所有惡性腫瘤中居於第三。
不過患上胃癌並不一定等於死神降臨。如果在早期發現並切除，5年生存率可達95%～99%，甚至有完全治癒的可能。
然而，早期胃癌沒有區別於普通胃炎的特異性症狀，我國胃癌早期發現率長期徘徊在20%-30%之間。
現在醫學界主流的胃癌早篩方法是“問卷+胃鏡”，也就是先填標準化風險評估問卷，然後根據問卷結果，讓篩選出的高/中危人群做胃鏡篩查。
然而，胃鏡有創、痛苦、高度依賴醫生的經驗，導致這個方法在我國普及難度高、依從性低。
更棘手的是，"問卷+胃鏡"對胃癌的檢出率只有1%左右。也就是說，做100個胃鏡，才能發現1例確診。
困難重重，困難重重。
直到這一次，浙腫和達摩院提出了“平掃CT+AI”的胃癌篩查模式。
平掃CT是體檢和門診常用的非侵入式檢查，不打造影劑，成本低、效率高，經常在各項檢查中使用——有時候為了檢查腎臟器官做一次腹部平掃CT，同時就會掃描到胃部。
但現在主流醫學認知認為，平掃CT難以用於空腔臟器的檢查，尤其是胃癌篩查，因為：
-
胃是一個空腔臟器，結構複雜、內容物干擾大；
-
早期胃癌病灶很小，可能只在胃黏膜上有一點點幾不可見的病變組織。
聯合團隊沒有被傳統認知禁錮，相繼克服胃部形態變化大、內部內容物干擾、早期病灶限於黏膜層等挑戰，構建了全球國模最大的胃癌平掃CT影像多中心資料集（6720例），然後在此基礎上研發出AI模型DAMO GRAPE。
DAMO GRAPE的敏感性和特異性分別達到85.1%和96.8%，相比起人類放射科醫生分別提升21.8%和14.0%。
（注：“敏感性”可以理解為“揪出”潛在胃癌不遺漏的能力，“特異性”可以理解為準確識別而不虛假亂報警的能力）
具體把這個AI模型應用在“平掃CT+AI”模式的臨床醫學上，就是先用AI對腹部平掃CT檢查患者初篩，再對AI提示的胃癌高風險人群透過胃鏡確診。
△AI成功從平掃CT識別早期胃癌
論文共同一作、浙江省腫瘤醫院胃外科博士胡燦提到，2024年4月，一名患者檢測出區域性晚期胃癌。醫生對其進行回溯研究時，將其6個月前檢查其他疾病做過的平掃CT影像餵給DAMO GRAPE，就提示其存在早期胃癌病灶。
假使當時就有AI自動檢測，這名患者將提前6個月確診並接受治療。
△AI提前6個月識別出胃癌
這並非個例，在此次研究中，共回顧了11名患者確診前的CT影像，發現AI可提前2到10個月不等檢測出胃癌。
在醫生看不出端倪的CT影像上，AI找出了被遺漏的風險訊號，也為胃癌篩查提供了一個全新的可能路徑。
如今，AI模型DAMO GRAPE已經率先在浙江、安徽等地部署，並正向更多省市推廣。
可喜的是，在兩家地區醫院的模擬篩查試驗中，“平掃CT+AI”模式的胃癌檢出率最高也達到了24.5%。
非常關鍵的一點，就是這些檢出胃癌的病患中，約40%是原本無症狀的患者。
△AI能識別各個階段的胃癌
填補臨床“無篩查手段”的空白
實際上，用AI提升胃癌檢出率，並不是達摩院第一次在“AI+醫療”領域取得的突破。
在胃癌AI模型DAMO GRAPE釋出之前，他們已經啃下過一塊公認的硬骨頭：
“癌王”胰腺癌。
胰腺癌之所以被稱為癌王，一來是因為胰腺是一個位置偏深、結構細長的器官，在普通CT影像中本就不容易辨識；二來胰腺癌發病隱匿，早期幾乎無症狀，70%以上患者一確診就是晚期，五年生存率低於10%。
更要命的是，醫學界針對胰腺癌缺乏有效篩查手段，也沒有統一的早篩指南。
但這並沒有阻礙相關研究的腳步。
2021年，達摩院內部明確確立了一個新的研究方向，用“平掃CT+AI”進行癌症篩查。
之所以想到這樣的手段，是因為CT其實是由一串基於HU value（亨氏單位）的、從-1024到1024的連續數值。不同的數值對應著不同密度的組織，因此，雖然很多細節超出了人眼分辨的極限，但能透過資料分辨。
論文共同一作、達摩院醫療AI實驗室高階演算法專家表示，只要設計出一個合適的演算法，就有希望透過AI找到CT上難以用肉眼看到的小的腫瘤。
在此之前，平掃CT很少用於肺癌之外的癌症篩查。
業內不是沒有過質疑，夏英達就被自己約翰霍普斯金大學博士期間合作醫生一票否決過，“用平掃CT來看胰腺癌，完全不可能”。
但AI科學家的使命，不就是把不可能變成可能嗎？
也正因為如此，達摩院決定從死亡率最高的胰腺癌入手，把不可能的事當成突破口。
剛進入這個方向時，連最基礎的用AI分割出胰腺的輪廓都極具挑戰，想要識別病灶，更是難上加難。“醫生都沒辦法在平掃CT上看清，那AI怎麼標註？我們怎麼訓練模型？”
達摩院想到的辦法，是藉助增強CT。
醫生先在增強CT上精確標註出胰腺病灶，再用影像配準技術，把增強CT的標註資訊映射回平掃CT，幫助AI找到關鍵特徵。這樣一來，哪怕醫生無法直接在平掃影像上看出病灶，AI也能學會去識別那片區域的微妙變化。
整個模型訓練過程持續了近兩年，團隊從全國多家醫院收集了大量真實資料，構建起當時全球最大的胰腺腫瘤CT訓練集。
最終，一個可落地的AI模型誕生了，這就是專攻胰腺癌篩查的AI模型DAMO PANDA。
在沒有告知醫生結論的前提下，達摩院團隊將DAMO PANDA應用於20000+例過往的CT檢查資料進行測試，結果令人震撼：
模型從中找出了31例此前被臨床漏診的胰腺癌病灶，其中2名患者在AI預警下接受複查併成功完成早期手術，獲得治癒。
這一發現不僅驗證了模型的準確性，更重要的是，它首次證明AI可以在平掃CT上識別胰腺癌病灶，填補臨床“無篩查手段”的空白，是達摩院醫療AI走向實用的第一槍。
2023年11月，這一成果就登上了《自然·醫學》，今年又被FDA（美國食品藥品監督管理局）認定為“突破性醫療器械”。
專啃硬骨頭的達摩院，從未離開前線
如你所知，從2022年年底ChatGPT釋出以來，大模型技術就走入高光時刻，成為科技界顯學。
從那時候起，業內的注意力紛紛湧向模型迭代、資料閉環、算力競賽。
就在這樣的時代浪潮中，阿里達摩院奔赴了一個不算熱門的方向：醫療AI。
譬如，達摩院醫療AI實驗室腫瘤早篩和影像智慧演算法負責人張靈就介紹稱，其所在團隊一直在醫療AI領域攻克兩個方向，一個是腫瘤早篩，一個是影像智慧。
前者就是“平掃CT+AI”做多種癌症的篩查，後者的願景是做一個AI影像醫生，能全自動寫出影像報告，提高醫生診斷率的那種。兩條路線，一個是用影像來做人類醫生還做不到/做得不好的事情，另一個是用影像來讓醫生把原本能做的事做得更快更好。
對達摩院來說，這絕不是空中樓閣。
從篩查胰腺癌的DAMO PANDA到篩查胃癌的DAMO GRAPE，達摩院醫療AI團隊已經在把這條技術路徑從概念變成現實。
△醫生在看DAMO GRAPE的識別結果
回過頭來看，達摩院已經成立8年了。旗下佈局，從理論到應用，涵蓋基礎科研、產業應用、民生相關。
一方面，延續“探索未來”的基因，基礎技術上攻堅克難；另一方面，貼近業務需求，成為阿里集團內各業務線的技術賦能者和支撐者。
8年來，沿著這樣的路線，達摩院一步一個腳印，從未停步。
來到大模型AI 2.0時代，達摩院孵化出了通義大模型——這目前是全國乃至全球最受矚目的AI力量之一。
外界開始好奇，孵化出通義後，達摩院這支承諾要用科技面向未來的機構，現在要走向哪裡？
現在明瞭，醫療AI，就是答案之一。
與很多講出來就吸睛的AI落地熱點方向不同，醫療AI註定不是一個快生快賣的商業故事，何況還是道阻且艱的癌症早篩。
但它能帶來的影響，是真的能夠改變人命運。
從長期視角來看，“平掃CT+AI”也不僅僅是醫療領域的一次應用創新，更是一種AI技術正規化的演進：用AI挖掘日常資料中的未被利用的資訊，生成更深度的結構化知識，從而形成更通用、更可信的智慧能力。
這何嘗不是AI真正介入現實、深入行業、改變命運的路徑？
篩查胃癌的AI模型DAMO GRAPE公開發布後，達摩院透露了自身的下一步計劃——
積極探索“一掃多查”，透過一次平掃CT，藉助AI識別多種癌症和其他疾病，徹底改變傳統的“一個癌種、一種檢查、一套流程”的低效模式。
而除了醫療AI，作為阿里技術體系中的前沿孵化器，依舊會在多個前瞻性業務中紮根佈局，持續產出有價值的成果。
如今，AI時代屬於達摩院的答案，正在公眾面前一點點展開。
一鍵三連「點贊」「轉發」「小心心」
歡迎在評論區留下你的想法！
— 完 —
🌟 點亮星標 🌟