这个AI可以拯救生命！提前6个月发现胃癌疾病，突破医学影像认知，达摩院成功。
新的AI进步，救命的那种。
如今，体检时只需要做一次常规的CT检查，然后用AI分析，就有可能在癌症出现明显症状之前把它拉出来——比如提前半年。。
今日，国内一项与此相关的成果登上国际顶级期刊《自然与医学》（Nature Medicine）：
DAMOO是世界上第一个使用CT扫描来识别早期胃癌的AI模型。 GRAPE。
这是第一次突破传统影像学的限制，使用非强化普通CT来识别胃癌的可能性。
在操作过程中，DAMO 全国20个中心近10万人的GRAPE大规模临床研究证明，有望大幅提高胃癌诊断率，帮助影像医生提高敏感度。
这是世界上第一种大规模、低成本、基于图像的胃癌筛查方法，与阿里巴巴达摩院合作的浙江省肿瘤医院有效。
昨日，浙肿和达摩院也宣布将依托DAMO。 GRAPE，首次在浙江、安徽等省进行大规模的胃癌筛查。
平扫CT AI，早期6个月发现早期胃癌疾病
普通人，一般都是闻癌色变。
在众多癌症中，胃癌不仅是我国最常见的恶性肿瘤之一，而且死亡人数也特别庞大——每年约有26万例，在所有恶性肿瘤中排名第三。
但是得了胃癌并不一定等于死亡。如果尽早发现并切除，5年生存率可达95%～99%，甚至有可能完全治愈。。
但是，早期胃癌与普通胃病没有什么不同，我国胃癌早期发现率长期徘徊在20%-30%之间。
现在医学界主流的胃癌早期筛查方法是“问卷” 胃镜”，即首先填写标准化风险评估问卷，然后根据问卷结果，让筛选出的高/中危人群进行胃镜筛查。
但是，胃镜有创伤、痛苦、高度依赖医生的经验，导致这种方法在我国普及难度大，依从性低。。
更加棘手的是，“问卷 胃镜检查“胃癌的诊断率只有1%左右。换言之，做100个胃镜检查，就会发现1个确诊病例。
举步维艰，举步维艰。
直到这次，浙区和达摩院提出“CT扫描” AI“胃癌筛查方法。
扫描CT是体检和门诊常用的非侵入性检查。它不制造影剂，成本低，效率高。它经常被用于各种检查——有时，为了检查肾脏器官，它会扫描胃。
但是现在主流医学认知认为，平扫CT很难用于空腔器官检查，尤其是胃癌筛查，因为：
胃部是一种结构复杂、内容物影响较大的空腔器官；
胃癌的早期疾病很小，可能只有一点点不可见的胃粘膜病变组织。
联队并未受到传统认知的束缚，相继克服了胃形变化大、内容物影响大、初期疾病局限于粘膜层等挑战，建立了世界上最大的胃癌扫描CT图像多中心数据（6720例），然后在此基础上开发AI模型DAMOO GRAPE。
DAMO 与人类放射科医生相比，GRAPE的敏感性和特异性分别达到85.1%和96.8%，分别增加21.8%和14.0%。
(注:“敏感度”可以理解为“抓住”潜在胃癌的能力，“特异性”可以理解为准确识别和不虚假报警的能力)
该AI模型具体应用于“平扫CT” AI在临床医学模式上，首先用AI对腹部平扫CT进行初步筛查，然后通过胃镜对AI提示的胃癌高危人群进行诊断。
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浙江省肿瘤医院胃外科医生胡灿提到，2024年4月，一名患者检测出局部晚期胃癌。医生回溯研究时，将6个月前检查某些疾病的CT图像喂给DAMO。 GRAPE，提醒他们有早期的胃癌疾病。
如果当时有AI自动检测，这个病人会提前6个月确诊并接受治疗。
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在这项研究中，共回顾了11名病人确诊前的CT影像，发现AI可以提前2-10个月检测出胃癌。
AI在医生看不到端倪的CT图像中发现了遗漏的风险信号，同时也为胃癌筛查提供了一条全新的可能途径。
现在，DAMOAI模型 GRAPE已率先在浙江、安徽等地部署，并正在向更多省市推广。
幸运的是，在两家地区医院的模拟筛查试验中，“扫描CT” AI“胃癌的最高诊断率也达到了24.5%。
最重要的一点是，在这些发现胃癌的病人中，大约有40%是无症状的病人。
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填补临床“无筛查方法”的空白
实际上，使用AI来提高胃癌的诊断率，并非达摩院首次在“AI 在医疗领域取得了突破。
DAMOO胃癌AI模型 在GRAPE发布之前，他们已经啃下了一块公认的硬骨头。：
胰腺癌的“癌王”。
胰腺癌之所以被称为癌王，是因为胰腺是一种位置较深、结构细长的器官，在常规的CT图像中很难识别。其次，胰腺癌是隐性的，在早期几乎没有症状。70%以上的患者被诊断为晚期，五年生存率低于10%。
此外，医学界对胰腺癌缺乏有效的筛查方法，也没有统一的早期筛查指南。
但是这并没有阻碍相关研究的步伐。
在2021年，达摩院内部明确建立了一项新的研究内容，使用“CT扫描” AI"进行癌症筛查。
之所以会这样想，是因为CT实际上是以HU为基础的一串。 value从-1024到1024的恒定值(亨氏单位)。不同的值对应不同密度的组织。因此，虽然许多细节超出了人眼识别的极限，但它们可以通过数据识别。
达摩院医疗AI实验室高级算法专家指出，论文共同作品，只需做一个合适的算法，就有希望通过AI在CT上找到一个很难用肉眼看到的小肿瘤。
此前，除肺癌外，平扫CT很少用于癌症筛查。
这个行业并非毫无疑问，在约翰霍普斯金大学博士期间，夏英达便被合作医生一票否决，“用平扫CT看胰腺癌，完全不可能”。
但是AI科学家的使命，不就是把不可能变成可能吗？
同样由于这个原因，达摩院决定从死亡率最高的胰腺癌开始，把不可能的事情当作突破口。
刚进入这个方向的时候，用AI把胰腺的轮廓分割成最基本的是极具挑战性的，更难识别疾病。“医生在扫描CT上看不清楚，那么如何标注AI呢？我们如何训练模型？”
达摩院想到的方法，借助于增强CT。
医生首先在增强CT上准确标注胰腺疾病，然后利用图像匹配技术将增强CT的标注信息投射回平扫CT，帮助AI找到关键特征。这样，AI就可以学会识别这个区域的微妙变化，即使医生不能直接在平扫图像上看到疾病。
整个模型训练过程持续了近两年。该团队从全国许多医院收集了大量真实数据，并建立了当时世界上最大的胰腺肿瘤CT训练集。
最终，一种可落地的AI模型诞生了，这就是AI模型DAMOO，专门用于胰腺癌筛查。 PANDA。
达摩院团队在未告知医生结论的情况下，将DAMO告知医生。 应用于2000000PANDA 例如过去的CT检查数据进行检测，结果令人震惊：
该模型发现了31种以前被临床误诊的胰腺癌疾病，其中2名患者在AI预警下接受了复查，并成功完成了初步手术，得到了治愈。
这一发现不仅验证了模型的准确性，更重要的是，它首次证实AI可以在扫描CT中识别胰腺癌疾病，填补临床“无筛查方法”的空白，这是达摩医院医学AI迈向实用的第一枪。
这一成果于2023年11月登上《自然医学》，今年又被FDA(美国美国食品药品监督管理局)认定为“突破性医疗器械”。
专攻硬骨头的达摩院，从未离开前线。
如你所知，自2022年底ChatGPT发布以来，大模型技术已经进入高光时刻，成为科技界的显学。
此后，业界的注意力纷纷涌向模型迭代、数据闭环、计算比赛。
在这样的时代浪潮中，阿里达摩院走上了一个不受欢迎的方向：医学AI。
比如达摩院医学AI实验室肿瘤早期筛查和影像智能算法负责人张灵说，他的团队一直在医学AI领域突破两个方向，一个是肿瘤早期筛查，一个是影像智能。
前一种是“平扫CT” AI“做各种癌症筛查，后者的愿景是做一个AI影像医生，可以自动写影像报告，提高医生的诊断率。两条路线，一条是人类医生做不到/做不好的事情，一条是让医生更快更好的做自己能做的事情。
对于达摩院来说，这绝非空中楼阁。
对胰腺癌DAMO进行筛查。 DAMOPANDA到胃癌筛查。 GRAPE，达摩院医疗AI团队已将这条技术路径从概念转变为现实。
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回首往事，达摩院已成立8年。其布局，从理论到应用，包括基础研究、产业应用、民生等。
一方面，继续“探索未来”基因，在基础技术上迎难而上；另一方面，贴近项目需求，成为阿里集团各业务线的技术赋能者和支持者。
八年来，沿着这条路线，达摩院一步一个脚印，从未停止。
来到大型AI模型 2.0时代，达摩院孵化了通义大模型——这是全国乃至世界上最引人注目的AI力量之一。
外界开始好奇，孵化出通义之后，达摩院这个承诺要用科技面向未来的机构，现在该往哪里走？
现在明了，医学AI，就是答案之一。
与很多引人注目的AI落地热点方向不同，医疗AI注定不是一个快速销售的商业故事，更不用说道路障碍和艰难的癌症早期筛查了。
但是它所能产生的影响，就是真正能改变人的命运。
从长远来看，“扫描CT” AI“这不仅是医疗领域的应用创新，也是AI技术范式的演变:利用AI发掘日常数据中未使用的信息，产生更深层次的结构化知识，最终形成更通用、更可靠的智能能力。
那不就是AI真正介入现实，深入行业，改变命运的途径吗？
DAMO筛查胃癌的AI模型 GRAPE公开发布后，达摩院透露了自己的下一步计划——
在AI的帮助下，积极探索“一扫多查”，通过一扫CT，识别多种癌症和某些疾病，全面改变“一种癌症、一种检查、一套流程”的传统低效方法。
除医疗AI外，作为阿里科技体系的前沿孵化器，仍将在多项前瞻性业务中扎根布局，持续产生有价值的成果。
现在，AI时代属于达摩院的答案，正在大众面前一点一点地进行。
本文来自微信微信官方账号 “量子位”（ID：QbitAI），作者：关注前沿技术，授权发布36氪。
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