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AI新进展，救命的那种。
现在，只需做一次体检时常规的CT检查，再用AI分析，就有可能在癌症还没有露出明显症状之前——比如提前半年——把它揪出来。
今天，国内与之相关的一项成果登上国际顶级期刊《自然·医学》（Nature Medicine）：
全球首个利用平扫CT识别早期胃癌的AI模型DAMO GRAPE。
它首次突破了传统影像学的限制，实现了用非增强的普通CT识别胃癌的可能性。
实际操作中，DAMO GRAPE在全国20个中心近10万人的大规模临床研究证明，其有望大幅提升胃癌检出率，并辅助影像医生提升敏感性。
这一全球首个大规模、低成本、基于影像的胃癌筛查初筛手段，是浙江省肿瘤医院与阿里巴巴达摩院合作的成果。
就在昨天，浙肿和达摩院还宣布，将依托DAMO GRAPE，率先在浙江、安徽等省份开展大规模胃癌筛查。
咱们普通人，往往都是闻癌色变。
众多癌症中，胃癌不仅是我国最常见的恶性肿瘤之一，且导致的死亡人数还特别庞大——每年约26万例，在所有恶性肿瘤中居于第三。
不过患上胃癌并不一定等于死神降临。如果在早期发现并切除，5年生存率可达95%～99%，甚至有完全治愈的可能。
然而，早期胃癌没有区别于普通胃炎的特异性症状，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筛方法是“问卷+胃镜”，也就是先填标准化风险评估问卷，然后根据问卷结果，让筛选出的高/中危人群做胃镜筛查。
然而，胃镜有创、痛苦、高度依赖医生的经验，导致这个方法在我国普及难度高、依从性低。
更棘手的是，"问卷+胃镜"对胃癌的检出率只有1%左右。也就是说，做100个胃镜，才能发现1例确诊。
困难重重，困难重重。
直到这一次，浙肿和达摩院提出了“平扫CT+AI”的胃癌筛查模式。
平扫CT是体检和门诊常用的非侵入式检查，不打造影剂，成本低、效率高，经常在各项检查中使用——有时候为了检查肾脏器官做一次腹部平扫CT，同时就会扫描到胃部。
但现在主流医学认知认为，平扫CT难以用于空腔脏器的检查，尤其是胃癌筛查，因为：
联合团队没有被传统认知禁锢，相继克服胃部形态变化大、内部内容物干扰、早期病灶限于黏膜层等挑战，构建了全球国模最大的胃癌平扫CT影像多中心数据集（6720例），然后在此基础上研发出AI模型DAMO GRAPE。
DAMO GRAPE的敏感性和特异性分别达到85.1%和96.8%，相比起人类放射科医生分别提升21.8%和14.0%。
（注：“敏感性”可以理解为“揪出”潜在胃癌不遗漏的能力，“特异性”可以理解为准确识别而不虚假乱报警的能力）
具体把这个AI模型应用在“平扫CT+AI”模式的临床医学上，就是先用AI对腹部平扫CT检查患者初筛，再对AI提示的胃癌高风险人群通过胃镜确诊。
△AI成功从平扫CT识别早期胃癌论文共同一作、浙江省肿瘤医院胃外科博士胡灿提到，2024年4月，一名患者检测出局部晚期胃癌。医生对其进行回溯研究时，将其6个月前检查其他疾病做过的平扫CT影像喂给DAMO GRAPE，就提示其存在早期胃癌病灶。
假使当时就有AI自动检测，这名患者将提前6个月确诊并接受治疗。
△AI提前6个月识别出胃癌这并非个例，在此次研究中，共回顾了11名患者确诊前的CT影像，发现AI可提前2到10个月不等检测出胃癌。
在医生看不出端倪的CT影像上，AI找出了被遗漏的风险信号，也为胃癌筛查提供了一个全新的可能路径。
如今，AI模型DAMO GRAPE已经率先在浙江、安徽等地部署，并正向更多省市推广。
可喜的是，在两家地区医院的模拟筛查试验中，“平扫CT+AI”模式的胃癌检出率最高也达到了24.5%。
非常关键的一点，就是这些检出胃癌的病患中，约40%是原本无症状的患者。
△AI能识别各个阶段的胃癌实际上，用AI提升胃癌检出率，并不是达摩院第一次在“AI+医疗”领域取得的突破。
在胃癌AI模型DAMO GRAPE发布之前，他们已经啃下过一块公认的硬骨头：
“癌王”胰腺癌。
胰腺癌之所以被称为癌王，一来是因为胰腺是一个位置偏深、结构细长的器官，在普通CT图像中本就不容易辨识；二来胰腺癌发病隐匿，早期几乎无症状，70%以上患者一确诊就是晚期，五年生存率低于10%。
更要命的是，医学界针对胰腺癌缺乏有效筛查手段，也没有统一的早筛指南。
但这并没有阻碍相关研究的脚步。
2021年，达摩院内部明确确立了一个新的研究方向，用“平扫CT+AI”进行癌症筛查。
之所以想到这样的手段，是因为CT其实是由一串基于HU value（亨氏单位）的、从-1024到1024的连续数值。不同的数值对应着不同密度的组织，因此，虽然很多细节超出了人眼分辨的极限，但能通过数据分辨。
论文共同一作、达摩院医疗AI实验室高级算法专家表示，只要设计出一个合适的算法，就有希望通过AI找到CT上难以用肉眼看到的小的肿瘤。
在此之前，平扫CT很少用于肺癌之外的癌症筛查。
业内不是没有过质疑，夏英达就被自己约翰霍普斯金大学博士期间合作医生一票否决过，“用平扫CT来看胰腺癌，完全不可能”。
但AI科学家的使命，不就是把不可能变成可能吗？
也正因为如此，达摩院决定从死亡率最高的胰腺癌入手，把不可能的事当成突破口。
刚进入这个方向时，连最基础的用AI分割出胰腺的轮廓都极具挑战，想要识别病灶，更是难上加难。“医生都没办法在平扫CT上看清，那AI怎么标注？我们怎么训练模型？”
达摩院想到的办法，是借助增强CT。
医生先在增强CT上精确标注出胰腺病灶，再用图像配准技术，把增强CT的标注信息映射回平扫CT，帮助AI找到关键特征。这样一来，哪怕医生无法直接在平扫图像上看出病灶，AI也能学会去识别那片区域的微妙变化。
整个模型训练过程持续了近两年，团队从全国多家医院收集了大量真实数据，构建起当时全球最大的胰腺肿瘤CT训练集。
最终，一个可落地的AI模型诞生了，这就是专攻胰腺癌筛查的AI模型DAMO PANDA。
在没有告知医生结论的前提下，达摩院团队将DAMO PANDA应用于20000+例过往的CT检查数据进行测试，结果令人震撼：
模型从中找出了31例此前被临床漏诊的胰腺癌病灶，其中2名患者在AI预警下接受复查并成功完成早期手术，获得治愈。
这一发现不仅验证了模型的准确性，更重要的是，它首次证明AI可以在平扫CT上识别胰腺癌病灶，填补临床“无筛查手段”的空白，是达摩院医疗AI走向实用的第一枪。
2023年11月，这一成果就登上了《自然·医学》，今年又被FDA（美国食品药品监督管理局）认定为“突破性医疗器械”。
如你所知，从2022年年底ChatGPT发布以来，大模型技术就走入高光时刻，成为科技界显学。
从那时候起，业内的注意力纷纷涌向模型迭代、数据闭环、算力竞赛。
就在这样的时代浪潮中，阿里达摩院奔赴了一个不算热门的方向：医疗AI。
譬如，达摩院医疗AI实验室肿瘤早筛和影像智能算法负责人张灵就介绍称，其所在团队一直在医疗AI领域攻克两个方向，一个是肿瘤早筛，一个是影像智能。
前者就是“平扫CT+AI”做多种癌症的筛查，后者的愿景是做一个AI影像医生，能全自动写出影像报告，提高医生诊断率的那种。两条路线，一个是用影像来做人类医生还做不到/做得不好的事情，另一个是用影像来让医生把原本能做的事做得更快更好。
对达摩院来说，这绝不是空中楼阁。
从筛查胰腺癌的DAMO PANDA到筛查胃癌的DAMO GRAPE，达摩院医疗AI团队已经在把这条技术路径从概念变成现实。
△医生在看DAMO GRAPE的识别结果回过头来看，达摩院已经成立8年了。旗下布局，从理论到应用，涵盖基础科研、产业应用、民生相关。
一方面，延续“探索未来”的基因，基础技术上攻坚克难；另一方面，贴近业务需求，成为阿里集团内各业务线的技术赋能者和支撑者。
8年来，沿着这样的路线，达摩院一步一个脚印，从未停步。
来到大模型AI 2.0时代，达摩院孵化出了通义大模型——这目前是全国乃至全球最受瞩目的AI力量之一。
外界开始好奇，孵化出通义后，达摩院这支承诺要用科技面向未来的机构，现在要走向哪里？
现在明了，医疗AI，就是答案之一。
与很多讲出来就吸睛的AI落地热点方向不同，医疗AI注定不是一个快生快卖的商业故事，何况还是道阻且艰的癌症早筛。
但它能带来的影响，是真的能够改变人命运。
从长期视角来看，“平扫CT+AI”也不仅仅是医疗领域的一次应用创新，更是一种AI技术范式的演进：用AI挖掘日常数据中的未被利用的信息，生成更深度的结构化知识，从而形成更通用、更可信的智能能力。
这何尝不是AI真正介入现实、深入行业、改变命运的路径？
筛查胃癌的AI模型DAMO GRAPE公开发布后，达摩院透露了自身的下一步计划——
积极探索“一扫多查”，通过一次平扫CT，借助AI识别多种癌症和其他疾病，彻底改变传统的“一个癌种、一种检查、一套流程”的低效模式。
而除了医疗AI，作为阿里技术体系中的前沿孵化器，依旧会在多个前瞻性业务中扎根布局，持续产出有价值的成果。
如今，AI时代属于达摩院的答案，正在公众面前一点点展开。