达摩院AI颠覆癌症早筛：提前半年揪出胃癌，探索AI资讯新前沿

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突破传统认知：“平扫CT+AI”新范式

长期以来，医学界普遍认为平扫CT（非增强CT）难以用于胃癌等空腔脏器的有效筛查。原因是胃部结构复杂、形态多变，且早期病灶极为微小，往往仅限于胃黏膜层，在平扫CT影像上几乎不可见。这使得依赖人眼判读的传统影像学方法在此领域束手无策。

然而，达摩院与浙江省肿瘤医院的联合团队并未被传统认知所束缚。他们另辟蹊径，提出了“平扫CT+AI”的全新筛查模式。团队首先构建了全球最大规模的胃癌平扫CT影像多中心数据集，基于此训练出了AI模型——DAMO GRAPE。该模型的核心优势在于，它能超越人眼分辨极限，从CT影像的底层数据中挖掘出与癌变相关的微弱信号。

临床研究数据证实了这一模式的颠覆性：DAMO GRAPE的敏感性（“揪出”病灶不遗漏的能力）和特异性（准确识别不误报的能力）分别达到了惊人的85.1%和96.8%，相比人类放射科医生分别提升了21.8%和14.0%。这不仅是一次技术的量变，更是医学影像认知的一次质变。

从“不可能”到现实：AI如何看穿CT影像

这项成果并非一蹴而就。在此之前，达摩院医疗AI团队已经成功挑战了被称为“癌王”的胰腺癌早筛难题。他们研发的DAMO PANDA模型，同样是利用平扫CT来识别早期胰腺癌，这一成果曾被许多专家认为是“完全不可能”的。

成功的关键在于一种创新的AI训练方法。研究人员认识到，CT影像本质上是由海量数字（亨氏单位）构成的结构化数据。虽然人眼无法分辨其中细微的差异，但强大的AI算法可以。为了让AI学会在模糊的平扫CT中找到病灶，团队巧妙地利用增强CT进行“老师带学生”式的训练。医生先在清晰的增强CT上精确标注病灶，再通过图像配准技术将这些标注信息映射回平扫CT，引导AI学习和识别病灶区域的微妙特征。

正是这种啃硬骨头的精神和扎实的技术路径，让达摩院在癌症早筛这一高难度领域接连取得突破。从胰腺癌到胃癌，他们证明了“平扫CT+AI”不仅可行，而且高效，为填补临床上多种癌症缺乏有效初筛手段的空白提供了现实方案。这无疑是人工智能领域最激动人心的AI新闻之一。

AI的深远影响：从救死扶伤到产业变革

DAMO GRAPE的价值在临床回溯研究中得到了生动体现。一名患者在确诊胃癌时，AI通过分析其6个月前因其他疾病拍摄的平扫CT，成功识别出了当时的早期病灶。这意味着，如果当时就有AI辅助，该患者的治疗时机将提前整整半年。

更具里程碑意义的是，该模型已经开始在浙江、安徽等地进行试点部署。在模拟筛查试验中，“平扫CT+AI”模式的胃癌检出率最高达到了24.5%，其中约40%是此前毫无症状的患者。这预示着一种低成本、高效率、易于普及的全新癌症筛查模式即将到来。达摩院的下一步计划是探索“一扫多查”，即通过一次CT扫描，利用AI同时筛查多种癌症和疾病，这将彻底改变传统筛查的低效模式。

这项研究的意义已超越医疗本身，它展示了大模型和AI技术如何深入行业，挖掘日常数据中未被利用的巨大价值，从而解决现实世界中的重大难题。

总而言之，达摩院的DAMO GRAPE模型不仅是一项能拯救生命的医疗技术突破，更是AI技术落地应用的典范。它向我们展示了人工智能如何从前沿科技，转化为守护健康的强大力量。想了解更多关于AI资讯、大模型技术以及ChatGPT、Claude等前沿动态，探索AI如何改变世界，欢迎访问AI门户网站 https://aigc.bar，获取最新、最全的AI行业洞见。