“基于医疗影像AI的癌症筛查，将进入黄金时代”

观察者网：近期，浙江省肿瘤医院联合阿里巴巴达摩院发布了全球首个胃癌影像筛查AI模型DAMO GRAPE，首次利用平扫CT影像识别早期胃癌病灶，再对AI识别出的胃癌高风险人群通过胃镜确诊。让我们想到之前达摩院胰腺癌筛查AI模型DAMO PANDA率先登上《自然·医学》，该刊评价说，“基于医疗影像AI的癌症筛查将进入黄金时代”。

我们看到新的AI筛查方案正在崭露头角。一份数据显示，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%，其中约4成都是传统方法很难查出来的无症状患者。我们很好奇，达摩院的团队是怎么想到用AI筛查胃癌的。

郑智琳：达摩院之前用AI做过胰腺癌的筛查工作，即用平扫CT进行筛查。我们就想，能不能将这种方法也拓展到空腔脏器筛查领域，浙江省肿瘤医院也有相同的想法，我们就展开了合作。医院有大量精准的数据和标注，对这项技术的探索非常重要。

观察者网：这是国际上首次利用平扫CT实现胃癌筛查。

郑智琳：是。其实胃癌采取平扫CT筛查的方法，本身具有很大挑战性。平扫CT确实成本低、效率高、基本无不适感，之前被大量用于各类的门诊和体检场景。但是，平扫CT图像的对比度极低，胃肠道等空腔脏器的气体和蠕动又会造成严重干扰，进一步降低图像清晰度。

比如说，胃癌的形变较大，内容物的干扰较多，早期胃癌很多仅是黏膜层上的病变。为了应对这些问题给，我们收集了大量数据，获取了更精确的胃癌信息，在平扫CT影像上的数据标注和AI模型框架上都做了很多创新，不断来攻克这个难题。

观察者网：听说达摩院的团队和浙江省肿瘤医院，联合构建了国际上最大规模的胃癌平扫CT影像数据集。从之前的胰腺癌AI筛查模型DAMO PANDA，到现在胃癌筛查模型DAMO GRAPE，有哪些能力创新？

郑智琳：我们利用了达摩院此前在“平扫CT+AI”上长期的技术积累。从技术的角度来说，为了攻克胃癌难题，研究团队收集了6千多起胃癌病例的平扫CT影像，这种数据量在整个胃癌筛查领域都是前所未有的。我们更希望在胃部平扫CT上有更精确的标注——对胰腺癌来说，这实际上并不难实现。胰腺癌AI筛查的解决方案是在增强CT上标注胰腺癌的病灶，然后再用配准方式配准到平扫CT上。

但是，胃癌筛查的问题是，胃癌的形变较大，这种配准方式会导致迁移过程中出现标注偏移，影响准确性。我们针对这样的现象，专门开发了针对胃癌的配准模型，来获得平扫CT上更精确的胃癌标注。此外，我们还从模型的网络架构和学习方法上进行了对胃癌的精准适配。

观察者网：那么请问程书记，从医生的角度来看，AI带来了什么样的惊喜？

程向东：我们是临床一线医生，以前我们曾经尝试过在肺癌筛查中使用胸片，但仅凭X光片辨识度较差，筛查时很难发现早期肺癌结节，自从CT用于肺癌筛查后，发现早期肺癌变得越来越方便。我们很多医生就在想，能否像筛查肺癌一样用平扫CT来筛查胃癌？

但这个方法很快就被放弃了。因为空腔脏器内有各种内容物、空气，还有相互的蠕动，干扰因素非常多。我们一度觉得，这是一个无法实现的课题。但后来，AI的出现让这种不可能的事情实现了。在临床应用过程中，AI确实给我们带来了许多惊喜。

在前期的模型外部验证时，我们就遇到了几个病例。例如，当我们诊断他是胃癌病患后，回顾他半年前、一年前的CT片，并使用模型学习和分析，就能发现他在半年前到一年前已经有问题了。因此，我们完全可以通过模型提前一年进行诊断。我以前常说，再高精尖的根治手术，效果都比不上筛查与早诊早治。

在一年后就诊，患者可能已经是中晚期了；但一年前或者半年前，他可能还是中期、中早期或者早期的阶段。

观察者网：早筛查、早发现，可以说给了一个患者、一个家庭被挽救的可能性。

程向东：早发现和晚发现，结果完全不同。我们现在的研究，引发了业界的广泛关注。可以说是轰动性的。这项研究结果被发表在Nature Medicine（《自然·医学》，代表国际医学领域的前沿突破），很多同行，包括国外的同道都在关注这件事。 

观察者网：这项技术甚至平移到国外，也是颠覆性的。早期胃癌治疗费用可能只需几千元，晚期则需几十万甚至上百万，这可能导致患者因病返贫。目前平扫CT加AI筛查不仅可以筛查胃癌，还可以在多癌筛查上更进一步。其实就是说，它有机会给社会和患者减轻负担，甚至显著提升早筛、早防治的比例。

程向东：现在来回答这个问题为时尚早。我们现在只是完成了第一步，即建立模型并进行临床验证。如果它要真正成为行业技术规范，那么还需要更多工作，特别是进行前瞻性大队列研究。我们已经和达摩院一起布局，计划在全国布设10个中心，收集近百万病例，进行实时且前瞻性的研究，发现高危人群并进行验证，即机会性筛查。

我们已经有一些“机会性筛查”的典型案例。比如，有一些患者来医院看病时，可能由于感冒而无意中做了胸腹部CT检查。虽然胸腹部CT检查的目的不是检查胃部，但是一旦有腹部CT检查，我们的AI模型和软件就能够实时分析，主动提示早期胃癌的可能性风险，提示医生和患者进行精确检查。

此外，另一个工作是社区筛查。我们计划在普通社区进行筛查工作，也得到了地方政府的支持，我们可能开展10万例左右的社区筛查。在这些探索的基础上，或许我们可以制定一个非常标准的方案，并且让政府或者相关机构认可这项技术，并且获得相应的审批、认定和资质。所以说现在讨论这件事还早了一点。

不过现实中，确实有很多医院和医生同行想要用这个模型去帮助完成筛查任务。

观察者网：将胃癌扼杀在摇篮中。

程向东：我们经常说，早发现、早治疗可以挽救生命、拯救家庭。如果早期肿瘤可以通过内镜下切除，那么费用非常低。几千元就可以解决，医保可以覆盖，患者自付非常少，效果特别好，甚至说可以根治。如果通过AI的助力，我们可以走到这一步，中国可能会实现类似日本、韩国的效果。

如果早期肿瘤和早期胃癌的比例会越来越高，从现在的15%升到20%，可能增长到30%、40%、50%。那时整个社会的发病率会下降，患者预后效果很好，治疗效果和治疗费用也会明显下降。让患者、患者家庭变得更好，是我们一直想要去实现的。

观察者网：从实验室到医院临床的迁移，这个过程中达摩院有没有发现什么新难题？

郑智琳：实验室在模型技术开发时，通常经过数据整理和清洗，因此数据整体相对非常干净。但是在医院部署时，我们可能遇到其他病例，模型未曾见过，因此模型无法对这部分数据的表现进行预知。因此在医院部署一段时间之后，我们仍然需要根据真实情况进行模型迭代，这样模型才能够在真实场景中得到应用。

部署环节，我们的工程团队，也需要与医院信息科进行深度交流和合作，并且提供一套标准化流程，将整个模型布置到医院系统中，接入医院的系统。从医生的工作流程角度出发，如果我们的AI模型筛查结果是阳性，就需要给医生复核，比如提供可视化的参考依据等等，这也需要相应的工作。