浙江省肿瘤医院与阿里巴巴达摩院合作，发布了全球首个胃癌影像筛查AI模型DAMO GRAPE。该模型通过平扫CT影像识别早期胃癌病灶，并在大规模临床研究中显著提升胃癌检出率。研究成果发表于《自然·医学》期刊。DAMO GRAPE的成功突破了传统认知，构建了大规模胃癌平扫CT影像数据集，克服了技术挑战，实现了平扫CT识别早期胃癌。该模型在模拟筛查试验中表现出色，为胃癌的早期发现和干预提供了新的解决方案，有望显著提高患者生存率。

🔬 DAMO GRAPE是全球首个胃癌影像筛查AI模型，由浙江省肿瘤医院联合阿里巴巴达摩院研发。

💡 该模型利用平扫CT影像识别早期胃癌病灶，突破了传统上平扫CT不适宜检查胃肠道的认知。

📊 DAMO GRAPE模型在近10万人的大规模临床研究中，敏感性和特异性分别达到85.1%和96.8%，大幅提升胃癌检出率。

🔍 该研究构建了国际上规模最大的胃癌平扫CT影像多中心数据集，克服了胃部形态变化、内部内容物干扰等技术挑战。

✅ 在模拟筛查试验中，DAMO GRAPE模型精准识别胃癌高危人群，胃癌检出率分别达到24.5%与17.7%，且检出病例中约四成为无症状胃癌患者。

快科技6月26日消息，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。

该模型首次利用平扫CT影像识别早期胃癌病灶，并联合全国20家医院，在近10万人的大规模临床研究中大幅提升胃癌检出率。

相关论文在24日登上了国际顶级期刊《自然·医学》（Nature Medicine）。

据国家癌症中心统计，我国每年新发胃癌约36万例，死亡26万例，死亡人数在所有恶性肿瘤中位列第三。如能在早期发现并干预，患者的5年生存率可从30%以下显著提升至90%以上。

论文通讯作者、达摩院资深算法专家张灵介绍，平扫CT通常被认为不适宜检查胃肠道等空腔脏器。

本次联合团队突破行业固有认知，构建了国际上规模最大的胃癌平扫CT影像多中心数据集，克服了胃部形态变化大、内部内容物干扰、早期病灶限于黏膜层等挑战。

DAMO GRAPE的敏感性和特异性分别达到85.1%和96.8%，相比放射科医生分别提升21.8%和14.0%。这令平扫CT识别早期胃癌首次成为可能，也让“平扫CT+AI”在多癌筛查上更进一步。

研究首次提出的模式为胃癌防治难题提供了新解法。首先用AI对腹部平扫CT检查患者进行初筛，再对AI识别出的胃癌高风险人群通过胃镜确诊。

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%，且检出病例中约四成为无症状胃癌患者。

该AI模型是重大的医学突破，让基于影像的胃癌筛查首次成为可能。