該AI模型由浙江省腫瘤醫院聯合阿里巴巴達摩院研發,登上了國際頂尖期刊《自然·醫學》。
“我們回溯了一位胃癌患者確診前的所有CT影像,發現AI模型在其出現癥狀前半年就已發出預警。”胡燦介紹,2024年4月,該患者因“進食梗阻”癥狀就醫,經胃鏡檢查確診為胃癌,且此時病情已發展至T4期。回溯發現,該患者2023年10月曾因檢查肺結節拍攝平掃CT。胡燦將這張舊片子導入AI模型,在胃部區域提示“胃癌高風險”。
這一案例并非個例,胡燦所在團隊對多例胃癌患者的回顧性研究均顯示,AI模型能夠敏銳捕捉到胃壁厚度、黏膜紋理等細微改變,這些早期病變特征往往會被人工讀片所忽視。胡燦指出,由于CT分辨率相對較低,既往從未被用作胃癌篩查的常規手段。若沒有AI技術輔助,即便經驗豐富的影像科醫生,也很難在平掃CT中捕捉到早期胃癌在非重點掃查區域呈現的細微病變特征。
【資料圖】
AI從平掃CT中提前發現胃癌的成果,無疑為胃癌篩查帶來了新曙光。這意味著,在非胃部專項CT檢查中,AI也有望同步完成胃癌初篩工作,讓每年數千萬接受其他部位CT檢查的患者,獲得“機會性篩查”,大幅提升胃癌早診比例。
胃癌是全球最常見的惡性腫瘤之一,根據國家癌癥中心近期發布的數據顯示,我國胃癌的年發病人數超過35萬,位列所有惡性腫瘤第5位;死亡人數超過26萬人,位列惡性腫瘤第3位。
但從目前來看,胃癌的診斷和篩查仍依賴胃鏡檢查,但由于其侵入性、高成本和需要專業內鏡醫生,胃鏡的應用受到極大限制。此外,由于早期缺乏典型癥狀,超過60%的患者在診斷時出現局部或遠處轉移。而早期胃癌患者的5年生存率超過90%,中晚期患者的5年生存率不足30%。因此,迫切需要尋找高效、便捷的胃癌早篩方法來提高胃癌的早期診斷率,改善該類人群的預后。
“從原始理念創新、技術研發,再到應用場景拓展,我們的研究都實現了重大突破。”浙江省腫瘤醫院黨委書記、中國抗癌協會副理事長程向東表示,我國胃癌篩查面臨著民眾依從性低、醫療資源分配不均等難題,這也是造成我國早診率低的主要原因。以日本、韓國為例,他們通過大力推行胃鏡篩查,顯著提高了胃癌早診率,但這在我國現階段難以復制。我國人口基數龐大,醫療資源相對緊張,即便讓民眾每4-5年進行一次胃鏡篩查也并不現實。因此,探尋符合我國國情的篩查方案至關重要。
“AI技術的應用,為我們提供了新的可能。”程向東表示,AI模型效率極高,通過低成本、無創式的平掃CT結合AI分析,能夠快速、準確地判斷胃癌風險。一旦模型廣泛應用,我們可以將篩查出的5%-6%高風險人群,精準導向胃鏡檢查,以我國現有的醫療資源,完全能夠滿足這部分人群的檢查需求。如此一來,早期胃癌患者比例有望顯著提升,每年哪怕提高5%-10%,對胃癌防控工作而言也是巨大的進步。
程向東進一步指出,AI+CT篩查絕非簡單的技術替代,而是一場篩查范式的根本性變革。他強調,AI+CT篩查模式具備三大顯著優勢:其一,具有出色的兼容性,能夠無縫融入現有的CT檢查流程,無須額外購置設備,節省了大量資源;其二,具備廣泛的普適性,為那些對胃鏡檢查不耐受的人群,像老年群體、心肺疾病患者等,提供了切實可行的替代篩查方案;其三,彰顯了突出的普惠性,傳統胃腸鏡、增強CT等檢查項目累計費用較高,而基于平掃CT+AI的“一掃多篩”模式,成本僅需200元左右,大大降低了篩查門檻。
事實上,達摩院醫療AI并不是首次應用于平掃CT識別癌癥。此前,達摩院醫療AI的DAMO PANDA模型便將胰腺癌早期篩查模型的特異性提升到了99.9%,這意味著每1000次測試中只出現一個假陽性,其檢測胰腺惡性腫瘤的能力可達92.9%,鑒別胰腺癌的能力比放射科醫生獨立判斷時的平均表現提高了34.1%。
阿里巴巴達摩院高級算法專家夏英達表示,平掃CT普遍被百姓所接受,大量用于各類的門診、體檢場景。它的對比度極低,多用于肺炎、肺結節等日常疾病診斷。隨著大數據、深度學習等技術的發展與臨床驗證的加深,發現AI能夠觀察到平掃CT圖像中人眼極易錯過的微小密度差異,繼而有效檢測出癌癥病灶。因此,達摩院率先在業內提出以“平掃CT+AI”的方式進行癌癥篩查,并聯合全球頂尖醫療機構開展臨床研究驗證。
對此,程向東表示,隨著AI技術在醫學影像領域的深度應用,我國胃癌防控有望從“被動治療”轉向“主動預防”,為全球腫瘤早篩提供“中國方案”。
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