平扫CT+AI攻克胃癌早筛！浙肿达摩院GRAPE登顶Nature子刊

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平扫CT+AI攻克胃癌早筛！浙肿达摩院GRAPE登顶Nature子刊：

据统计，我国有 30% 多的胃癌（GC）病人，首诊的时候已经是晚期，从而错失了手术治疗的机会。所以，早期发现对于降低 GC 死亡率至关重要。

然而，在大多数胃癌高发地区，由于资源有限、依从性低以及上消化道内镜筛查检出率不理想，大规模筛查仍然具有挑战性。

因此，迫切需要更高效的筛查方案。于是，科学家们另辟蹊径，尝试用人工智能技术来分析临床常规使用的平扫计算机断层扫描（CT）来检测癌症。

中国科学院杭州医学院、浙江省肿瘤医院、阿里达摩院等组成的联合研究团队开发了人工智能胃癌风险评估程序（Gastric Cancer Risk Assessment Procedure with Artificial Intelligence，GRAPE），利用非造影 CT 和深度学习来识别胃癌。

厉害之处在于，GRAPE 能够仅仅通过分析患者在医院拍到的普通平扫 CT 影像，就识别出早期胃癌。

相关研究以「AI-based large-scale screening of gastric cancer from noncontrast CT imaging」为题，于 2025 年 6 月 24 日发布在了医学类顶刊杂志《Nature Medicine》上。

可能需要先给大家解释一下，胃癌的预后（ 指根据经验预测的疾病发展情况 ）跟分期直接相关。胃癌随着分期增加（ 从 T1 一直到 T2、T3、T4 ），肿瘤从里到外逐渐深入到黏膜、肌层、浆膜，到胃癌晚期或者肿瘤侵入到浆膜层的时候，已经无法用手术根治。

据统计，T1 期的病人有 97% 到 99% 的治愈率，而 T4 期的病人，无论用再好的药物，平均生存时间也只有 10 到 12 个月左右。总之越早发现越早治疗，越能提高患者的存活率，这也是研发 GRAPE 的价值所在。

关于 GRAPE

GRAPE 模型是一个深度学习框架，旨在分析三维 (3D) 非造影 CT 扫描图像，从而检测和分割胃癌 (GC)。GRAPE 模型基于内部训练队列进行训练，其中包括 3,470 例胃癌 (GC) 病例和 3,250 例胃癌 (NGC) 病例。该模型生成两个输出：胃部和肿瘤的像素级分割掩模，以及区分胃癌 (GC) 患者和胃癌 (NGC) 患者的分类评分。

图示：GRAPE 的开发、评估和临床转化概述。（来源：论文）

该模型采用两阶段方法。在第一阶段，使用分割网络在完整 CT 扫描图像中定位胃部，生成分割掩模，然后使用该掩模裁剪并隔离胃部区域。裁剪后的区域被输入到第二阶段，在该阶段，使用具有双分支的联合分类和分割网络。分割分支用于检测已识别胃区域内的肿瘤，而分类分支则整合多级特征，将患者分类为胃癌阳性 (GC) 或胃癌阴性 (NGC)。

性能验证

研究人员在内部验证集（1,298 例，曲线下面积 = 0.970）和来自 16 个中心的独立外部队列（18,160 例，曲线下面积 = 0.927）上验证了 GRAPE 的性能。

与之前基于临床信息和血清学诊断的模型相比，GRAPE 在胃癌检测方面表现出了更优异的性能（AUC 0.757–0.79），其性能与液体活检（包括血液样本中的环状 RNA、microRNA、游离 DNA 和代谢物）相当，后者的 AUC 值在 0.83 至 0.94 之间。亚组分析显示，GRAPE 对早期胃癌（EGC）的敏感性约为 50%，对 T3 和 T4 期胃癌（GC）的敏感性超过 90%。

图示：读者研究。（来源：论文）

接下来，他们将 GRAPE 的判读结果与放射科医生的判读结果进行比较，并评估其辅助诊断判读的潜力。读者研究表明，GRAPE 的表现显著优于放射科医生，灵敏度提高了 21.8%，特异度提高了 14.0%，尤其是在早期胃癌中。

为了验证 GRAPE 在实际医院机会性筛查中的价值，该团队开展了两项真实世界的案例研究，研究对象为一家综合癌症中心和两家独立的地区性医院的 78,593 例连续非造影 CT 扫描。GRAPE 识别出高危人群，两家地区性医院的胃癌检出率分别为 24.5% 和 17.7%，其中 T1/T2 期检出病例比例分别为 23.2% 和 26.8%。

此外，GRAPE 还能发现放射科医生最初遗漏的胃癌病例，从而能够在其他疾病的随访中更早地诊断出胃癌。GRAPE 在胃癌确诊前 6 个月进行的诊断前扫描中也表现出良好的性能。

价值意义

尽管 GRAPE 具有优势，但它并非旨在取代内镜检查。研究人员认为，对于有症状且不愿接受初始内镜筛查的患者，它提供了一种有价值的替代方案。并且，该方法不仅仅限于胃癌，它很容易推广到其他癌症的早期发现应用中。

此外从患者的角度，研究人员进行了一个估算：如要筛查七大主流癌症，胃肠镜、增强 CT、超声等传统检查成本累计至少 3000 元，而基于平扫 CT+AI 的方法，成本仅约 200 元。

达摩院团队指出，这种「一扫多筛」的方法能有效弥补医生因专科化、疲劳工作导致的诊断盲区，AI 的全局筛查能力可显著提升 CT 影像的检测精度。该团队强调，AI 辅助诊断不仅能标记可疑病灶减轻医生负担，其无差别扫描特性更突破了人类医生专科视角的局限性。

总而言之，GRAPE 展现出进行大规模胃癌筛查的强大潜力，为早期癌症发现提供了一种行之有效的解决方法。为人类健康保驾护航！

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“平扫CT+AI攻克胃癌早筛！浙肿达摩院GRAPE登顶Nature子刊”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！