独家对话:用平扫CT筛查早期癌症,阿里医疗AI正让国人夺回“主动权”
人工智能,已经成为人类抗击癌症的重要工具。
今年6月,浙江省肿瘤医院联合阿里巴巴达摩院召开发布会,发布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,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。相关论文登上国际顶级期刊《自然·医学》(Nature Medicine),引发全球关注。
这种高可及、低成本的新方法,可以有效筛查威胁人类健康的多种主要癌症,让早发现、早治疗成为可能。在今年7月瑞士日内瓦召开的联合国人工智能惠及人类全球(AI for Good)峰会上,阿里达摩院受邀分享多癌早筛AI的最新进展。据悉,该技术已覆盖全球9个国家和地区,服务2000万人次。
这份令全世界侧目的“AI+医疗”的中国方案,正在帮助人类夺回对抗癌症的主动权。
在今年世界人工智能大会(WAIC 2025)上,我们有幸邀请到浙江省肿瘤医院党委书记、中国抗癌协会副理事长程向东,以及阿里巴巴达摩院医疗AI算法专家郑智琳共同坐客观察者网直播间,讲述这份中国方案背后的故事。我们相信,在对抗癌症的道路上,再精尖的技术,效果都比不上早发现、早治疗。
我们相信:让普通人平等地拥有对抗癌症的机会,这正是科技向善、AI向善的意义。
在尽量保持“原汁原味”的基础上,我们将当天的直播编辑整理如下,以飨读者。
(全文约8000字)
中国作为胃癌高发国家,需要符合国情的“中国方案”
观察者网:根据国家癌症中心统计,我国每年新发胃癌病例约36万例,死亡病例高达26万例,死亡人数在所有恶性肿瘤中排名第三。请问这个现状是如何形成的?
观察者网:公开医学资料显示,在遗传因素与偏好高盐、腌制食物的饮食习惯影响下,胃癌在东亚地区整体均较为高发。和周边国家比,我国的胃癌防治情况如何?
程向东:从目前的情况分析,每年新发病例中,有30%以上的晚期病人已经失去通过手术根治的机会。目前中国真正的早期病例只有15%—20%。对比邻国日本和韩国,虽然他们也是胃癌高发国家,但可以说,他们防治水平比我们高很多。
数据显示,日本胃癌的早期发现率超过60%;韩国近几年发展特别快,早期发现率已经达到70%。我们和他们的差距非常大。早期发现率的差异也导致病人预后差异很大。日本(60.3%)和韩国(68.9%)胃癌病人的整体预后5年生存率明显高于中国(35.9%)。可以说,形势非常严峻。
观察者网:您提到了早诊率低的问题。我们也看到了很多文献讲,说如果能够早期发现并及时进行干预,胃癌患者的5年生存率可以从低于30%以下显著提升至90%以上。请问程书记,影响我国胃癌病例“早发现早治疗”的现实原因在哪里?是医疗资源不足、公众意识淡薄,还是我们的筛查方法有局限?
韩国人口基数不大、医疗资源充沛,民众依从度高,整体发病率下降,预后效果越来越好,可以说是一个样板。
但对中国而言,显然就存在一个问题:中国人口基数庞大,让所有14亿人口在两年内全部做一次胃镜显然不可能、也不现实:医疗资源远远不够。如果这样计算,那么现实中需要的医疗机构和医生有多少?得有多少胃镜设备?显然不可能实现。
再者,中国存在发展不平衡的问题。大城市,尤其是中心城市,老百姓配合度和依从性较好;但有些地方的人群未必按照要求到医院进行常规检查。他们的健康意识不强,依从性不佳。
基本国情导致中国无法像韩国和日本那样全口径、全人群地展开筛查。这就对中国提出一个新的话题,也是中国特有的话题:我们如何发现更多早期胃癌病人?我们必须拿出一套具有中国特色、适合中国国情的胃癌筛查方案。
程向东:我们需要明确筛查和诊断两种方法的区别。
今天患者到医疗机构——无论是专科医院还是综合性医院就诊——医生都会进行精准诊断。目前在中国,尤其是大中心城市或者大医疗机构,对胃癌进行精准诊断其实并不困难。或者说,只要你来医院就诊,我一定会为你检查得非常清楚。
但是筛查是另一个概念。筛查是在正常人群中,我们使用一种简单的方法,来基本判断被检查者是否患有胃癌,或者是胃癌高危人群,而非立即诊断出胃癌。也就是说,我们如何将中国14亿人口,通过一种可靠的方法筛查出5000万左右的高危人群——高危人群,我们建议必须去医院检查。
能够筛查出高危人群的方法,必须满足几个条件:
其二是可及性好,筛查不痛苦,人们不抵触。例如现在做甲状腺、乳腺或者肺部的筛查,拍CT、拍胸片、做超声,既不痛不痒,也很方便,人们就很容易接受。如果要做肠镜、胃镜,或者要抽血,一些人就会担心,也不太愿意做,对这种筛查就会有本能的抗拒。
观察者网:其实还是这个命题:任何公共服务在中国庞大的人口基数之上,基本都会成为一个需要具备中国特色,不断攻坚克难的课题。像问卷法和高危人群胃镜法,尽管只是从“100个人中找出1个人”,但已经是无数中国医疗工作者们数不尽的汗水和付出的结果了。事实上,大家至今还在尝试更多的方法。
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