阿里巴巴达摩院与浙江省肿瘤医院联合研发的GRAPE AI模型，通过创新性地利用常规腹部平扫CT影像，实现了对胃癌特别是早期胃癌的非侵入性、规模化筛查。这一突破性成果不仅挑战了传统医学认知，更可能为中国乃至全球胃癌高发区的早期诊断困局提供一个变革性的解决方案，预示着“一扫多查”AI医疗新范式的到来。
2025年6月24日，医疗AI领域迎来了一项里程碑式的突破。国际顶级医学期刊《自然·医学》（Nature Medicine）刊发的一篇重磅论文，揭示了由浙江省肿瘤医院与阿里巴巴达摩院联合团队研发的胃癌筛查AI模型GRAPE，如何仅凭一张最常规的腹部平扫CT影像，便能实现对胃癌，尤其是早期胃癌的规模化筛查。这项成果不仅为中国这个胃癌发病率和死亡率双高的国家带来了希望，也为全球的医疗AI应用描绘了新的蓝图。1
胃癌，在中国是一个“沉默的流行病”。每年约35.87万新增患者和26.04万死亡人数，占据全球胃癌总数的近40%。尤为严峻的是，中国的胃癌五年生存率仅为35.9%，远低于日本（60.3%）和韩国（68.9%）。这种显著差距并非源于治疗技术，而是早期诊断率的严重不足——在中国，超过70%的患者确诊时已是进展期，错失了最佳治疗窗口。医学界公认，早期发现是逆转高死亡率的关键，早期胃癌的五年生存率可高达95-99%。因此，GRAPE模型的价值，并非解决未知难题，而是填补一个被充分验证、但始终无法在中国大规模有效实施的巨大公共卫生缺口。1
技术革新：平扫CT与AI的融合
长期以来，平扫CT（NCCT）因其对胃肠等空腔脏器成像对比度低，且易受气体、蠕动干扰，普遍被认为不适用于胃癌筛查。这正是GRAPE模型最具颠覆性之处。达摩院与浙江省肿瘤医院的联合团队通过构建全球最大规模的胃癌平扫CT影像数据集，并利用先进的深度学习技术，成功从这些在人眼看来信息量有限的影像中，挖掘出了早期病变的微妙特征。
这项成就并非偶然。GRAPE的诞生，是达摩院“平扫CT+AI”技术路线长期积累的又一成果。此前，其胰腺癌筛查模型PANDA同样基于平扫CT，并已获得FDA“突破性医疗器械”认定，为GRAPE的技术可靠性提供了强有力背书。2
GRAPE模型采用了一个高效且巧妙的两阶段深度学习框架，其核心基于在医学影像分割领域被广泛验证的_nnU-Net_架构：
- 第一阶段：胃部分割。 模型首先利用一个分割网络，在整个三维CT扫描中精准定位并“框”出胃部区域。
- 第二阶段：联合分类与分割。 随后，一个包含分类和分割双重任务的网络，对分离出的胃部区域进行精细分析。它不仅能输出一个将患者分为胃癌（GC）或非胃癌（NGC）的风险评分，还能同时生成一个像素级的分割掩码，在图像上直接标示出可疑的肿瘤区域。
这种“分类+分割”的双重任务架构，是其未来临床推广的关键优势。它避免了许多医疗AI工具因“不可解释”而难以被医生接受的核心痛点，通过输出直观的分割图像，为放射科医生提供了视觉证据，极大增强了临床采纳的信任度。1
突破困局：中国的胃癌筛查新范式
GRAPE的性能表现经过了极为严苛的多中心、大规模数据验证，在包含20个中心、近10万人的数据上进行了开发与验证。在独立外部验证集（16个中心，18,160例）上，其曲线下面积（AUC）为0.927，敏感性81.7%，特异性90.5%，表现依然稳健。
更值得关注的是，在与13名放射科医生的“人机大战”中，GRAPE（AUC 0.92）的表现全面超越了所有人类专家（AUC范围0.76-0.85），平均灵敏度提升21.8%，特异性提升14.0%。1
然而，对于一个筛查工具而言，最有价值的指标是其对早期癌症的检出能力。论文数据显示，GRAPE对早期胃癌（EGC, T1/T2期）的检出敏感性约为50%，而对进展期（T3/T4期）则超过90%。筛查的全部意义就在于“早”，能将晚期胃癌的发现窗口提前至早期，这正是GRAPE的颠覆性价值。1
目前胃镜作为胃癌筛查的“金标准”，在中国普及受阻于其固有的三大瓶颈：侵入性、资源依赖和低效率。胃镜检查给患者带来不适，导致依从性低；高度依赖经验丰富的医生和麻醉支持，优质资源分布不均；以及“大海捞针”式的低效率（平均100次胃镜才能发现1例胃癌）。《中国早期胃癌筛查流程专家共识（2022版）》明确指出，最可行策略是先通过非侵入性方法筛选高风险人群，再进行靶向胃镜精查。GRAPE的价值定位，正是成为那个高效、低成本、高精度的“过滤器”，确保每一台宝贵的胃镜检查都能用在“刀刃”上，从而宏观层面解决整个筛查体系的效率难题。1
从“点”到“面”：达摩院的“一扫多查”战略与商业化前景
达摩院的雄心不止于胃癌，其公开宣称的“一扫多查”战略，是以一次平扫CT检查为入口，通过AI平台同时对胰腺癌（PANDA）、胃癌（GRAPE）、肝癌、结直肠癌、食管癌乃至骨质疏松等多种疾病进行筛查。在当前医疗AI市场高度碎片化，充斥着大量只能解决单一问题的“点解决方案”的背景下，这项战略显得尤为引人注目。对医院而言，采购、集成和管理数十个来自不同供应商的AI工具，无疑是一场IT和工作流程的噩梦。如果达摩院的“一扫多查”平台能够在多种肿瘤或其他疾病中显示积极作用，医院只需一次性集成该平台，即可获得一个不断扩充的、覆盖多个病种的AI能力库，这无疑将极大提升医疗机构的运营效率和诊断能力。1
然而，商业化是任何创新技术走向临床普及的必经之路，对于GRAPE这类“软件即医疗器械”（SaMD），其在中国的报销路径尚不清晰。目前看来，其商业化可能需要多条腿走路：
- B2B模式（体检机构）： 这是目前最清晰可行的主渠道。例如，向大型连锁体检机构销售“一扫多查”AI服务包，作为增值服务推广给企业和个人客户。
- B2B2C模式（医院自费）： 医院在进行常规CT检查时，向患者提供一个可选的、自费的“AI癌症风险评估”附加项。考虑到中国平扫CT价格相对低廉（约300-500元），增加数百元的AI分析费用，对于关注健康的中产阶层具有吸引力。
- OEM/授权模式（设备厂商）： 将GRAPE算法授权给影像设备巨头，作为其高端CT机型的一大卖点。这是一种轻资产、高杠杆的渠道扩张模式。
- 价值医疗模式（未来探索）： 从卫生经济学的角度，向支付方（包括商业保险和未来的医保政策制定者）证明，投入AI筛查的成本，远低于其所能节省的晚期癌症治疗费用。这需要长期的、大规模的前瞻性队列研究数据支撑，是终极目标，但道阻且长。1
GRAPE的出现，不仅是技术上的胜利，更是对公共卫生策略的一次深刻反思。它有望在未来大幅改善中国胃癌的早期检出率，从而显著提高中国患者的生存率。我们期待其大规模的前瞻性验证，以及它对“平扫CT+AI”模式在更多疾病筛查中的推广应用，为人类健康带来更深远的积极影响。