胃癌一直是我国面临的重大公共卫生挑战，其发病率和死亡率的比例一直较高，但早期诊断的比例却相对较低。浙江省肿瘤医院与阿里巴巴达摩院共同研发的胃癌筛查人工智能模型GRAPE现已问世，为改善这一状况带来了新的曙光。
胃癌现状严峻
我国胃癌的局势让人忧虑，其发病与死亡的比例均偏高，然而早期诊断的比率却相当低。据官方统计，我国每年所进行的消化系统内镜检查数量不足4000万次，很多人在一生中未曾进行过胃镜检查。相较之下，一些国家从20世纪80、90年代开始，就实施了全国性的胃镜筛查项目，并取得了明显的成效。在我国，早期发现是降低胃癌死亡率的至关重要的手段。
传统筛查困境
胃镜检查的传统方法存在不少问题，因此许多人因恐惧或其他因素，宁愿放弃这项检查。尽管液体活检技术在应用方面具有巨大潜力，但目前仍处于商业化初期，费用较高，且检测的精确度尚需提升。这种状况使得许多患者无法得到及时的诊断。以许多群体为例，他们因未接受胃镜检查，错过了治疗的最佳时机。
GRAPE模型原理
达摩院携手浙江省肿瘤医院，合力构建了全球最大的胃癌平扫CT影像数据集。该团队采用了深度学习技术，在看似信息量不足的影像资料中，成功辨别出了早期病变的显著特征。这一过程就像在浩瀚的数据海洋中寻找线索，使得早期病变无处可逃。之前研发的胰腺癌检测设备PANDA，同样采用了平扫CT技术，这样的方法为GRAPE技术的可靠性提供了强有力的支持。
GRAPE价值定位
GRAPE的目的不是取代胃镜，而是作为一种高效的“筛选器”存在，使每一次胃镜检查都显得更有意义。它能够在众多人群中初步筛选出胃癌风险较高的人群，然后对这些人群进行胃镜检查，从而解决了筛查体系效率低的问题。这样一来，有限的医疗资源就能更加精准地服务于真正需要帮助的患者。
临床应用优势
医生运用GRAPE对AI的结论进行验证，这一做法解决了医疗AI工具难以解释的难题，提升了临床医生对其的信任。因此，医生在使用这项技术时感到更加安心，诊断的准确性得到提高，筛查工作也因此变得更加科学高效，不再轻易因对AI的不信任而放弃。
未来价值展望
从卫生经济学的视角来看，运用人工智能进行早期癌症筛查的成本，相较于晚期癌症的治疗费用，要低得多。然而，这一论断的成立，必须依赖于大量具有前瞻性的队列研究数据来加以证实。展望未来，GRAPE项目有望提升我国在胃癌早期发现方面的能力，并增加患者的生存机会。尽管如此，要实现这一目标仍需较长时间，但我们同样充满期待，期待它能产生更多积极的影响。
我对GRAPE能否彻底改善我国胃癌早期诊断的现状充满期待，想听听各位的观点。若这篇文章能给您带来启发，别忘了点赞并转发。
