AI技术在医疗领域的应用正掀起一场静默革命。从最基础的影像识别到复杂疾病的早期预警，AI正在重塑传统医疗流程。最近，国内一项突破性成果引发广泛关注——通过平扫CT结合AI算法，实现了胃癌筛查的革新。

这项成果源自浙江省肿瘤医院与阿里巴巴达摩院的联合攻关，他们开发出全球首个基于平扫CT识别早期胃癌的AI模型DAMO GRAPE。这项技术突破传统影像学的局限，首次证明非增强CT也能实现胃癌的精准筛查。在20个中心开展的近10万人临床研究中，该模型展现出显著的筛查优势，为胃癌早筛提供了全新路径。

传统胃癌筛查依赖"问卷+胃镜"模式，但这种方法存在明显短板。胃镜检查不仅过程痛苦，且对医生经验依赖度高，导致我国胃癌早期发现率长期徘徊在20%-30%。这种筛查方式的局限性，使得很多患者错过了最佳治疗时机。DAMO GRAPE的出现，为解决这一难题提供了创新方案。

胃癌筛查的难点在于如何从普通CT影像中识别早期病变。达摩院团队通过大量数据训练，让AI模型逐步掌握识别规律。他们发现，平扫CT虽然缺乏对比剂增强，但通过算法优化仍能捕捉到肿瘤特征。这种突破不仅提高了筛查效率，也降低了患者的检查负担。

在技术验证过程中，达摩院团队遇到诸多挑战。初期试验显示，平扫CT难以识别胰腺癌病灶，连资深医生都难以准确判断。为此，团队创新性地采用增强CT标注技术，将增强影像的病灶信息映射到平扫CT，帮助AI模型建立识别特征。这种技术路径的突破，为后续胃癌筛查奠定了基础。

胃癌筛查的临床价值远超技术本身。数据显示，早期胃癌的五年生存率可达90%，而晚期患者仅剩约10%。DAMO GRAPE模型的推广，意味着更多患者能在疾病早期获得治疗机会。这种改变不仅影响个体健康，更将对整个医疗体系产生深远影响。

达摩院在医疗AI领域的探索并非偶然。从胰腺癌筛查到胃癌识别，他们始终瞄准技术难点。这种持续攻关的精神，让AI技术逐步渗透到医疗流程的每个环节。如今，DAMO GRAPE的诞生，标志着医疗AI从实验室走向临床应用的重要转折。

这项技术的突破具有多重意义。首先，它证明AI可以挖掘日常医疗数据中的潜在价值，将普通影像转化为诊断依据。其次，这种筛查模式改变了传统"一癌一检"的低效方式，为多癌种筛查开辟新路径。最后，它为AI技术在医疗领域的深度应用提供了成功范例。

未来，达摩院计划进一步拓展技术应用。他们正在探索"一扫多查"模式，通过单次平扫CT实现多种疾病的联合筛查。这种创新将极大提升医疗资源利用效率，让AI技术真正成为医疗体系的智能助手。随着技术的不断完善，AI在医疗领域的应用将更加深入和广泛。