2月22日，阿里巴巴“医疗AI多癌早筛公益项目”在浙江丽水启动。该项目将达摩院医疗AI前沿技术创新应用于卫生健康领域，希望通过大规模的随机性日常检查实现多癌早筛，提升当地的数字健康水平，同时也是全国首个落地的通过AI实现多癌早筛项目，意味着AI前沿研究走出实验室，有望向更多医疗资源不均衡的地区推广。

达摩院医疗AI团队开发的PANDA深度学习模型，主要通过“平扫CT+AI”的方法，首次构建起大规模早期胰腺癌的筛查手段。

平扫CT结合AI技术助力多癌种早筛

据悉，项目依托阿里巴巴达摩院医疗AI实验室自研的智能读片产品“达医智影”，通过常规胸部、腹部CT平扫，以突破性的“平扫CT+AI”方式帮助诊疗。

在向《每日经济新闻》记者解释上述医疗AI技术在医学上的创新时，丽水市中心医院放射科主任兼核医学科主任卢陈英介绍，通常医生在进行胸部CT平扫时，需要仔细检查每个患者的数百个医疗影像切片，“从左肺到右肺，再到纵隔、肋骨和肺门，需要一层一层看过去”，这一过程不仅耗时而且极易造成医生疲劳，从而影响诊断的准确性和效率。

通过应用影像学与AI相结合的癌症筛查手段，医生的阅片效率得到了极大提升：从人工5—15分钟判断单病种，提升到2—3分钟可判断多个病种。另外，准确性方面，此前发布在Nature Medicine上的相关成果显示，PANDA深度学习模型在超过20万例人群验证中判断存在病变的准确率达92.9%，判断无病的准确率达99.9%；发现31例临床漏诊并治愈2例。

卢陈英表示，除了肺部疾病的诊断，阿里巴巴的医疗AI还能应用于其他多种器官的检查，如胰腺等上腹部器官，这些部位的疾病例如胰腺癌等在传统的胸部CT平扫中往往不易被发现。另外，卢陈英还强调，胸部CT的主要目标是检查肺部的病变，而同时扫描的上腹部如肝脏和胰腺，通常被视为附带检查，并非主要目标。“如果上腹部的病变非常明显，医生会记录下来；如果不明显，可能就不会被记录，因为主要关注点是肺部。”

资料显示，胰腺癌早期发现困难的原因之一在于，其明显症状很少，而且在癌症进展之前很难进行自愿检查。此外，由于胰腺位于身体最深处，一些常规的影像学检查可能无法显示整个胰腺。而增强CT、核磁共振等影像诊断，由于需要注射造影剂、辐射剂量、检查周期长、费用昂贵等原因，不太适合用于大规模胰腺癌筛查。

因此，如果能够通过医疗AI的应用，在最简单、最常规的平扫CT上就能初步筛查出胰腺癌，这对于胰腺癌的早筛早治将具有重要的临床意义。换句话说，阿里巴巴此次在丽水落地的“医疗AI多癌早筛公益项目”，其主要价值就在于，赋予简便、低成本的平扫CT以筛查胰腺癌的能力，这样就能在提升检出率的同时，又不会给病人带来额外的辐射与经济负担，最终大大提高胰腺癌筛查的覆盖率。

阿里巴巴方面透露，该项目在丽水将先从胰腺癌和骨质疏松两个病种入手展开早筛，并逐步接入肝癌、食管癌、胃癌、结肠癌、脂肪肝等癌症和慢性病的筛查能力。

从理论到实践仍需解决“兼容性”挑战

此次在丽水落地的项目中，阿里巴巴的医疗AI技术主要聚焦于医疗影像诊断，尤其是CT平扫图像的分析。

阿里巴巴达摩院医疗AI实验室产品专家郭建飞介绍，理论上来说，这种AI技术不依赖于特定的设备，可以应用于任何标准的CT图像。然而，将这项技术从理论转化为实践，尤其是在不同级别医院的落地，依然面临着不少挑战。

郭建飞表示，从基层医院到丽水市中心医院、再到国内顶级三甲医院，不同层次的医院在技术和设备上的标准化程度存在着不小差异，这种差异不仅体现在设备水平上，还包括数据处理和管理方面的差异。阿里巴巴的医疗AI项目团队意识到，要成功落地这项技术，必须与地方医院紧密合作、不断磨合，共同解决数据层面的问题，包括数据采集、处理及分析等。

丽水市中心医院放射科腹部组组长周永进也向记者透露，起初，医院传送给AI系统的数据中存在一定的兼容性问题，导致AI模型无法准确识别病灶。此后经过不断地技术调试，AI才开始能够更加精准地识别和分析病例，尤其是在某些病灶的检测上显示出较高的识别率。

通过与丽水中心医院等地方医院的合作，医疗AI项目可以更加贴近实际的医疗场景，逐步优化和调整其算法，使之更加精准、高效。阿里巴巴方面也表示，多方协力打造的“医疗AI多癌早筛”丽水模式，也将在成熟后进一步推广到全国其他城市的医院，做到医疗领域的普惠，让更多的老百姓受益。

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