DAMO GRAPE

DAMO GRAPE – 阿里达摩院联合浙江肿瘤医院推出的早期胃癌识别模型

DAMO GRAPE是浙江省肿瘤医院与阿里巴巴达摩院携手打造的全球首款利用平扫CT影像诊断早期胃癌的人工智能模型。它颠覆了传统的影像学界限，通过深度学习技术分析非增强CT图像，实现了对胃癌的高效筛查，为早期诊断和治疗提供了新途径，有望显著提升患者的生存率。

### 揭秘DAMO GRAPE：胃癌筛查的“火眼金睛”

DAMO GRAPE，一个由浙江省肿瘤医院与阿里巴巴达摩院联合研发的AI奇兵，是全球首个利用平扫CT影像进行早期胃癌识别的智能系统。它犹如一双“火眼金睛”，能穿透传统影像技术的局限，凭借深度学习算法，精准分析非增强CT影像，从而实现对胃癌的高效筛查。

### DAMO GRAPE的核心功能：多方位护航您的健康

* **早期胃癌检测：** 通过细致分析非增强CT影像，DAMO GRAPE能够敏锐地捕捉早期胃癌病灶，显著提高早期检出率，为早期治疗赢得宝贵时间。
* **辅助诊断利器：** 为影像科医生提供强有力的辅助诊断支持，提升诊断的准确性和效率，减少漏诊和误诊的风险，助力精准医疗。
* **风险评估专家：** 深入评估患者的胃癌患病风险，识别高危人群，为后续的胃镜检查等确诊手段提供重要依据，实现精准分诊。
* **早期预警系统：** 在患者尚未出现明显症状时，DAMO GRAPE就能提前预警潜在的胃癌病灶，为早期干预和治疗争取最佳时机。

### 技术解读：DAMO GRAPE的“智”胜之道

* **深度学习引擎：** 借助强大的深度学习算法，DAMO GRAPE从海量的胃癌和非胃癌CT影像数据中学习，精准识别胃癌病灶的细微特征和模式。
* **海量数据支撑：** 依托全球最大的胃癌平扫CT影像多中心数据集（6720例），涵盖不同地区、不同设备的数据，确保模型的泛化能力和准确性。
* **图像分割与分类：** 模型结合分割和分类网络，先对CT影像进行胃部区域的精准分割，再针对分割后的区域进行肿瘤检测和分类，输出胃癌风险评分和分割掩码。
* **微观特征捕捉：** 能够洞察CT影像中的微小变化，例如胃壁厚度、胃黏膜异质性等，从而识别早期胃癌病灶，突破传统影像学的束缚。
* **Grad-CAM可视化：** 运用Grad-CAM技术，将模型的决策过程可视化，帮助医生理解模型的判断依据，增强模型的可解释性，提升临床信任度。

### 了解更多：探索DAMO GRAPE的世界

* **技术论文：** 如需深入了解DAMO GRAPE的技术细节，请查阅发表在《自然医学》上的论文：[https://www.nature.com/articles/s41591-025-03785-6](https://www.nature.com/articles/s41591-025-03785-6)

### 应用场景：DAMO GRAPE的广泛应用

* **大规模人群筛查：** 适用于体检中心和基层医院，对大量人群进行胃癌的初步筛查，及早发现潜在患者，提高早期胃癌的检出率。
* **辅助医生诊断：** 为放射科医生提供辅助诊断工具，帮助他们更准确地识别胃癌病灶，减少漏诊和误诊，提高诊断效率。
* **高危人群监测：** 针对胃癌高发地区居民、有家族史、患有慢性胃病等高危人群，进行定期的筛查，实现早期发现和干预。
* **早期预警与干预：** 在患者尚未出现明显症状时，提前发现潜在的胃癌病灶，为早期治疗争取时间，提高患者的生存率和生活质量。
* **医疗资源优化：** 在分级诊疗体系中，合理分配医疗资源，提高医疗效率，同时为医学研究和教学提供数据和工具支持。

### 常见问题解答

* **DAMO GRAPE的准确性如何？** 在大规模临床研究中，DAMO GRAPE展现出85.1%的敏感性和96.8%的特异性，显著优于人类放射科医生。
* **DAMO GRAPE能发现多早期的胃癌？** 模型能提前6个月发现早期胃癌病灶。
* **DAMO GRAPE是否会取代医生？** DAMO GRAPE是一个辅助诊断工具，旨在帮助医生提高诊断的准确性和效率，而不是取代医生。
* **DAMO GRAPE的应用范围是什么？** 适用于大规模人群筛查、辅助医生诊断、高危人群监测、早期预警干预、医疗资源优化等多个场景。