中国的胃癌困局 - 中国每年新增胃癌患者约35.87万，死亡人数高达26.04万，占全球总数的近40% [3] - 中国胃癌五年生存率仅为35.9%，远低于日本的60.3%和韩国的68.9% [3] - 中国胃癌早诊率不足30%，而日韩通过全国性胃镜筛查计划将早诊率提升至60-70% [3] - 早期胃癌治疗后五年生存率高达95-99%，而晚期患者不足30% [4] 胃镜筛查的瓶颈与替代方案 - 胃镜检查在中国面临侵入性、资源依赖和低效率三大瓶颈 [5] - 中国每年消化道内镜检查不足4000万例，筛查项目依从率低至18-48% [5] - 传统胃镜筛查的胃癌检出率仅为1.16%-1.20%，需约100次检查才能发现1例胃癌 [5] - 现有非侵入性筛查方法（如血清学检测）仅能将检出率从1.20%微升至1.25% [6] GRAPE模型的技术突破 - GRAPE通过平扫CT影像实现胃癌筛查，颠覆了医学界对平扫CT无法用于胃癌筛查的固有认知 [8] - 模型采用两阶段深度学习框架，基于nnU-Net架构，兼具高性能与可解释性 [9][10][11] - 第一阶段精准分割胃部区域，第二阶段联合分类与分割，输出风险评分和肿瘤区域可视化 [10][11] GRAPE的临床表现 - 内部验证集AUC达0.970，敏感性85.1%，特异性96.8% [14] - 独立外部验证集AUC为0.927，敏感性81.7%，特异性90.5% [14] - 在"人机大战"中全面超越13名放射科医生，平均灵敏度提升21.8%，特异性提升14.0% [14] - 对早期胃癌检出敏感性约50%，对进展期胃癌超过90% [14] "一扫多查"战略与商业化路径 - 达摩院提出"一扫多查"战略，通过一次平扫CT筛查多种癌症（如胰腺癌、胃癌、肝癌等） [17] - B2B模式：向体检机构销售AI服务包，作为增值服务推广 [20] - B2B2C模式：医院提供自费"AI癌症风险评估"附加项，定价数百元 [21] - OEM/授权模式：将算法授权给影像设备厂商，作为高端CT机型卖点 [22] - 价值医疗模式：未来通过卫生经济学证明AI筛查的成本效益 [23]