医疗AI技术突破 - 浙江省肿瘤医院与阿里巴巴达摩院联合研发的胃癌筛查AI模型GRAPE，通过腹部平扫CT影像实现胃癌特别是早期胃癌的规模化筛查 [1] - GRAPE模型采用两阶段深度学习框架，基于nnU-Net架构，兼具性能与可解释性，输出分割图像供医生验证 [8][9] - 模型在包含20个中心、近10万人的数据上进行开发验证，AUC达0.92，超越13名放射科医生（AUC 0.76-0.85） [10][12] 胃癌筛查市场痛点 - 中国每年新增胃癌患者约35.87万，死亡26.04万，占全球40%，五年生存率仅35.9%，远低于日韩60%以上水平 [3] - 传统胃镜检查存在三大瓶颈：侵入性导致接受度低（依从率18-48%）、资源依赖性强、效率低下（检出率仅1.16-1.20%） [4][5] - 现有替代方案如血清学检测对检出率提升有限（仅从1.20%升至1.25%），液体活检成本高且技术不成熟 [5] 技术性能对比 - GRAPE对早期胃癌（T1/T2期）检出敏感性约50%，进展期（T3/T4期）超90% [12] - 平扫CT+AI方案（GRAPE）无创、灵敏度81.7-85.1%、特异性90.5-96.8%，显著优于血清学检测和液体活检 [14] - 达摩院推行"一扫多查"战略，已实现胰腺癌（PANDA）和胃癌筛查突破，计划扩展至肝癌等更多病种 [7][15] 商业化路径 - B2B模式：向体检机构销售AI服务包作为增值服务 [18] - B2B2C模式：医院在常规CT检查中提供自费AI风险评估附加项 [18] - OEM授权模式：算法授权给影像设备厂商作为高端CT卖点 [18] - 价值医疗模式：向支付方证明AI筛查成本低于晚期治疗费用 [18]