AI在咳嗽中检出癌症，不信？世卫组织正全球推广

中国的AI技术，登上联合国了！

AI for Good峰会是联合国在AI领域的旗舰峰会，今年，联合国秘书长古特雷斯、“深度学习三巨头”之一的Hinton，以及OpenAI CEO奥特曼等都来参会了。

这样一场盛会中，一位中国女性患者吹奏口琴的视频吸引了全场的注意，她是全球首位AI胰腺癌早筛技术的受益者。

而分享者是阿里达摩院医疗AI团队负责人、IEEE Fellow吕乐博士，该团队联合多名中国肿瘤医生提出的AI多癌筛查技术，已获得国际性的赞誉。国际顶刊《自然·医学》专门刊发评论 “开启癌症筛查的黄金时代”，斯坦福大学《2024年AI指数报告》将其列为全球AI亮点研究，这也唯一来自中国的工作。

在AI for Good峰会现场，世卫组织（WHO）数字健康合作中心宣布与达摩院合作，向全球推广这项中国AI技术，以惠及更多发展中国家。

AI在咳嗽病人中找出了胰腺癌

这名女性患者来自于江苏启东，2023年4月，她因咳嗽在上海一家三甲医院呼吸科门诊开了一个胸部平扫CT检查，当时的诊断报告是“未见明显异常，胰腺纤体尾部周围少许炎症可能”。

咳嗽很快就停了，她也未太在意。

但不久后，她突然接到医生的随访电话：“你要重视一下，最好要做一个上腹部的增强CT。”

原因是她的CT影像被纳入达摩院牵头的“平扫CT+AI”癌症早筛项目，在2万多例真实病例的回顾性试验中，她被AI识别为疑似早期胰腺癌。

她随后回到医院做了胰腺MR平扫+增强CT检查，结果显示，AI的判断是对的：胰尾部有肿块，增强后可见轻度强化，大小约25×31mm。

检查结果落定，医院给她安排了根治性的胰尾切除手术。手术后仅五天，她就顺利出院。现在手术已过去一年多，黄女士身体健康，没有出现复发或转移。

主治医生介绍说，医院常用的平扫CT图像对比度低，如果没有AI识别，很难从平扫CT中发现早期胰腺癌。

胰腺癌是全球生存率最低的恶性肿瘤之一，主要是因为发现就是晚期，早期发现太难，目前临床指南缺乏有效早筛手段。

从被质疑到登上联合国

癌症是全球最重要的公共卫生议题之一。WHO的研究数据显示，有三分之一的癌症可通过早发现、早诊断、早治疗实现治愈。

但问题在于，对大规模无症状人群进行癌症筛查并非易事。

以欧美的主流研究方向之一的“滴血验癌”为例，这种通过捕捉血液中肿瘤组织ctDNA碎片的筛查方法，存在捕获能力差、检出率低、个体化差异导致泛化性能差、价格过高等种种问题。

面对这样的挑战，达摩院专注于AI医疗方向的研究人员们率先想到，可以利用AI技术，将大量用于各类门诊、体检场景的普通CT平扫利用起来，快速识别病灶，实现癌症早筛。

于是，联合全球十多家医院，达摩院基于此设想构建出了胰腺癌检测模型PANDA：利用深度学习技术观察低对比度平扫CT图像中微小的密度差异，继而有效检测出癌症病灶。

该论文发表在《自然·医学》上，引起了广泛关注，论文访问量高达6.4万。因为该模型效果惊人，在2万多真实病例的回顾性试验中发现了31例临床漏诊病变，其中2例早期胰腺癌病患已被治愈。

论文提到，PANDA在胰腺癌早期、小病灶的检测上，准确性超过了人类放射科医生。在多中心验证中，PANDA的病变检测AUC为0.986-0.996，相较于放射科医生的平均表现，灵敏度高出34.1%，特异性高出6.3%。

另外，在对其他癌症病灶的识别上，PANDA也展现出了可泛化性。

这样的数据意味着，PANDA首次证实了在平扫CT上使用AI进行胰腺癌筛查的可行性，并达到了此前认为可能达不到的高性能，是一种极具潜力的大规模癌症筛查新工具。

但这样的创新并非一开始就被广泛接受。

不要说推广，连论文的发表都很困难，从Received到Accepted花费长达8个月，曾遭遇审稿人的58连问，包括全球顶级胰腺癌专家、德国教授Jörg Kleeff。

还有一位荷兰医学专家还当面对吕乐提出了质疑：他的团队在该领域已深耕35年，也无法达到PANDA给出的研究成果，因此对这项技术表示怀疑。

吕乐团队为此在阿里云的法兰克福节点上创建了一个demo，让海外专家们能够使用自己的数据来实际检验这套人工智能癌症筛查系统，消除疑虑。

最终，Jörg Kleeff教授被论文及其补充材料所折服：“结果相当出色，可能会显著改变我们对于胰腺癌筛查的方法”，向《自然·医学》编辑部强烈建议论文发表。他还为《自然·医学》撰写评论文章《基于医疗影像AI的癌症筛查即将进入黄金时代》。

从胰腺癌到多癌早筛 从实验到落地

研发出PANDA模型后，达摩院没有停下，反而加快了脚步，从胰腺癌早筛往多种癌症迈进。

他们正在联合全球多家顶尖医疗机构，探索通过一次平扫CT就查出多种癌症（胰腺癌、食管癌、肝癌、肺癌、结直肠癌、胃癌、乳腺癌、淋巴异常）或慢性疾病（心血管疾病、主动脉综合征、骨质疏松、脂肪肝等）的医疗AI产品。

这些研究正在加速落地，在国内，依托阿里巴巴医疗AI多癌早筛公益项目，达摩院AI率先在丽水市中心医院和景宁县人民医院落地部署，通过“平扫CT+AI”方式辅助医生进行多种疾病的筛查和诊断。

在国外，加勒比海国家安提瓜和巴布达主动向达摩院抛来橄榄枝，在该国总理的见证下，该国卫生部与达摩院正式签约。

这次，世卫组织WHO更是“盯上”了这项技术，将在渠道、市场、落地、技术、标准等方面强化与达摩院的合作，让更多医疗资源不均衡的发展中国家和地区共享这项前沿成果，全球合力抗癌。

为什么能从备受质疑跨越到国际追捧？其中的一大关键是达摩院AI多癌早筛技术仅仅停留在理论上，还具有很强的可实践性。

IEEE Fellow、约翰·霍普金斯大学教授Alan Yuille就评价这项研究称：

目前的医疗AI系统普遍在训练样本平衡下表现出色，但是应用到真实环境往往会有域差距（Domain Group），PANDA在真实世界的验证和迭代的模式让其保持非常高的特异性，展现了鲁棒的性能。

技术的普惠性也是一大原因。根据测算，往常要筛查七大主流癌症，一系列如胃肠镜、增强CT、超声的传统检查累计下来，成本至少需要3000元。而基于平扫CT+AI的一扫多查，成本仅约200元，在有效提高早期癌症检出率的同时，也不会给患者带来额外的经济负担和身体负担。

“用AI解决真实临床需求”

实际上，达摩院开展AI+医疗研究的时间很早。

新冠疫情初期，达摩院紧急研发出CT影像新冠肺炎AI辅助诊断系统，应用于国内600多家医院，分析病例超过80万，获评全国科技抗疫先进集体。

这与达摩院的创立初衷有关。马云曾说过，达摩院要成为一家面向未来、以科技解决重大社会问题的企业研究机构。

作为达摩院医疗AI团队负责人，IEEE Fellow吕乐对于技术的第一性原则也很明确：

AI应该解决那些尚未得到解决、而病人又真切需要的临床需求。我们需要在病人性命有关的临床问题上，做出不可或缺的贡献。

目前，达摩院医疗AI团队专注于以医学图像AI为核心的精准癌症治疗全流程，研发了包括规模筛查、精准诊断、预后治疗、响应评估在内的全流程癌症诊疗技术，陆续在胰腺癌、食管癌、肺癌、乳腺癌、肝癌、胃癌、结直肠癌等高发癌症的识别、筛查上取得了阶段性进展，研究先后登上《自然·通讯》《自然·医学》等期刊及CVPR、MICCAI、IPMI等AI顶会，包括：

2022年10月，基于深度学习，对头颈癌症42个危机器官进行高效、精准勾划，可有效减少放射治疗并发症，相关论文登上《自然·通讯》，也被评为中国医学人工智能代表性算法。

2023年6月，针对视觉领域的OOD（分布外检测）难题，达摩院提出了全新的医学图像语义分割框架，能够让AI更准确地识别肿瘤中的疑难罕见案例，并在胰腺肿瘤和肝脏肿瘤上获得验证，被计算机视觉国际顶会CVPR 2023评为Highlight论文。

2023年8月，发布多癌影像分析通用模型CancerUniT，借助增强CT，可辅助诊断八种主流癌症，该模型论文成果被计算机视觉顶会ICCV 2023收录。

同月，发布第一个可以分割全身143个器官的连续深度学习框架，成果被ICCV 2023收录。

……

达摩院还和浙大一院、复旦肿瘤医院、盛京医院等多家大型三甲医院建立了深厚的临床科研合作关系，其医疗AI产品已成功对接落地30+家医疗影像合作伙伴，累计落地医疗机构数达1000+家，为全球600+万人次提供多癌早筛服务。

AI席卷全球，世界正在因此改变。

对于大众而言，更重要的或许是，这些AI技术创新，开始对普通人的生活产生真实的、积极的影响。

AI for Good，AI for All，这正是技术发展的价值所在。

而这一次，如达摩院这样的中国科研力量没有缺席，并正在不断凭借成果吸引世界的瞩目。