如何更早地揪出癌症，这次换AI来
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约翰·霍普金斯大学医学院曾耗费20年做了一个临床研究，对美国遗传高危人群进行长期的胰腺癌病情追踪，得出了一个极为简单的结论：
早期筛查，能大幅提升胰腺癌患者的生存率，筛查组比未筛查组能多活8.3年。
但是，全球临床指南都不推荐胰腺癌筛查，理由也很简单，因为找不到可靠、高精度的筛查手段。这也导致了胰腺癌成了“癌症之王”，更隐蔽，更致命，通常一发现就是晚期，全球知名医生都束手无策。
一群中国医生与科学家决定迎难而上，把AI作为“新武器”引入癌症抗击之中，以期改写那看似注定的悲观与无望。
AI带来的医学可能性
上海市胰腺疾病研究所的年轻医生曹凯，在导师不幸因胰腺癌去世后，萌生了利用AI识别癌症的念头。
他在医院轮转实习的导师是一位胃肠外科领域的大专家，大半辈子都在与癌症交手，在鬼门关前救下过不少胃癌病人，却不幸败给了“癌症之王”。在去世的前10个月，导师曾在体检中做了胸部的平扫CT，扫到了胰腺，但当时无人察觉到癌症的踪迹。或许，这片当时被肉眼漏过的阴影，原本能够改写结局？在翻看导师的病历资料时，曹凯禁不住这样想。
医学检查，仍有被忽视的一面
2022年，中国新发的癌症病例达到482万，占到全球的30%，是名副其实的“癌症大国”。其中，死亡病例257.42万例，是美国的2.45倍。
早发现、早治疗是全球公认的抗击癌症基本路径，但难就难在早筛查。直到今日，人类的临床指南里仅有针对4到5种癌症的筛查手段，胰腺癌不在其中。从临床与商业角度看，这是一个长期“悲观”的选项。
业界的悲观有其充分的合理性。胰腺癌的发病率不高，普通人群10万个人里仅有不到13个胰腺癌，开展早筛需要使用昂贵且有辐射风险的增强CT，效益太低；而常见的平扫CT图像对比度较低，一般只用在肺炎等日常疾病的诊断上。
随着AlphaFold等AI技术的迅速发展，曹医生意识到，在某些特定任务上，人工智能的判断可以比人类更准确。
人工智能技术在医疗健康领域的应用日益广泛，包括辅助诊断、影像分析、个性化治疗等
这个问题如同种子，埋在了这位年轻医生的心里。直到有一天，曹凯在某个医学会议上碰见了达摩院医疗AI团队负责人吕乐。
吕乐是约翰·霍普金斯大学计算机科学博士，毕业后先后在西门子和美国国立卫生研究院（NIH）从事医学影像和临床信息学方面的研发工作，见到曹凯之前，吕乐已积累了十多年的慢性病和癌症肿瘤疾病相关的临床解决方案经验。
双方最初的研究项目是结合增强CT与AI进行胰腺癌的图像分割任务，随后发现AI在平扫CT上的性能虽然不如增强CT，但效果竟然也出人意料的好。
一个大胆的想法开始萌生：“医生肉眼识别不出来平扫CT中的癌症病灶，用AI检测是否可行呢？”
于是，研究团队联合全球多家医院与研究机构发起课题，向基于“平扫CT+AI”的大规模胰腺癌早筛发起挑战。这支堪称“豪华”的联合研究团队既有优秀的胰腺肿瘤治疗科室，也有前沿的医疗AI算法团队，更有广泛的合作医院提供多样性的训练数据，包括：阿里巴巴达摩院、上海市胰腺疾病研究所、浙江大学医学院附属第一医院、中国医科大学附属盛京医院、复旦大学附属肿瘤医院、上海交通大学医学院附属新华医院、约翰·霍普金斯大学、布拉格查理大学第一附属医院、哈佛大学......
与目前市面上的多数医疗AI模型不同，癌症早筛模型的训练并非请医生简单做人工标注即可，需要医生配合并耗费大量精力去整理病人的全临床周期真实临床数据，再用后面确诊的信息来指导前面的临床检测性能。
临床数据足够真实、多量，才能支撑起科学诊断
每天结束繁忙的看诊工作后，医生们会把病人的病理图片、病理报告、CT等几种多模态数据整理起来，手工确认病灶并在增强CT上勾勒出来，再交由工程师做三维图像配准，最后把病灶的三维勾画从增强CT映射到平扫CT上，让AI真正学会“早期胰腺肿瘤在平扫CT上长啥样”。
这是由一群志同道合的临床医生、数据科学家和AI协力完成的工作，逐渐构建了迄今为止最大、超过3000名真实病患的胰腺肿瘤CT训练集。
2023年11月21日，医学期刊《自然·医学》正式刊发这项研究成果，一个名为“PANDA”（PANcreatic cancer Detection with AI）的胰腺癌检测模型正式亮相。取名PANDA，代表这是国际合作、由中国主导开发、训练、验证的医疗AI模型。
《自然·医学》正式刊发了这项研究成果
PANDA的发布意义在于，首次证实了在平扫CT上使用AI进行大规模胰腺癌筛查的可行性，也是中国放射影像领域的科研成果首次刊登在《自然·医学》上。
PANDA，一项全新的临床应用
在听说有中国团队想用平扫CT做癌症筛查，还是对胰腺癌筛查，不少国际临床专家的第一反应是难以置信。
吕乐透露，PANDA的研究论文从“Received”到“Accepted”花费长达8个月，曾遭遇审稿人的58连问，挑战的不乏外科主任级别的专家。
早在十多年前，癌症筛查领域就有过类似“天方夜谭”的技术——滴血验癌。其原理是通过检测血液当中的肿瘤碎片（ctDNA）筛查癌症，缺陷是信噪比太低，泛化性差。
滴血验癌一度引发数以亿计的投资热潮，其代表是美国加州的初创公司GRAIL，其融资高达20亿美元，今年6月正式登陆纳斯达克，由于产品性能未符预期，迟迟未能获得美国FDA的认证。
在美国经历了多轮医疗技术热潮的吕乐，完全理解同行的担忧。他解释道，“虽然平扫CT的信噪比也不高，但已经远高于发展十多年的ctDNA技术，而且AI读片比人要细腻，能捕捉到有效的病灶信息。”
达摩院医疗AI突破胰腺癌早筛难题
吕乐还记得，在论文发表后，他在加拿大一场学术会议上遇到一位荷兰知名医生。他说对方做了35年胰腺癌的研究也未能达到PANDA的研究成果，对中国的技术表示怀疑。吕乐当即表示，PANDA已通过阿里云在德国法兰克福的海外节点完成部署，欢迎对方使用自己的数据来测试中国的人工智能系统。
自信背后是扎实的实验数据：经过多轮训练迭代，PANDA模型特异性达到了99.9%，即每1000例检测只会出现1次假阳性，敏感性更是达到了92.9%，相较于人工诊断提高34.1%。对在20530名真实世界连续病例的多场景验证中，PANDA最终发现了31例临床漏诊病变，有2例早期胰腺癌病患已完成手术治愈。
其中一例痊愈的患者是来自上海杨浦的王女士，她每年都有定期体检的习惯。2021年4月，她在长海医院日常体检，并做了胸部CT检查，结果没有任何异常。7个月后，她突然接到医生的随访电话，提醒重视。
原来，王女士的体检CT影像被纳入到了PANDA的回顾性临床验证，AI提示其存在胰腺肿瘤的概率为95%。经过多学科会诊，院方决定召回王女士进行磁共振增强检查，后与其达成共识并顺利完成手术切除，术后病理报告确认为早期的胰腺神经内分泌肿瘤（PNET），G1级别，1.5cm。
PANDA在患者体检后发现其存在胰腺肿瘤可能达95%
接下来六个月的随访显示，肿瘤并没有复发或转移。这是该项研究成功检出的第一个PNET的真实案例，而PNET正是导致乔布斯死亡的肿瘤。
“当时我是觉得很惶恐，”达摩院医疗AI资深算法专家、胰腺癌早筛项目负责人张灵回忆，在得知王女士完成切除手术的消息后，被震撼得无以言表，“你想想，我们相当于孙悟空，改了阎王爷的生死簿。”这或许是人类与“癌症之王”的抗争中第一次掌握了主动权。
德国哈勒-维腾贝格大学的Jörg Kleeff教授有着超过20年的胰腺癌外科手术经验，是胰腺外科研究领域被大量引用的学者之一，他高度评价PANDA工作：“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”。
美国国家医学院院士Eric Topol评价称“研究令人瞩目”，并在期刊《柳叶刀》上撰文介绍相关进展。斯坦福大学的《2024年AI指数报告》更将PANDA与GPT-4、Gemini共同列为全球亮点研究，是中国唯一入选项目。
“基于医疗影像 AI 的癌症筛查即将进入黄金时代。”《自然·医学》的专题评论文章生动概括了这一中国研究成果的价值。
让更多生命得以被拯救
这项中国AI的进步对于普通人来说意味着什么？
医疗领域有三个核心命题，分别为降低医疗费用（Cost）、增加医疗可及性（Accessibility）和提高医疗服务质量（Quality）。在癌症这一全球公共卫生难题上，上述命题的矛盾尤为突出。吕乐介绍道，“在美国，一半的医疗费用是死者在离世前三周花掉的。到了生命最后阶段，医疗费用是指数级上升的。”
中国也是全球癌症负担最重的国家，全国每年花在癌症治疗的费用超过2200亿。随着老龄化问题的加深，恶性肿瘤、慢病、退行性等疾病的发病率在指数级上升，如果仍做不好预防，治疗费用无论对于个人还是国家而言，都是“无法承担的水平”。
多发的疾病也进一步增加了医疗负担
中国政府很早就把癌症筛查视为抗癌的核心举措，更将“推广癌症早诊早治，强化筛查长效机制”列入《健康中国行动—癌症防治行动实施方案（2023—2030年）》，明确到2030年，癌症防治体系进一步完善，危险因素综合防控、癌症筛查和早诊早治能力显著增强。
吕乐认为，降低癌症死亡率、减轻社会负担的根本方法是提高早诊早治率，基于“平扫CT+AI+云计算”的癌症早筛技术有望一举解决上述医疗命题的“不可能三角”。因为平扫CT是普通人年度体检的常规选项，价格低廉，接受度高，可规模化推广，这也与国家癌症防治行动的思路紧密契合。
吕乐简单算了一笔账，一位患者如想筛查七大主流癌症，胃肠镜、CT、超声等传统检查成本累计至少3000元，而基于一次平扫CT检查进行AI多癌筛查，全流程成本仅约200元。这是普通人完全能够负担得起的费用水平，如果是在计划内的日常体检或门诊检查中增加AI筛查，成本更可忽略不计。
达摩院的最终目标是通过医疗影像AI实现“8+5”的一扫多筛，即用一次平扫CT检查能够解决13种致命癌症与慢性病的智能筛查、辅助诊断与定量分析。
目前，这项工作已经在胰腺癌、食管癌、肺癌、乳腺癌、肝癌、胃癌、结直肠癌等七种致死率最高的癌症上取得阶段性进展，部分癌症模型的检测性能已接近PANDA水准，相关研究成果先后登上《自然·医学》《自然·通讯》等医学期刊及CVPR/MICCAI/IPMI等AI顶会。达摩院AI累计落地医疗机构超过1000家，为全球600多万人提供多癌早筛服务。
“能筛出来，不代表这种技术能被医学界真正接受。你需要做真正严格的前瞻临床试验，用5到10年的时间来证明自己。”在张灵看来，真正的考验才刚开始。
任何早筛技术的价值在于降低死亡率，单纯检测出早期肿瘤并不能保证这一点。PANDA是面向回顾性队列研究设计的，无法评估筛查对纳入研究的患者死亡率的影响。基于“平扫CT+AI”的筛查应该以与传统筛查相同的严格程度进行评价，使用随机对照试验来比较该方法与有效对照组在全因死亡率方面的效果。
早筛真正的价值，为健康保驾护航
这也是达摩院接下来要推动的，联合医院进行真实世界无症状人群的前瞻性队列研究。相比回顾性队列研究，前瞻性队列研究随访时间长，花费多，难度大，需要根据不同癌种的特性以及发病率专门设计。
研究团队决定多步并举，以“科研+公益”的方式在浙江山区进行前瞻性验证。2024年2月，阿里巴巴助力共富工作小组与浙江丽水达成合作，率先在丽水市中心医院、景宁畲族自治县人民医院等两家医院部署达摩院医疗AI模型，丽水的居民在日常检查中就可以体验公益性的多癌早筛服务。
丽水AI多癌早筛公益项目在4个月时间内筛查超过5万人次，筛查病种包括胰腺癌、食管癌、胃癌、结直肠癌，其中发现的145例癌症病变已被临床证实，充分验证了这项技术在县域医疗环境中部署的可行性，未来有望向更多医疗资源不均衡地区推广。
从上海杨浦到浙江丽水，达摩院医疗AI正在展现中国在应对癌症这一全球公卫难题的科技力量与责任担当，也引起国际社会的重视。
2024年1月，安提瓜和巴布达与阿里达摩院达成合作。5月，在联合国AI for Good峰会上，世卫组织（WHO）数字健康合作中心宣布向全球推广这项中国AI技术，助力更多发展中国家抗击癌症。
WHO数字健康合作中心与达摩院签约现场
当前，达摩院联同国内多家三甲医院正计划构建一个横跨多省市、超100万人的癌症早筛队列，开展前瞻性队列研究，规模之大前所未有。
这群中国医生与科学家希望AI最终能如同“利刃出鞘”，发现更多早期肿瘤，挽救更多生命。
参考资料：
1 The Multicenter Cancer of Pancreas Screening Study: Impact on Stage and Survival，Journal of Clinical Oncology
2 Large-scale pancreatic cancer detection via non-contrast CT and deep learning，Nature Medicine
3 Early detection of pancreatic cancer and AI risk partitioning，The Lancet
4 AI Index Report 2024, Stanford University
5 AI and imaging-based cancer screening: getting ready for prime time ，Nature Medicine