《自然·医学》：胃癌筛查，无需胃镜？！中国科学家推出CT平扫+AI方案，筛查胃癌准确性超越放射医生

《自然·医学》：胃癌筛查，无需胃镜？！中国科学家推出CT平扫+AI方案，筛查胃癌准确性超越放射医生

来源：奇点糕 2025-06-27 10:07

GRAPE代表了一种具有高敏感性、特异性和检出率的大规模胃癌筛查的新方法，为提高胃癌筛查工作的成本效益和依从性提供可能。

（GC）是全球第五大常见癌症，将近75%的新发病例和相关死亡发生在亚洲国家，尤其是中国、日本和韩国。有效的早期可显著提高患者生存率，但是传统内镜筛查成本高、侵入性强、依从性差，在普通人群中难以大规模推广；血清学方法适用于高危人群筛查，但是检出率较差。

相比之下，非造影计算机断层扫描（CT）成本低且应用广泛，唯一的问题是传统CT在胃癌中通常会受到胃充盈和胃肠蠕动的影响。人工智能（AI）的发展给CT在胃癌早筛中的应用带来了新的希望。

来自浙江省肿瘤医院程向东及其研究团队，开发了人工智能胃评估程序GRAPE，为早期筛查提供了一种可行有效的方法。

分析结果显示，GRAPE在内部验证集的曲线下面积达到0.970，在独立外部队列的曲线下面积达到0.927；检出率随T分期增加而增加，并且与肿瘤位置无关。在真实世界的机会性筛查中，GRAPE在两家医院中胃癌检出率分别为24.5%和17.7%，T1/T2期病例占检出病例的23.2%和26.8%。

令人惊喜的是，将GRAPE结果与放射科医生诊断进行比较，GRAPE的表现明显优于放射科医生。

研究发表在《自然 医学》杂志上。

GRAPE的训练数据集包括3470例胃癌病例和3250例非胃癌病例，模型输出两个主要结果，分别是胃部和肿瘤的像素级分割掩模，即对CT图像中胃部和肿瘤区域的定位和轮廓描绘，和胃癌或非胃癌的分类评分。

模型性能评估结果显示，GRAPE在内部验证队列的曲线下面积为0.970，灵敏度为0.851，特异性为0.968；在外部验证队列的曲线下面积为0.927，敏感性为0.817，特异性为0.905。

在GRAPE评分中，胃癌病例与非胃癌病例分布明显分离。GRAPE评分和检出率随T分期升高而显著上升，模型识别晚期胃癌更具有优势，检出率更高；对早期胃癌的敏感性约为50%，对T3和T4期胃癌的敏感性超过90%。全胃病变的检出率高于局灶病变，不同位置的灵敏度相似。检出率与年龄和性别无关。

将GRAPE的评估结果与13名放射科医生对297例非造影CT扫描的结果进行对比，GRAPE的诊断准确性显著高于放射科医生（AUC 0.92 VS 0.76-0.85），敏感性和特异性方面也具有更高性能。

在 1个月的洗脱期后，医生在GRAPE辅助下重新解读病例，平均敏感性提高了6.6%，特异性提高了13.3%，但是仍然不及GRAPE独立评估。具体来说，GRAPE对早期胃癌、胃中段位置病变的识别能力优于医生或医生辅助AI。

研究人员还在真实世界多中心队列中评估了GRAPE的机会性筛查表现。在来自两家区域医院的41178名患者中，GRAPE将其中11.28%（4645/41178）判定为高风险，高风险人群中，两家医院分别有24.5%（289例）和17.7%（556例）确诊胃癌。所有确诊患者中，约40%无腹部症状，表明GRAPE具有早期发现优势。

在第二组真实世界队列中，11名患者在确诊胃癌前6个月接受过CT扫描，GRAPE对CT结果进行解读，成功预测其中7例为高风险（63.6%）。一名确诊为T2期病变的胃癌患者，GRAPE根据6个月前的CT结果即判断患者为胃癌，再一次证明了GRAPE的早期识别能力。

CT扫描可对解剖结构进行全面、客观的评估，不受临床指征影响，而人工智能提升了快速、客观识别病变的能力。基于常规非造影CT扫描进行胃癌检测的AI模型GRAPE，在本研究中表现了优越的敏感性和检出率，显示出在大规模胃癌筛查中的巨大潜力。

尽管GRAPE表现出多方面的优势，但是研究人员并非旨在使GRAPE取代内镜检查，GRAPE的成功是为不愿接受内镜筛查的患者提供了有价值的替代方案。

同时，研究团队正在进行全国性的胃癌筛查项目，对GRAPE的性能进行更大规模的前瞻性验证。

总之，GRAPE代表了一种具有高敏感性、特异性和检出率的大规模胃癌筛查的新方法，为提高胃癌筛查工作的成本效益和依从性提供可能。

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