胃癌作为全球范围内致死率较高的癌症之一，长期以来都面临着早期发现难、诊断手段侵入性强、患者配合度低等诸多挑战。传统胃癌诊断主要依赖内镜检查，这种方法虽然准确，但由于其侵入性较强且患者接受度较低，导致大量潜在患者未能及时确诊，致使疾病发展至晚期，大大影响了治疗效果和生存率。就在这一背景下，阿里巴巴集团于2025年6月推出了全球首个人工智能胃癌检测模型——“Grape”，意味着胃癌检测领域迎来了智能化、精准化的新纪元。Grape，即“gastric cancer risk assessment procedure”的缩写，是阿里巴巴达摩院与浙江省杭州市的浙江癌症医院联合研发的深度学习系统，能够通过扫描三维计算机断层扫描（CT）影像，实现对胃癌的早期检测和精准分割，准确率和灵敏度远超传统人工诊断。以往，CT影像在胃癌诊断中虽然作为一种非侵入性手段被广泛使用，但受限于人工阅片经验不足和细微病变难以识别，早期小病灶往往被忽略。Grape模型的推出，有效弥补了这一短板。
该人工智能系统通过大量患者CT数据的训练，激发深度神经网络的识别能力，在胃癌各个发展阶段的表现优异。根据2025年发表在权威医学期刊《自然医学》（Nature Medicine）上的研究论文，Grape在灵敏度达到85.1%，特异性达96.8%，比起未借助人工智能辅助手段的放射科医生分别提高了21.8%和14%。尤其令人瞩目的是其对早期胃癌的诊断能力显著提升，为早期干预赢得可能。医生与患者的接受度是推广新技术的关键因素。浙江癌症医院胃外科专家程向东指出，当前中国接受内镜检查的患者不到30%，因其侵入性和不适感成为普遍担忧。相比之下，Grape依托非侵入性CT扫描进行检测，大幅降低患者检查门槛，提高了筛查意愿。
更重要的是，Grape通过细致的图像分析捕获微小病灶特色，实现“早发现、早诊断”，从根本上改善胃癌的筛查率和生存预后。Grape模型的核心技术为深度学习框架，模拟人脑神经网络，从复杂CT数据中自主提取关键影像特征并完成分类。训练过程中融合了大量标注数据，确保模型对胃癌各类表现形态有充分认知能力。系统不仅可自动识别癌变区域，还能生成病变分割图，有力辅助医生制定治疗方案。国际癌症研究机构（IARC）数据显示，胃癌是全球第四大致死癌症。其隐匿性强、症状迟发、患者发现时往往已进入中晚期，加重治疗难度。
伴随着人口老龄化和生活方式变化，中国胃癌患者数量居高不下，亟需革新筛查与早诊技术。阿里巴巴此次创新，正契合当前医学发展趋势，推动人工智能技术与临床诊断的深度融合，迈出精准医疗重要一步。阿里巴巴集团旗下的达摩院长期致力于人工智能基础研究和应用转化，其在医学影像领域的持续耕耘为Grape诞生奠定坚实基础。浙江癌症医院则以其丰富的癌症临床诊断治疗经验，确保模型具备实用性和临床可操作性。两者协同创新，开启人工智能助力肿瘤诊疗的崭新篇章。未来，Grape的推广不仅能提升胃癌早期检测水平，还将促进医疗资源的优化配置，减轻医院繁重的诊断压力。
通过持续优化迭代，Grape有望集成人工智能辅助诊疗平台，覆盖更多消化系统肿瘤，实现多病种智能筛查。结合数字化医疗生态体系，推动胃癌防治向更精细化、个性化、智能化方向发展。此外，Grape的成功经验将为全球其他癌症筛查领域提供宝贵参考。此前阿里巴巴已经开发针对胰腺癌的类似AI筛查模型，表明人工智能在提高肿瘤筛查敏感度与准确率方面有巨大潜力。随着大数据和机器学习技术的进步，未来基于影像的AI辅助诊断将逐渐取代传统低效手段，成为临床常规。尽管目前人工智能诊断存在算法透明性、数据隐私保护和模型泛化能力等挑战，但阿里巴巴与合作机构通过严谨科研和数据安全管理，保障模型合规合理应用。
国家层面也不断推动智慧医疗发展，出台配套政策支持，助力科技创新转化为临床成果。综上所述，阿里巴巴发布的首个胃癌早期检测AI模型“Grape”，不仅是一项技术突破，更是胃癌筛查方式的颠覆性变革。借助无创、智能、高效的CT影像分析，打破传统内镜检测束缚，有望大幅提升早期胃癌发现率，提高患者生存质量。未来，随着算法进一步升级和临床验证深入，Grape将成为推动中国乃至全球胃癌防治迈向精准医疗新时代的重要力量。胃癌早筛智能化进程的加速，更加彰显人工智能在医疗健康领域广阔的应用前景和无限潜能，也为人类健康福祉带来新希望。
