今年6月，中国科学院杭州医学研究所附属肿瘤医院（浙江省肿瘤医院）联合阿里巴巴达摩院召开新闻发布会，正式发布全球首个胃癌影像筛查AI模型DAMO GRAPE。该模型通过深度学习技术实现腹部平扫CT的智能分析，对胃癌高危人群的初筛检出率达24.5%，且检出病例中约40%为无症状胃癌患者，相关成果登上国际权威期刊《自然·医学》（Nature Medicine），标志着我国胃癌防治迈入“AI影像筛查”新时代。

作为这项突破性技术的主要推动者，中国科学院杭州医学研究所附属肿瘤医院（浙江省肿瘤医院）党委书记、教授程向东，长期致力于胃癌早期诊断与治疗技术创新。 作为国内顶尖的胃癌外科专家，程向东日前在接受本刊《高科技与产业化》专访时表示，团队已经构建了涵盖病因学、 影像学、液体活检的三维度的筛查体系，其主导研发的舌苔菌群AI模型、平扫CT病灶识别系统等成果，已在全国多个省市地区实现临床转化。目前，团队还在持续构建腹部平扫CT对多瘤种的肿瘤筛查模型，预计在今年12月份可以完成，最终实现“一扫多查”。

同时，依托中国科学院杭州医学研究所与浙江省肿瘤医院的协同平台，“院所融合”也取得令人瞩目的成果，“临床问题—科研攻关—成果转化”良性闭环已开始逐渐形成。

《高科技与产业化》：胃癌是目前我国发病率较高的癌种之一，您认为当前在早期筛查阶段最大的痛点和挑战是什么？ 

程向东：我国是胃癌发病率和死亡率最高的国家之一。全球每年的胃癌新发病例和死亡病例中，约有一半发生在中国。我国每年新增胃癌病例近四五十万，死亡率也相对较高，因此防控压力巨大。但我国胃癌诊疗的预后情况并不理想，目前五年生存率不足35%。这是一个非常严峻的数据。邻国如日本、韩国也是胃癌高发区，但他们的五年生存率已达到60%~70%，比我国高出近两倍。

这种差距并非源于临床医生水平不高。中国临床诊疗能力——特别是近一二十年来，在外科技能、新药研发和临床试验等方面已走在国际前列，癌症中心等大型机构的诊疗流程也高度规范。诊疗效果不佳的根本原因，在于胃癌的早期发现比例太低。

胃癌分为一、二、三、四期，但我国早期胃癌的发现比例只有15%到20%，初次就诊的胃癌患者中超过30%已处于晚期，失去了根治性手术的机会。而日本、韩国的早期胃癌发现率已经超过60%，正是因为大量患者处于早期阶段，他们的治疗效果才显著提升。

国务院在《“健康中国2030”规划纲要》中提出了到2030年将所有肿瘤的五年生存率提高15%的目标。尽管近年来，我国在靶向治疗、免疫治疗等创新药物方面发展迅速，但仅通过这些临床应用，想大幅提升五年生存率难度很大，且成本高昂。要在胃癌领域实现这一目标，最具决定性的一步，就是关口前移，大力推动肿瘤的早筛早查，发现更多处于早期阶段的胃癌患者。

《高科技与产业化》：日本和韩国在胃癌早期筛查方面取得了显著成效，他们的成功经验对我国有哪些启示？ 

程向东：我们可以借鉴全球的成功案例，特别是日本和韩国。日本在二战后胃癌发病率曾高达十万分之七十，相当于现在我国胃癌发病率的2倍。但经过多年的发展，他们积累了成功的经验即全民筛查制度，每两年对所有40岁以上的民众做一次胃镜检查或钡餐造影检查。韩国虽然起步稍晚但推进速度很快，目前40岁以上民众的依从性已超过80%，因此胃癌防控工作做得非常好，很多病灶在早期阶段就被发现，实现良好的治疗效果。

但我国国情与日韩有很大不同。我国面临着人口基数太大和地区经济发展不平衡两大问题，不可能像日韩那样推行全民筛查。我国也基于国情特点，建议40岁以上人群每四到五年进行一次胃镜检查。然而，公众的认知和依从性不高，能够按照国家建议去做的民众不足30%，大致相当于二十年前的韩国水平，导致我国胃癌早期发现率低至15%到20%。

《高科技与产业化》：面对现实情况，我国目前推行何种胃癌筛查方案？实施效果如何？ 

程向东：在当前国情下，为了快速提升胃癌防控和早期发现能力，国家和地方政府都在大力推动筛查工作。现在国家推广的筛查方案是“问卷法”。各省都有肿瘤防治办公室，负责推动胃癌筛查。由于肿瘤的发生发展与饮食、环境、区域等因素有关，因此列出了十几项高危因素进行问卷调查，例如年龄、性别、高发区域等。通过问卷，可以对民众进行初步评分，判断其是否属于高危群体，并建议高危群体进行相应的胃镜检查。

不过，这种方法的效率相对较低。问卷的投入不小，但筛查出的高危人群去做胃镜检查，胃癌的检出率却仅为1.16%，即做100个胃镜只能发现1.16个胃癌患者，发现率很低，成本却很高。

《高科技与产业化》：您的团队基于发现更多处于早期阶段的胃癌这一目标，已经开展了一系列早筛诊断工作。能否介绍一下做了哪些工作？

程向东：作为胃癌外科医生，我深知仅靠手术技术的进步已到达瓶颈，真正想提高治疗效果，必须在早期发现上下功夫。我们团队主要围绕三个维度展开研究：第一，基于病因学，即发病机制的研究；第二，基于影像学，特别是CT影像技术；第三，基于液体活检，例如一滴血查癌，即利用多组学手段对cfDNA、ctDNA、MicroRNA等肿瘤标志物进行筛查。

我们很好地利用了中医“望闻问切”中的舌诊理念，并结合现代医学手段，在进行了大量的对照研究后，发现口腔菌群与胃菌群之间存在高度同源性。过去普遍认为胃里只有幽门螺杆菌（HP）一种细菌，但我们的研究发现胃里有五十多种细菌，且与胃癌的发生发展均有关，其中约80%与口腔菌群高度同源。这些从口腔迁移到胃里的细菌能够定植，并与胃癌发生发展相关联。

基于这一基础研究发现，我们思考是否可以通过研究口腔菌群的变化来预测胃癌的发生发展。具体研究聚焦在以下几个方面：一是舌苔的图像。口腔菌群的变化最集中地体现在舌苔上。我们先收集舌苔照片并利用机器深度学习，建立了相应的模型。该模型能够很好地识别出胃癌病人和非胃癌病人，随后在全国13个中心进行了多中心研究验证，证实基于口腔舌苔图像的AI模型能够精准发现胃癌高危人群。

二是舌苔的多组学。舌苔上有人体坏死、脱落的细胞，以及细菌、细菌代谢产物等。我们从微生物组学、蛋白组学和代谢组学三个维度进行了检测和建模，同样能够很好地区分胃癌与非胃癌患者。目前已经在浙江绍兴、奉化等地对40岁到70岁的人群进行了胃癌筛查现场验证，结合图像AI模型和微生物模型，也得到了非常好的效果验证。

以上是针对筛查进行的第一个维度研究工作。第二个维度是首次利用平扫CT影像识别早期胃癌病灶，这项工作是一项特别震撼的突破性研究。创新点在于，这意味着今后可以如同做肺结节筛查一样进行胃癌筛查。在AI技术出现之前，专业人员都认为这不可能实现。因为腹腔内有肝胆胰胃肠等多个脏器，特别是胃肠内有食物、空气等多个干扰因素，导致腹部平扫CT辨识度低，难以通过平扫CT进行筛查。

正是基于AI技术的飞速发展让其变为可能。我们团队与阿里达摩院的研究团队开展合作，收集了全国十万多例病例数据进行建模和前端验证，这个模型的效果特别令人震撼。我们利用该模型在十万多例病例中进行验证，发现其中6.1%属于高危人群，即六千多人。再通知这六千多人去做胃镜，最终发现了超过1500个胃癌病人，其检出率高达24.49%。而问卷法的检出率只有1.16%，这一技术将检出率从1.16%提高到24.49%，提升了足足21倍。这项成果一经发表，引起了社会和学术界的广泛重视。

《高科技与产业化》：作为全球首个胃癌影像筛查AI模型，目前DAMO GRAPE的临床推广进展如何？ 

程向东：我们正在进一步验证和推广这项工作，已经在全国布设了十多个中心，进行机会性筛查工作。机会性筛查是指在医院的影像系统里安装DAMO GRAPEAI这一AI软件。病人到医院看病时多半不是来看胃癌——比如他可能只是来进行普通的感冒诊疗，如果医生给这位病人做腹部平扫CT，这一软件就会自动对这张CT片进行分析。一旦发现有胃癌高危征象就会提醒患者，建议他去做胃镜进一步确诊。

目前这一技术已启动临床研究，在全国13个中心对50万病例进行机会性跟踪筛查，以进一步明确模型在自然人群中的敏感性、特异性和胃癌检测率，其工作的实际效果非常显著。比如浙江奉化一直是胃癌高发区，当地试点医院在两个月内检测一万多例病例后，发现五十余例高危人群。其中35人在做胃镜后确诊了24例胃癌，检出率非常高，其意义不可估量。而且平扫CT的费用很低，发现一例早期胃癌患者就能拯救一个家庭，其医疗经济价值极高。

第三个维度是基于液体活检。该领域近年来已成为业界关注焦点，我们团队亦持续展开探索。然而由于研究成本较高，目前尚缺乏相应的大对立研究。为此，我们联合相关企业启动全国多中心对立研究，构建cfDNAAI模型，相关成果值得期待。

《高科技与产业化》：目前该模型专注于胃癌，未来有没有可能推广到其他癌种的早期诊断，实现“一扫多查”？ 

程向东：AI技术是通用的，没有特别的指向性。基于胃癌筛查的成功经验，我们团队正在继续与阿里团队合作，将筛查目标延伸到其他肿瘤，目标是实现“一扫多查”。这意味着通过一张腹部平扫CT，将整个腹部的所有脏器进行筛查，包括肝胆胰胃肠、前列腺、子宫、卵巢、肾脏等。我们正在构建针对多瘤种的腹部平扫CT肿瘤筛查模型，这项工作预计在今年12月可以完成，很快就能进入论文投稿阶段。

《高科技与产业化》：关于所院融合（中国科学院杭州医学研究所和浙江省肿瘤医院）和医研协同，您作为一位资深医学专家和医院管理者，怎么看待这方面的融合发展？ 

程向东：这项工作的意义非常重大。杭州医学研究所是中国科学院第一个也是唯一的医学研究所，并拥有附属医院，其体制上的唯一性决定了它能够取得与其他研究所不一样的成就。可以说，“院所融合”是建设好医学所和医院的唯一路径。

医学所是聚焦医学临床问题的，而医院是所有科研特别是重大科研的“策源地”。发现问题首先需要一个临床场景，知道临床的痛点和难点在哪里。过去常常存在“两张皮”的问题：研究人员在实验室做大量的实验和论文，但成果很难落地，因为这些研究很可能脱离了临床一线所关心的问题。

而医院作为科学研究的策源地有以下优势：一是医生每天与病人打交道，知道病人最需要什么、临床医生最关心什么，哪些是薄弱环节、热点问题和痛点问题。二是医院是所有医疗成果，特别是前端医疗成果使用和转化的终点和落脚点。院所融合的体制机制，能够实现从问题发现到研究攻关、再到临床应用的这一闭环，这是医学所有附属医院带来的天然优势。

《高科技与产业化》：您认为“院所融合”的核心优势是什么？如何实现真正的融合？ 

程向东：核心优势就在于这一闭环平台，保证了研究的方向不会走偏。很多科研人员没有医学背景，对临床不了解。如果方向走偏，研究可能就止步于实验室，难以产生生命力。

要实现真正的融合，最终必须落实到“人”身上，即科研人员与临床医生的深度融合。科研人员和临床医生每个人的知识都是有限的，只有通过人员的融合，项目、科研等各个方面才能融合在一起。

从这几年所院融合的探索来看，发展势头非常好。例如谭蔚泓院士团队主推的核酸药物研究，许多科研人员正在利用核酸适体工具，聚焦于常见肿瘤的早期发现、诊断和复发转移监测等临床热点问题，并且有临床医生深度参与其中。我们团队也一样，遇到的胃癌分子分型等热点问题，都邀请医学所的团队一起合作攻关，将成果及时转化到临床应用中。

这种多学科的交叉合作是产生重大成果的必然要求。每个行业的专家都有知识局限性，只有多学科联合，才能真正解决问题，思路也会更开阔。例如DAMO GRAPE这一AI模型研究是临床医生发现问题、设计研究，而达摩院团队提供了强大的AI算法能力。此外，李娟研究员团队在膀胱癌早筛中应用核酸适配体技术，解决了临床中发现的脱落肿瘤细胞显影问题，这就是院所融合的优势体现。

《高科技与产业化》：作为医院的管理者，您认为一名有影响力的优秀临床医生应该具备哪些素养？您对医生这一职业提出了哪些多维度的要求？ 

程向东：医生的成长与科研人员的成长有所不同，需要在临床工作当中聚焦临床的难点和痛点问题。要成为一名有影响力的优秀医生，我认为必须基于三个维度：一是极强的临床基本诊疗能力。作为外科医生，首先要掌握基本的诊疗技能，如常规手术要做得标准、规范和漂亮；另外还要做别人做不了的疑难手术，并有不断追求创新的能力。例如，在胰腺手术中最大的威胁是胰瘘。从2006年开始我们设计了一种“Kissing吻合方法”，很好地解决了胰瘘问题，使其发生率从30%以上降到5%左右。另外，我们还设计了针对贲门部肿瘤（上胃部肿瘤）的“Giraffe吻合”方法。过去治疗这一肿瘤通常需要全胃切除，而通过这种吻合方法可以很好地解决术后反流问题，反流性食管炎的比例降低到10%以下。它既能最大限度地保功能、切除更少的胃，又能达到肿瘤根治，同时提升抗反流能力。

二是强大的科研能力：除了精湛的外科技巧外还要有很强的科研能力，能够围绕胃癌的发生、发展，从早筛到手术再到围手术期处理等三个阶段进行布局研究。

三是优秀的教学和培养学生的能力：仅靠个人强大是 没有用的，必须团队强、科室强、乃至整个医院强。我特 别强调对年轻医生的培养，对科主任评价中的一个重要的 维度就是其培养年轻医生的能力。如果退休时没有接班人， 那就是不称职的。近年来，浙江省肿瘤医院的年轻人才成 长迅速，很多人拿到了优青、青拔、长江等荣誉。

《高科技与产业化》：需要结合技术、科研和教学三个维度，当代医生的压力的确越来越大。作为管理者，您如何推动并衡量人才的综合发展？ 

程向东：确实当前医生压力很大。医院就是一个“小社会”，角色类型很多，有临床医生、辅助科室医生、科研人员、管理人员等。因此评价医生的尺度一定是多维的。浙江省肿瘤医院提出的理念是人才多样性，目标是希望医院里的医生能呈现多样化的发展。既是临床一线“大咖”，专注于临床，开刀技术特别好，诊疗技术强；同时也是复合型领军人物， 科研、教学和带队伍的领导力也特别强。但坦白说，这类人才的比例注定不会很高。

我们不能用一把尺子来衡量所有医生。对于年轻医生，一方面鼓励大家都朝复合型人才发展，但如果确实有人对此不感兴趣，也鼓励他往“单项冠军”的方向走，专注临床、专注科研或专注管理。只要将自己感兴趣的领域做到极致，做得特别好，就是人才。

事实上，有能力的人总能协调好精力，能够在多个维度取得成就。职称评价体系也体现了这种多样性，我们医院不再只看文章和课题这两个单一指标，而是设置了八个指标，允许医生选择其中三四个最强的方面，只要达到标准，就可以晋升。这种多维度的评价体系，才能使人才成长欣欣向荣，百花齐放。