记者 童蔚 沈积慧
“走路稳不稳？眼睛看得清吗？来，跟着我的手慢慢转头……”7月盛夏，清晨窗外的阳光早已明晃晃地刺眼。复旦大学附属华山医院的住院部内，神经内科副主任郁金泰教授带着一群学生正在查房。
这位80后医学专家，17年来每天都在和神经退行性疾病“过招”。今年，继发现帕金森病全新治疗靶点后，阿尔茨海默病早筛早诊检测试剂也将于年底上线各大医院和体检中心，有助于提前预测发病风险。
这些突破性成果的背后，有个“超级引擎”：复旦大学与阿里云等联合打造的CFFF智算平台。
AI正在医学领域扮演着日益重要的角色。6月底，阿里巴巴达摩院发布全球首款胃癌影像筛查AI模型，仅需一张平扫CT就能识别早期胃癌。此前，胰腺癌筛查AI模型已在嘉兴市第二医院投入使用，半年确诊27例胰腺癌。
提前15年预测阿尔茨海默病发病风险
“我感觉我的叶子都掉光了……我已经搞不明白发生的一切。”2021年奥斯卡金像奖最佳男主角获奖影片《困在时间里的父亲》，主人公是一位阿尔茨海默病患者，随着病情的加重，他分不清过去和现在、幻想和现实。
生活中，千万患者正经历着同样的迷失——中国有近1700万痴呆症患者，阿尔茨海默病占比超60%。
这种起病隐匿、至今在临床治疗中无全解的神经退行性疾病，早发现早干预成为对抗它的关键。
今年2月，央视新闻一则关于复旦大学科研团队的报道点燃了希望之火：通过AI算法分析血浆蛋白质，未来或可实现仅需几滴血就能预测包括阿尔茨海默病在内的上百种疾病风险。
“阿尔茨海默病的发病率随着年龄呈指数级增长，70岁以上发病率可达15%，过了85岁可能达到20%-30%，95岁以后这个数字增长到45%。”郁金泰告诉记者。
团队在外周血（除骨髓之外的血液）中发现了革命性的线索：某些关键蛋白质指标，在发病前15年就会有异常波动。这项发布于《自然·衰老》（Nauture Aging）的研究成果显示，通过血浆及脑脊液蛋白质组学研究发现阿尔茨海默病新的诊断生物标志物，联合诊断精度高达98.7%。
“这种检测兼具便捷性与经济性，未来或可大规模普及，尤其是在社区层面。”郁金泰认为。
以此为起点，团队纳入5万人的约3000种测序蛋白，绘制了更宏大的蛋白质组图谱，试图通过血液检测实现数百种疾病的早期预警。
对普通人来说，这项成果的现实意义在于，不久的将来，一次普通的血检或许就能打开预防疾病的先知之门。而今年底，阿尔茨海默病早筛早诊检测试剂就会先行上线各大医院和体检中心。
一张平扫CT 就能识别早期癌症
做完腹部平扫CT，AI模型对检查结果自动进行筛查，只要几分钟，电脑屏幕上就显示筛查结果……这是全球首个胃癌影像筛查AI模型DAMO GRAPE的读片过程，绿色标记表示安全，红色则提示有胃癌风险，怀疑有癌变的区域会用红色高亮显示。
这个由浙江省肿瘤医院的医疗团队与阿里巴巴达摩院AI团队联合研发的胃癌筛查AI模型，宣告了仅通过最常规的腹部平扫CT影像，就能实现对胃癌，特别是早期胃癌无痛的规模化筛查。
相关研究成果刊登在6月底的《自然·医学》（Nature Medicine）期刊上。论文第一作者、浙江省肿瘤医院胃外科博士胡灿和团队，通过对11名胃癌患者确诊前的CT影像回溯分析，证实AI能提前2-10个月发现胃癌。
这项技术也为胃癌早筛提供了新思路：先用AI对腹部平扫CT检查患者进行初筛，再对AI识别出的胃癌高风险人群进行胃镜确诊。目前，DAMO GRAPE已率先在浙江、安徽等地部署，并逐步向全国推广。
事实上，这已不是达摩院医疗AI团队与癌症的首次交锋。他们在癌症筛查研究上选定的第一个对手是“癌症之王”胰腺癌，并于2023年11月发布胰腺癌筛查AI模型DAMO PANDA。
嘉兴的方先生就是这一模型的受益者之一。年初，他因为咳嗽到嘉兴市第二医院就诊，做完CT后不久接到医院电话，被告知可能患有一种少见的胰腺肿瘤，“当时差点当成是诈骗电话。”
当时，给病理医生预警的是人工智能影像系统。引入这款胰腺癌筛查AI模型以来，嘉兴市第二医院半年已筛查9万多人次，发现并确诊27例胰腺癌及109例其他胰腺疾病。
AI正在变革现代医疗方式
“AI就像一道自动防线，随时对异常风险‘亮红灯’，医生再跟进检查、确诊和治疗。”接诊了方先生的嘉兴市第二医院大外科主任沈亦钰表示，不管是死亡率最高的胰腺癌，还是胰腺神经内分泌性肿瘤，早发现、早治疗都能显著改善手术预后效果，提升患者生存率。
眼下，除了胰腺癌、胃癌，达摩院一次平扫CT识别多种癌症和其他疾病的“一扫多筛”，已在食管癌、结直肠癌、肝癌等高发癌症，骨质疏松、脂肪肝等慢性病，以及主动脉综合征等急症上取得一系列研究突破。
而对于郁金泰团队来说，AI正在为攻克老年病按下加速键。
“当时，我们通过分析血液蛋白质组学数据，从约3000个蛋白中精准锁定10个与阿尔茨海默病高度相关的标志物。”复旦大学类脑智能科学与技术研究院研究员程炜解释，如果用传统方法可能会找到数百个关联蛋白，无法精准判断哪些才是核心。他的团队与郁金泰团队合作，完成了今年这一系列攻关。
而支撑这一突破的是CFFF智算平台，阿里云提供的AI算力将原本需要数年的计算任务压缩到数周甚至是数天。
“以前的研究过程像是在大海捞针，寻找特定的科研线索犹如钓鱼，可能需要很长时间才能找到想要的结果。”郁金泰打了个比喻，“现在，AI技术就像一网打尽，能在短时间内高效筛选出大量相关数据，精准定位到目标，大大节约时间和精力，也增强了科研人员解决问题的能力。”
AI的深度介入，也正在引发一场科研范式的变革。
传统研究采用“假设驱动”模式，研究人员需根据预设的理论推测可能的指标、靶点或药物；而AI介入后，研究范式转变为“数据+算法”驱动，借助深度学习算法和强大的算力支持，在海量数据中快速精准地发现关键指标和潜在治疗方案。
“AI不是取代医生，而是成为有效助手，提升医疗科研工作的效率和精准度。”程炜表示。不只为征服星辰大海，更为守护人间烟火，这或许就是AI最温暖的价值所在。