谁能想到，素来逢中必反的《纽约时报》，居然拿出整版篇幅正面报道中国？

一张原本用来检查糖尿病的普通CT，意外揪出了藏在身体里的胰腺癌；一次只花约25美元的辅助筛查，让一名57岁的退休泥瓦匠避开了“癌症之王”最凶险的阶段。

今年年初，《纽约时报》罕见地用整版篇幅报道了这件事，标题直指一个让很多人意外的变化：《在中国，AI正在发现医生可能漏掉的致命肿瘤》。

故事发生在宁波大学附属第一医院，邱先生是一名退休泥瓦匠，去医院本来是为了检查糖尿病，做的也只是常规平扫CT。三天后，他突然接到肝胆胰外科医生的电话，被通知尽快回来复查。

接到电话时，邱先生心里已经“咯噔”一下，复查结果证实，确实不是小问题：他患上了胰腺癌。但幸运的是，病灶被发现得足够早，肿瘤还处在很小的阶段，随后顺利完成手术。

胰腺癌之所以让人害怕，就在于它早期几乎没有明显症状。很多患者出现腹痛、黄疸、消瘦等表现时，病情往往已经发展到晚期，超过八成患者确诊时已错过最佳治疗窗口，五年生存率还不到10%。

邱先生能及时抓住这根救命稻草，关键并不是做了什么昂贵的进口检查，而是医院使用了中国自主研发的医疗AI模型DAMO PANDA。

这套模型由阿里巴巴达摩院开发，在宁波大学附属第一医院运行一年多，已经分析超过18万张CT影像，帮助医生发现24例胰腺癌，其中14例属于早期病例，最小病灶只有0.9厘米。

负责相关工作的朱柯磊医生说得很直接：“我可以百分之百说，AI救了他们的命。”

真正让美国网友破防的，还不是技术名字有多响亮，而是账单上的数字：邱先生这次AI辅助肿瘤筛查，只花了大约25美元。

如果只把邱先生看成一个幸运个案，恐怕低估了这场变化。时间进入九月再回头看，会发现这并不是一束偶然的亮光，中国医疗AI正在从单点突破，逐步走向临床应用。

四月份，达摩院推出肠癌筛查模型DAMO COCA，患者不必提前服泻药清空肠道，也不用专门接受肠镜检查，只要做普通平扫CT，AI就能从影像中寻找可能被忽略的肠癌病灶。

在2.7万人的真实影像数据中，这套模型找出了5例此前被医生漏诊的肠癌，敏感性达到86.6%，特异性达到99.8%。它带来的改变很朴素：患者明明只是来查别的病，却能在同一次CT中顺便完成肠癌筛查，这种“无感机会性筛查”，降低了早筛的门槛。

八月份，肝癌诊断模型DAMO LiON的研究成果登上《自然·医学》，在真实世界的前瞻性临床试验中，模型运行两个月就发现了15例原本被医生遗漏的肝脏恶性肿瘤，其中绝大多数病灶只有1厘米左右。

肝脏本身结构复杂，脂肪肝、肝硬化等情况又会增加影像判断难度。即便使用增强CT，经验丰富的医生也可能看漏细小病灶，DAMO LiON不仅能识别原发性肝癌，对一些容易被忽视的肝转移瘤也能提供提醒。

同样在八月份，温州医科大学团队的研究成果登上《Cell》，他们开发的AI模型只依靠常规体检化验结果和普通胸片，就能提前一年评估癌症风险，肺癌和前列腺癌的预测准确率都超过90%。

这意味着，医疗AI不再只是“看一张片子”，还开始把化验指标、影像结果和长期风险联系起来。对普通人来说，它更像一套提前响起的健康警报，而不是等身体出现明显症状后才被动应对。

进入九月，全球首个大规模多中心肝脏恶性肿瘤AI辅助诊断系统研究发布，覆盖国内五家三甲医院，研究显示，这套系统能够帮助降低微小病灶和不典型转移瘤的漏诊率。

技术能不能真正改变生活，实验室里的参数只是一个方面，更关键的是，它能不能进入医院，能不能被医生用起来，能不能让普通患者承担得起。

这也是中国医疗AI与美国医疗AI经常被拿来比较的地方，美国当然不缺先进技术，但在高昂医疗费用、复杂保险规则和利益壁垒之下，新技术常常也意味着更高的价格。很多美国网友羡慕的，未必只是中国拥有某个AI模型，而是这种模型能以相对低的成本进入普通人的就医流程。

中国医疗AI走的路线也很清楚：让机器承担重复、细致、容易疲劳的影像筛查任务，给医生多一双眼睛，再通过医院规模化应用把成本摊薄。AI不是替代医生，而是在关键时刻提醒医生——这里可能有一个只有几毫米、几乎看不清的危险信号。

过去，一些西方舆论总喜欢把中国科技描述成“只会模仿”“缺少原创”。但从胰腺癌、肠癌，到肝癌、肺癌和前列腺癌，越来越多临床数据正在回答这个问题：技术有没有价值，最后要看它能不能解决真实难题，能不能让患者少走弯路，能不能把人从晚期诊断边缘拉回来。

医疗科技最硬的成绩，不是发布会上说了多少漂亮话，而是一个普通人能否少花钱、早发现、早治疗。说到底，真正有温度的AI，不是离生活很远的炫技，而是危急关头替普通人多争取一次机会。

信源：中国网——美媒：中国高效输电网已领跑全球