日前，我国基于舌象的胃癌诊疗新技术研究成果“基于舌象的胃癌机器学习诊断工具开发：一项前瞻性多中心临床队列研究”在《柳叶刀》子刊《电子临床医学》上发表。该项研究由浙江省肿瘤医院程向东教授团队与西湖大学人工智能与生物医学影像实验室负责人杨林教授团队合作，表明基于舌象的诊断技术可以作为胃癌稳定的诊断工具，而舌象和血液肿瘤指标的融合可以进一步提高单独舌象的诊断价值。

目前，胃癌的诊断和筛查仍依赖胃镜检查，但由于其侵入性、高成本和需要专业内镜医生，胃镜的应用受到极大限制。此外，由于早期缺乏典型症状，临床疾病标志物的特异性和敏感性较差，超过60%的患者在诊断时出现局部或远处转移。因此，迫切需要新的胃癌诊断或筛查方法来提高胃癌的早期诊断率，改善该人群的预后。四诊合参和辨证论治是中医理论的核心和瑰宝，而其中的舌诊是四诊中最为直观和常用的方法。现代研究表明，舌象和舌苔的变化与口腔、舌苔微生物群密切相关，而口腔微生物与胃炎、肝癌、结直肠癌等疾病相关。

在该项研究中，研究团队从国内10个中心招募了937名胃癌患者和1911名非胃癌参与者（健康人、浅表性胃炎、萎缩性胃炎），应用AI深度学习的方法，建立了3种完全不同的诊断模型，以评估舌象在胃癌诊断中的作用。此外，从另外7个中心招募了294名胃癌患者和521名非胃癌参与者进行独立外部验证。

研究团队通过对AI诊断模型进行溯源，发现3种AI诊断模型均关注舌面，并应用概率来判断胃癌，通过进一步分析模型对舌象的区分，随着概率逐步增加，舌苔逐步增厚，红舌和青紫舌比例逐步增多，胃癌舌苔多表现为黄厚腻苔或者白腻苔，这与中医胃癌病机不谋而合。研究团队还比较了基于舌象的诊断技术与现有8种血液肿瘤指标对胃癌的诊断价值差异，研究表明，基于舌象的诊断技术可以作为胃癌稳定的诊断工具，且诊断价值明显优于现有8种血液肿瘤指标的联合，而舌象和血液肿瘤指标的融合可以进一步提高单独舌象的诊断价值。

该研究首创了基于舌象的胃癌诊断与筛查新技术，并自主研发了“便携式舌象采集分析仪”，申请了相关专利8项，正在推动其转化应用。此外，该研究建立在中医理论的基础上，并溯源阐述了中医舌诊理论及“舌为脾之外候，舌苔由胃气熏蒸而成”等理论的科学性，为推动中医诊疗技术的现代化应用作出前沿探索。