AI 助力胰腺癌早期筛查

■吴庸

胰腺癌是我国乃至全球生存率最低的恶性肿瘤，患者平均5 年生存率不到10%，因此常被称为“癌中之王”。导致胰腺癌治疗效果不好、预后差的原因首先在于它很难在早期被发现。早期的胰腺癌大多数没有症状，即使有也表现得非常不典型，在临床中具有极高的漏诊率。一旦发现，往往已进入晚期。目前，临床上缺乏有效的筛查手段，体检中心和医院常用的平扫CT 图像对比度低，难以识别早期胰腺病变。

近日，上海市胰腺疾病研究所陆建平教授、邵成伟教授、曹凯医生等联合阿里达摩院、浙江大学医学院附属第一医院、中国医科大学附属盛京医院、复旦大学附属肿瘤医院、布拉格查理大学第一附属医院、上海交通大学医学院附属新华医院、约翰霍普金斯大学等顶尖机构的研究人员，在国际顶尖医学期刊《Nature Medicine》上发表了研究论文，研究首次提出以“平扫CT 联合人工智能”（平扫CT+AI）进行大规模的胰腺癌早期筛查。

研究人员针对胰腺癌变位置隐匿、在平扫CT 图像中无明显表征等特点，构建出一个独特的深度学习框架，经过大数据训练，成功研发出胰腺癌早期检测模型PANDA。它可以放大并识别平扫CT 图像中肉眼难以识别的细微病灶特征，实现高效、安全的早期胰腺癌检测。

论文共同第一作者、上海市胰腺疾病研究所曹凯医生介绍，这项研究构建了迄今最大的包含3208 名真实患者的胰腺肿瘤CT 训练集，最终通过了10 家医院和高校包含6239 名患者的多中心验证，并在20530 人的真实病例回顾性试验中发现了31 例临床漏诊病变。在胰腺癌以及相关肿瘤病变的鉴别诊断精度上丝毫不逊色于三甲医院的CT 影像报告，其胰腺癌识别敏感性相较于人工诊断提高了34.1%，特异性提高了6.3%。

海军军医大学第一附属医院放射诊断科主任邵成伟介绍了此次研究中的一个案例。2023 年4 月，一名51 岁的女性到海军军医大学第一附属医院体检，体检时自述没有任何身体不适。但PANDA 在这位女士的胸部平扫CT 影像中发现了胰腺尾部的一处异常，并自动做出提示。医院立即通知这位女士回到医院进行进一步的检查，最终确认为胰腺癌。因为发现及时，患者接受了手术，病情得到了控制。

截至目前，检测模型PANDA 已在医院、体检机构被调用超过50 万次，每1000 次只出现一次假阳性。这一数据充分证明了该方案的准确性和可靠性。未来，研究团队将继续开展多中心前瞻性临床验证，以期进一步完善该筛查方案，并使其广泛应用于临床实践。