我国学者开发AI模型，首次实现胰腺癌大规模筛查

近日，我国学者在《Nature Medicine》上发表了一篇研究显示，该研究首次提出以“平扫CT（computed tomography, 电子计算机断层扫描）联合AI（artificial intelligence, 人工智能）”（平扫CT＋AI）进行大规模的胰腺癌早期筛查，在真实世界中的敏感性达92.9%（判断存在胰腺肿瘤的准确率）、特异性达99.9%（判断无肿瘤的准确率）。

在这项研究中，研究团队开发并训练了一种基于人工智能的胰腺癌早期筛查模型--PANDA（pancreatic cancer detection with AI），利用AI放大并识别平扫CT图像中肉眼难以识别的细微的病灶特征，实现高效、安全的早期胰腺癌检测，并克服了过往筛查手段假阳性偏高的难题。PANDA能够在平扫CT上准确地检测和诊断胰腺导管腺癌（pancreatic ductal adenocarcinomas, PDAC）和非PDAC病变，并可随时用于大规模无症状患者群体的机会性筛查。这将导致对被标准护理诊断技术漏诊的早期恶性肿瘤的安全和有效检测，并在某些情况下使及时治疗成为可能。

PANDA在来自单中心的3 208例真实患者的数据集上进行训练，在涉及10个中心6 239例患者的多中心验证中，其在PDAC识别方面的灵敏度和特异性均优于放射科医生的平均表现。在由20 530例患者组成的真实世界多场景回顾性验证中，PANDA检测的敏感性（判断存在胰腺肿瘤的准确率）为92.9%，特异性（判断无肿瘤的准确率）为99.9%，并从中发现了31例临床漏诊病变，其中2例早期胰腺癌病患已完成手术治愈。值得一提的是，PANDA与平扫CT结合使用，在鉴别常见胰腺病变亚型方面，与使用增强CT相比，具有非劣效性，这表明PANDA有潜力作为一种新的大规模胰腺癌筛查工具。

目前，PANDA模型已在医院、体检等场景被调用超过50万次，每1 000次只出现一次假阳性，该研究为胰腺癌筛查的诊疗指南改变提供新的证据支持，有望对未来胰腺肿瘤的诊疗流程、治疗决策、治疗费用等产生积极深刻的影响。

（摘自生物世界）