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              人工智能助胰腺癌早篩率提升

              發布日期:2024-01-31

              ?胰腺癌被稱為“癌中之王”,是所有惡性腫瘤中五年生存率最低的癌癥。而利用常見的平掃CT,很難檢出胰腺癌。如今,有了人工智能(AI)的輔助,平掃CT有望發揮出大規模胰腺癌早期篩查的巨大潛力。近日,相關研究成果在國際醫學期刊《自然·醫學》以原創性論著形式發表,海軍軍醫大學第一附屬醫院(上海長海醫院)放射診斷科主治醫生曹凱為共同第一作者,邵成偉、陸建平教授等為共同通訊作者。

                作為預后極差的消化道腫瘤,胰腺癌具有早期診斷困難、手術切除率低、術后易復發轉移等臨床特點?!耙认侔┰缙诎Y狀隱匿,至今仍缺少足夠高敏感性和特異性、能廣泛應用于大規模人群篩查的生物標志或影像學方法?!辈軇P介紹,“這導致胰腺癌的早期診斷率低,一經診斷,80的胰腺癌患者都是中晚期?!?/p>

                癌癥治療重在早篩早治,提升胰腺癌的早篩率對于提升胰腺癌患者預后十分重要。胰腺癌的早發現、早治療,一直是醫學界關注的焦點。胸部平掃CT簡便易行,目前廣泛應用于肺結節篩查,已成為國際公認適宜且檢出率高的早期肺癌篩查手段。那么,胸部平掃CT是否可以適度擴展應用范圍,來進行胰腺癌的篩查呢?

                在上海市胰腺疾病研究所的牽頭下,研究團隊聯合阿里達摩院、浙江大學醫學院附屬第一醫院等機構,構建了一個獨特的深度學習框架,最終將其訓練為胰腺癌檢測模型(PANDA)。曹凱介紹,PANDA一是通過構建分割網絡(U-Net)來定位胰腺,二是采用多任務網絡(CNN)來檢測病灶,三是采用雙通道Transformer模塊來區分胰腺癌與其他胰腺病變。簡單來說,“三步法”就是利用AI放大并識別平掃CT圖像中那些肉眼難以識別的細微病理特征。

                該模型構建的胰腺腫瘤CT訓練集,目前已包括3208個手術病例,通過全球10家醫院的多中心驗證,測得92.9的敏感性(判斷存在胰腺腫瘤的準確率)和99.9的特異性(判斷無腫瘤的準確率)。在20530人的真實病例回顧性試驗中,該模型發現了31例臨床漏診病變,其中2例早期胰腺癌患者已完成手術治療。

                “該研究成果充分表明,利用‘平掃CT+AI’進行大規模胰腺癌早期篩查具有巨大潛力。這將為優化胰腺癌篩查的診療指南提供新的支持,也將對未來胰腺腫瘤的診療流程、治療決策、治療費用等產生積極影響?!鄙鄢蓚フf。

                “此項研究在臨床上證實了‘平掃CT+AI’癌癥篩查技術路徑的可靠性,為胰腺癌的治療提供了創新策略?!辈軇P說,隨著技術的不斷成熟和推廣,“平掃CT+AI”未來或可被納入體檢項目,大幅提升胰腺癌的早篩率。


               
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