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(fā)揮出大規(guī)模胰腺癌早期篩查的巨大潛力。近日，相關(guān)研究成果在國際醫(yī)學期刊《自然·醫(yī)學》以原創(chuàng)性論著形式發(fā)表，海軍軍醫(yī)大學第一附屬醫(yī)院（上海長海醫(yī)院）放射診斷科主治醫(yī)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(shù)切除率低、術(shù)后易復發(fā)轉(zhuǎn)移等臨床特點。“胰腺癌早期癥狀隱匿，至今仍缺少足夠高敏感性和特異性、能廣泛應用于大規(guī)模人群篩查的生物標志或影像學方法。”曹凱介紹，“這導致胰腺癌的早期診斷率低，一經(jīng)診斷，80%的胰腺癌患者都是中晚期�！�

　　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(fā)現(xiàn)、早治療，一直是醫(yī)學界關(guān)注的焦點。胸部平掃CT簡便易行，目前廣泛應用于肺結(jié)節(jié)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(lián)合阿里達摩院、浙江大學醫(yī)學院附屬第一醫(yī)院等機構(gòu)，構(gòu)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(gòu)建分割網(wǎng)絡（U-Net）來定位胰腺，二是采用多任務網(wǎng)絡（CNN）來檢測病灶，三是采用雙通道Transformer模塊來區(qū)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(gòu)建的胰腺腫瘤CT訓練集，目前已包括3208個手術(shù)病例，通過全球10家醫(yī)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(fā)現(xiàn)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(shù)治療。

　　“該研究成果充分表明，利用‘平掃CT+AI’進行大規(guī)模胰腺癌早期篩查具有巨大潛力。這將為優(yōu)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(chǎn)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(shù)路徑的可靠性，為胰腺癌的治療提供了創(chuàng)新策略�！辈軇P說，隨著技術(shù)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。