◎本报记者 张 强 通讯员 白 进
胰腺癌被称为“癌中之王”，是所有恶性肿瘤中五年生存率最低的癌症。而利用常见的平扫CT，很难检出胰腺癌。如今，有了人工智能(AI)的辅助，平扫CT有望发挥出大规模胰腺癌早期筛查的巨大潜力。近日，相关研究成果在国际医学期刊《自然·医学》以原创性论著形式发表，海军军医大学第一附属医院(上海长海医院)放射诊断科主治医生曹凯为共同第一作者，邵成伟、陆建平教授等为共同通讯作者。
作为预后极差的消化道肿瘤，胰腺癌具有早期诊断困难、手术切除率低、术后易复发转移等临床特点。“胰腺癌早期症状隐匿，至今仍缺少足够高敏感性和特异性、能广泛应用于大规模人群筛查的生物标志或影像学方法。”曹凯介绍，“这导致胰腺癌《彩票地址不一样》的早期诊断率低，一经诊断，80%的胰腺癌患者都是中晚期。”
在上海市胰腺疾病研究所的牵头下，研究团队联合阿里达摩院、浙江大学医学院附属第一医院等机构，构建了一个独特的深度学习框架，最终将其训练为胰腺癌检测模型(PANDA)。曹凯介绍，PANDA一是通过构建分割网络(U-Net)来定位胰腺，二是采用多任务网络(CNN)来检测病灶，三是采用双通道Transformer模块来区分胰腺癌与其他胰腺病变。简单来说，“三步法”就是利用AI放大并识别平扫CT图像中那些肉眼难以识别的细微病理特征。
该模型构建的胰腺肿瘤CT训练集，目前已包括3208个手术病例，通过全球10家医院的多中心验证，测得92.9%的敏感性(判断存在胰腺肿瘤的准确率)和99.9%的特异性(判断无肿瘤的准确率)。在20530人的真实病例回顾性试验中，该模型发现了31例临床漏诊病变，其中2例早期胰腺癌患者已完成手术治疗。
“该研究成果充分表明，利用‘平扫CT+AI’进行大规模胰腺癌早期筛查具有巨大潜力。这将为优化胰腺癌筛查的诊疗指南提供新的支持，也将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影响。”邵成伟说。
