·胰腺癌早期檢測模型PANDA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的病灶特征，實現高效、安全的早期胰腺癌檢測，并克服了過往篩查手段假陽性偏高的難題。

11月21日，國際醫(yī)學頂級期刊《自然·醫(yī)學》（Nature Medicine）發(fā)布論文稱，通過“平掃CT+AI”，人類首次擁有了大規(guī)模早期胰腺癌篩查手段。

該研究將AI用于體檢中心、醫(yī)院等無癥狀人群的胰腺癌篩查，只需要最簡單的平掃CT，在2萬多真實臨床場景中的連續(xù)病人進行篩查的過程中，共發(fā)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愈。《Nature Medicine》 就此專門刊發(fā)評論文章稱：“基于醫(yī)療影像AI的癌癥篩查即將進入黃金時代。”

胰腺癌，素有“癌癥之王”的稱號，平均五年生存率不到10%，是中國乃至全球生存率最低的惡性腫瘤。80%的胰腺癌一旦發(fā)現就是晚期，目前臨床指南缺乏有效的胰腺癌篩查手段，體檢及醫(yī)院常用的平掃CT圖像對比度低，也很難識別早期胰腺病變。

上海交通大學醫(yī)學院附屬瑞金醫(yī)院副院長沈柏用曾對澎湃科技表示：“胰腺癌的發(fā)病率雖然不是很高，但由于人口基數巨大，即使只有10%的患者有特定基因突變，也會有很多受眾。所以我認為在臨床需求方面，任何一個疾病領域都不會是小眾的。我們只需要義無反顧地往前走?！?/p>

針對胰腺癌變位置隱匿、在平掃CT圖像中無明顯表征等特點，基于阿里達摩院的醫(yī)療AI技術，上海市胰腺疾病研究所、復旦大學附屬腫瘤醫(yī)院、上海交通大學醫(yī)學院附屬新華醫(yī)院等研究機構構建了一個獨特的深度學習框架，最終訓練為胰腺癌早期檢測模型PANDA。

該模型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）來檢測異常情況，三是采用雙通道Transformer模型來分類并識別胰腺病變的類型。簡而言之，該技術利用AI，放大并識別平掃CT圖像中那些肉眼難以識別的細微的病灶特征，實現高效、安全的早期胰腺癌檢測，并克服了過往篩查手段假陽性偏高的難題。

論文共同一作、上海市胰腺疾病研究所曹凱醫(yī)生介紹，此項研究構建了迄今最大的胰腺腫瘤CT訓練集（包括3208名真實病人），最終通過全球十多家醫(yī)院的多中心驗證，測得92.9%的敏感性（判斷存在胰腺病變的準確率）和99.9%的特異性（判斷無病的準確率），在2萬多人的真實病例回顧性試驗中，發(fā)現了31例臨床漏診病變，有2例早期胰腺癌病患已完成手術治愈。

復旦大學附屬腫瘤醫(yī)院放射診斷科主任顧雅佳表示，這篇論文提出了一種有潛力的大規(guī)模胰腺癌篩查方法，在提升檢出率的同時，又不會給病人帶來額外的輻射與經濟負擔?！霸O想一下，我們去體檢時做個最簡單的平掃CT，就能查出有無胰腺癌，這將幫助到很多胰腺病人，減少悲劇的發(fā)生?！?/p>

據悉，截至目前，這項技術已在醫(yī)院、體檢等場景被調用超過50萬次，每1000次只出現一次假陽性，未來將持續(xù)進行多中心前瞻性臨床驗證，以期改寫“胰腺腫瘤不推薦篩查”的悲觀論點。