胰腺癌是一种高度恶性的消化道肿瘤，其诊断和治疗面临巨大挑战。平均五年生存率不到10%，在全球范围内被戏称为“癌中之王”，是中国及其他地区生存率最低的癌症之一。尽管世界卫生组织指出有三分之一的癌症可以通过早期发现、早期诊断和早期治疗实现治愈，然而目前的临床指南并未推荐对胰腺癌进行筛查。这是因为胰腺癌的发病率相对较低，现有的筛查方法容易产生大量假阳性结果，导致一系列不良后果。

虽然CT是胰腺癌检测中使用最广泛且最敏感的检查方式，但常规的平扫CT图像对比度较低，难以识别早期胰腺病变。即便是经验丰富的放射科医生也容易出现漏诊。因此，研发更为精确的CT检测模型对于实现胰腺癌的早期筛查至关重要。

胰腺癌

为了解决这一历史性难题，阿里达摩院联合全球十多家顶尖医疗机构展开了深入研究。最新研究成果于11月20日刊登在国际医学领域的顶级期刊《Nature Medicine》上，首次证实通过“平扫CT+AI”技术，可以有效地进行大规模的早期胰腺癌检测。具体而言，将AI应用于体检中心、医院等无症状人群的胰腺癌筛查，仅需辅以最简单的平扫CT，就在2万多临床病例中实现了90%的胰腺癌病变敏感性和99.9%的病变特异性！

胰腺癌位置隐匿，且在平扫CT图像中往往缺乏明显的特征。为了克服这一挑战，达摩院的研究团队创造了一种独特的深度学习框架——PANDA（胰腺癌早期检测模型）。简而言之，该模型运用人工智能技术扩大并检测平扫CT图像中难以察觉的微小病理特征。这一流程分为三个关键阶段：首先，利用U-Net构建分割网络以定位胰腺；接着，采用CNN多任务网络检测异常情况；最后，利用双通道Transformer进行分类和识别胰腺病变的类型。

胰腺癌

研究人员构建的PANDA模型。（图片来源：Nature medicine）

《Nature Medicine》资深编辑评价这项工作是“非常引人注目的研究，为使用深度学习进行胰腺癌CT筛查提供了非常坚实的论据”。截至目前，PANDA模型已在医院、体检等场景中被使用超过50万次，每1000次只出现一次假阳性。这意味着在提高检出率的同时，不仅未给患者带来额外的辐射和经济负担，而且成功减少了悲剧事件的发生。

据悉，达摩院医疗AI团队，作为主要实施者，正在与全球多家顶尖医疗机构合作，继续运用AI技术探索低成本、高效的多癌筛查新方法。他们希望通过一次平扫CT检查，实现对多种早期癌症的检测。该工作已在肺癌、胰腺癌、食管癌、乳腺癌、胃癌、肝癌、结直肠癌等高发癌症上取得了阶段性的进展，并已发表在《Nature Communications》等医学期刊以及CVPR/MICCAI/IPMI等人工智能领域的顶级会议上。愿早期癌症筛查尽早普及，使患者不再因为晚期癌症而感到遗憾，生命质量得到最大程度的保障。

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参考资料：

https://www.nature.com/articles/s41591-023-02640-w



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