达摩院的AI研究，让人类首次实现了大规模胰腺癌早筛

原文来源：机器之心

图片来源：由无界 AI生成

日常生活中，我们经常会与人工智能进行互动，从解锁手机，使用搜索引擎到地图导航……AI 正在为我们带来越来越多的便利。不过在临床医学中，AI 技术的应用速度要慢得多，绝大多数诊断和治疗建议仍然完全基于人类判断。

直到最近，AI 在医疗影像的新突破，让事情有了变化。

上周，最新一期自然杂志子刊《自然医学》（Nature Medicine）上一个名为「PANDA」（PAncreatic cancer Detection with AI）的胰腺癌早筛 AI 模型正式亮相，成为了人们热议的话题。

该研究通过「平扫 CT+AI」的方法，让我们首次拥有了大规模早期胰腺癌的筛查手段。

据研究团队介绍，PANDA 早期筛查模型的特异性达到了 99.9%，这意味着每 1000 次测试中只出现一个假阳性；其检测胰腺肿瘤的能力可达 92.9%；鉴别胰腺癌的能力比放射科医生独立判断时的平均表现提高了 34.1%。

这或许是人类在与「癌症之王」胰腺癌的斗争中第一次掌握了主动权。《自然医学》对此还专门刊发评论文章：「基于医疗影像 AI 的癌症筛查即将进入黄金时代」。

癌症的早筛一直被认为充满挑战，人们一直期待出现一种简便通用的技术，来对大规模无症状人群进行癌症筛查。利用 AI 算法的 PANDA 或许会成为给我们带来希望。

破解「癌症之王」

关于胰腺癌， 我们可以列举两个残酷的数据：平均五年生存率不到 10％，80% 的情况下发现就是晚期。时至今日，胰腺癌已经成为中国乃至全球生存率最低的恶性肿瘤。

 图片来源：http://www.china-rt.cn/special/856.html

胰腺癌早期发现困难的原因之一在于其明显症状很少，而且在癌症进展之前很难进行自愿检查。此外，由于胰腺位于身体最深处，一些影像学检查（例如腹部超声检查）可能无法显示整个胰腺。而增强 CT、增强 MRI、PET 等影像诊断，由于需要注射造影剂、辐射剂量、检查周期长、费用昂贵等原因，不太适合用于大规模胰腺癌筛查。

在体检及医院常用的平扫 CT 图像上，同样由于图像对比度低，很难识别早期胰腺病变，容易出现漏诊或误诊。

因此，胰腺癌的早筛早治具有重要的临床意义，在筛查手段上进行革新也显得尤为必要和关键。AI 技术或许能够帮助我们解决这个问题。

在 PANDA 论文中，基于阿里达摩院的医疗 AI 技术，上海市胰腺疾病研究所、浙江大学医学院附属第一医院、中国医科大学附属盛京医院、复旦大学附属肿瘤医院、布拉格查理大学第一附属医院、上海交通大学医学院附属新华医院、约翰霍普金斯大学等机构首次提出以「平扫 CT+AI」进行大规模的胰腺癌早期筛查。

PANDA 模型在这十多家顶尖医疗机构进行了大规模多中心验证，显示了稳定的泛化性能。此外，在上海市胰腺疾病研究所的体检、急诊、门诊、住院等场景中实验，仅通过最简单的平扫 CT，就在 2 万多真实世界连续病人群体中发现 31 例临床漏诊病变，至今已有两例早期胰腺癌病患已完成手术治愈。

目前，这项研究成果已向全球医生和研究人员开放。

这也是中国放射影像领域的科研成果首次登上《自然医学》杂志：

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41591-023-02640-w 开放地址：https://g.alicdn.com/medical-engineering/d3viewer/0.0.87/index.html#/panda

在 AI 加医疗领域，我们见证过很多医疗影像的研究成果，本次登上 Nature 子刊的工作有哪些创新之处？首先，针对胰腺癌变位置隐匿、在平扫 CT 图像中无明显表征等特点，达摩院为 PANDA 设计了独特的深度学习框架，模型概览图如下所示。