新AI模型在测试中比人类医生提前多达3年发现胰腺癌

# 新AI模型在测试中比人类医生早三年发现胰腺癌 Source: https://www.livescience.com/health/cancer/new-ai-model-spots-pancreatic-cancer-up-to-3-years-earlier-than-human-doctors-in-test 一项新研究表明，一种新的人工智能（https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence）\(AI\)模型可以帮助医生在医生通常通过CT扫描发现肿瘤之前最多三年检测出胰腺癌。 该程序于4月28日发表在《Gut》（https://gut.bmj.com/content/early/2026/04/22/gutjnl-2025-337266）期刊上，被用于分析近2000张此前被判定为"正常"、无疾病迹象的CT扫描。该工具识别出了胰腺结构中后来发展为肿瘤组织的微小异常。 ## 早期发现癌症的机会 胰腺癌是最致命的癌症（https://www.livescience.com/11041-10-deadliest-cancers-cure.html）之一。 "（美国）五年生存率大约在12%到13%，因为我们无法在治疗方案能够发挥作用的时候检测到它。"研究合著者、明尼苏达州罗彻斯特梅奥诊所的放射科医生及核医学专家阿吉特·戈恩卡（Ajit Goenka）博士（https://www.mayo.edu/research/faculty/goenka-ajit-h-m-d/bio-20557267）告诉《Live Science》。胰腺癌早期通常没有症状，因此在确诊时往往已是晚期。 尽管近几十年来医生捕捉和治疗许多其他癌症的能力有所提高，但胰腺癌并未出现相应的突破。诊断通常结合组织取样和影像学检查，包括CT扫描。但等到通过这些方法看到肿瘤时，癌症往往已是末期。 然而，可能存在更早的疾病标记物。 获取世界上最令人着迷的发现，直接发送到您的收件箱。 "基础科学研究告诉我们，癌症发展过程并非六个月前才开始。它是在10到15年前开始的，这意味着胰腺中曾存在一个信号，而这个信号超出了人类可检测的范围。"戈恩卡说。 > 归根结底，这就是数学。它将图像转换为数学表示并提取那些数学特征。 > > 明尼苏达州罗彻斯特梅奥诊所的放射科医生及核医学专家阿吉特·戈恩卡博士 利用AI识别人类无法识别的模式，戈恩卡及其同事开发了一种工具，用于放大现有信号并识别CT扫描中的早期疾病迹象。 该模型被称为基于影像组学的早期检测模型（REDMOD），本质上将CT扫描图像转换为数学谜题。它首先对器官进行分割，从CT机器捕获的2D图像构建胰腺的3D模型，然后逐像素评估所得结构。 "它获取图像中的每一个像素，量化其与器官其他部分的差异程度，然后将其与你不期望出现这种变化的对照组进行比较。"戈恩卡解释说，"归根结底，这就是数学。它将图像转换为数学表示并提取那些数学特征。" 该团队在2000张现有CT扫描样本上测试了该模型，这些扫描此前因与癌症无关的医疗问题收集，并全部被认定为正常。其中约七分之一的扫描属于后来患上胰腺癌的患者。 该模型成功识别了其中73%的早期病例，平均来看，模型分析的扫描是在患者实际确诊前16个月进行的。 "在整个范围内，相较于放射科医生的灵敏度提升几乎翻了一番，而当你看更早期——诊断前两年以上——灵敏度提升几乎达到了三倍。"戈恩卡说。换句话说，AI工具比放射科医生更早地正确识别出癌症病例，而且时间越早，性能差距越大。 ## 下一步 尽管如此，AI工具仍有改进空间。"放射科医生错误标记健康患者的可能性较低。"戈恩卡指出。该模型正确识别无病患者的概率为81.1%，而人类放射科医生的平均值为92.2%。"因此两者具有互补作用，即医生专业知识与AI增强相结合。" 研究设计得非常出色，并产生了一些极具前景的结果，未参与该工作的伦敦玛丽女王大学分子病理学与生物标志物教授塔特娅娜·茨尔诺戈拉茨-尤尔切维奇（Tatjana Crnogorac-Jurcevic）（https://www.bci.qmul.ac.uk/staff/professor-tatjana-crnogorac-jurcevic/）说。 "这种早期检测将极大地改变患者的临床检查方式。"她告诉《Live Science》，"由于胰腺癌相当罕见，像现在对结肠癌和乳腺癌那样进行普遍筛查不可行，但存在明确的高风险人群，可以对其实施监测——有胰腺癌家族史的人、携带其他癌症突变的人，以及新发糖尿病患者。" ##### 相关报道 Mukherjee S., Antony A., Patnam NG, et al. Next-generation AI for visually occult pancreatic cancer detection in a low-prevalence setting with longitudinal stability and multi-institutional generalisability.*Gut*(2026).https://doi.org/10.1136/gutjnl-2025-337266 本文仅供参考，不旨在提供医疗建议。