Credit: Pixabay/CC0 Public Domain
一项发表在《肠道》期刊上的在线研究表明，AI模型（REDMOD）能够识别胰腺导管腺癌（胰腺癌最常见类型）的早期细微组织变化，而这些变化是传统影像学和人眼难以检测到的。因此，该技术有望将胰腺癌诊断从常见的晚期终末期转变为早期（0期）可治疗阶段。
REDMOD系统的工作原理
研究人员解释，胰腺导管腺癌生存率较低，通常因早期无症状且组织变化不可见而被晚期诊断，随后迅速进展。为克服这些挑战，研究团队开发了专门设计的AI框架——基于放射组学的早期检测模型（REDMOD），旨在捕捉标准CT扫描无法识别的胰腺癌早期细微组织纹理模式（放射组学）。
该框架包含自动胰腺分割功能——可清晰界定胰腺与周围组织/器官的边界，无需人工操作，从而避免了准确性差异的风险。尽管REDMOD的准确性高于经验丰富的放射科医生，但研究人员补充称，在将其广泛应用于临床实践之前，还需在高风险患者（定义为意外体重减轻和新诊断糖尿病患者）中进行测试。
研究设计与患者队列
为测试其可靠性和有效性，研究人员将REDMOD应用于来自多家医院的219名患者的腹部CT扫描。这些患者经放射科医生评估被认为无疾病证据，但随后被诊断出患有胰腺癌。其中87例（40%）在诊断前3至12个月扫描；76例（35%）在12至24个月前；56例（25%）在24个月以上（约三年）进行扫描。近三分之二（64%）患者的病灶位于胰腺头部。
研究人员将这些扫描结果与1,243名在三年内未发展该疾病的患者进行对比，后者按年龄、性别和扫描日期匹配。后续确诊胰腺癌患者的平均年龄为69岁（范围34-88岁）；对照组平均年龄为64岁（范围34-88岁）。
早期检测时间窗与影响
REDMOD在临床诊断前平均475天检测出临床前期胰腺导管腺癌的"隐形"特征。研究人员强调："这一时间窗口具有深远意义，因为实现如此早期的检测将显著提高治愈概率和生存率。事实上，模型研究表明，将局部胰腺导管腺癌的比例从10%提高到50%，生存率将翻倍以上，这凸显了诊断时机是生存结果的最关键决定因素。"
REDMOD与放射科医生的对比
REDMOD的表现优于放射科医生：在准确识别"隐形"早期恶性细胞变化方面，其灵敏度（识别真实阳性而非假阳性的能力）几乎是医生的两倍——73%比39%。对于诊断前两年以上检测的病例，其准确性几乎是医生的三倍——68%比23%。
该模型在独立组（来自多家医院的539名患者）中正确识别了81%以上的扫描结果，并在美国国立卫生研究院公共数据集（NIH-PCT，80名患者）中识别出87.5%的扫描结果无胰腺癌。由于同一患者在数月前再次扫描时，REDMOD对90-92%的扫描给出了相同结果，因此检测到的临床前期变化是后续临床疾病的可靠指标。
局限性与未来临床应用
研究人员承认其发现存在若干局限性，包括未基于种族多样化的患者群体。尽管如此，他们总结道："本研究验证了REDMOD作为一个全自动AI框架，能够在正常胰腺中识别0期胰腺导管腺癌的影像特征，且具有显著的提前期和优于专家放射科医生的性能。"
他们补充说："虽然前瞻性验证对确认临床效用至关重要，但REDMOD框架代表了将偶发性胰腺导管腺癌从晚期症状诊断转变为积极的临床前期干预的重大进展，为改善这一棘手疾病的治疗效果提供了切实希望。"
【全文结束】
