美国研究人员声称，在检测早期胰腺癌的测试中，人工智能已超越放射科医生，专家表示"这正是AI正确采用的范例"。发表在《英国医学杂志》(BMJ)旗下期刊《肠道》(Gut)的一项研究指出，AI系统现在能在人类通过扫描发现病症前数年检测出胰腺癌。
梅奥诊所研究人员发布了一款经过验证的AI模型——基于放射组学的早期检测模型（REDMOD），该模型在常规CT扫描中以73%的敏感度识别胰腺癌，中位数提前475天实现临床诊断。而放射科医生在审查相同扫描结果时，敏感度仅为39%。
对于诊断前两年以上的扫描，AI的准确率几乎是人类的三倍。该研究使用了来自多家医院的近1500份扫描数据。
在英国，约92%的胰腺癌患者在确诊后五年内死亡，但目前尚无针对该疾病的群体筛查项目。药品和医疗器械监管局（MHRA）专门制定的AI医疗器械框架仍在编写中，虽确认将于2026年发布但尚未交付。
研究作者承认，REDMOD尚未经过前瞻性测试或在种族多元人群中验证，这将导致应用延迟。在广泛应用于临床环境前，该模型还需针对高风险患者（包括不明原因体重减轻和新确诊糖尿病患者）进行进一步研究。
伦敦Clever Clogs AI公司的作者兼AI顾问科莱特·梅森(Colette Mason)对这一进展表示欢迎："这正是AI正确采用的范例。这不是夸大生产力收益的'AI助推'新闻稿，也不是在实际应用中崩溃的演示。这是经过同行评审的临床研究，在多家医院得到验证，与它旨在支持的专业人员进行直接对比测试，作者明确公布其当前局限而非过度宣传。"
"REDMOD需要在多样化人群中进行前瞻性试验才能惠及患者。这需要时间，而对于五年生存率仅8%的疾病，时间正是人们最缺乏的资源。但另一种选择——因标题吸睛而仓促将未经验证的工具投入筛查流程——正是导致AI系统侵蚀其所依赖临床信任的方式。每个部署AI的组织都应研究这项研究，并反思为何自身的采用流程比尚未接触患者的癌症筛查工具还缺少保障措施。"
KYC Digital公司的数字化转型策略师卡特里娜·杨(Katrina Young)表示，这些测试仍处于早期阶段，需要更多工作。她补充道："胰腺癌导致90%以上的患者在五年内死亡，主要归因于发现过晚。REDMOD在理论上改变了这一现状。该模型能在平均475天前以73%敏感度识别癌症，远高于放射科医生的39%，这绝非边际进步。"
"但早期发现不等于早期治疗。REDMOD尚未经过前瞻性验证或在多样化人群中测试。问题已不再是AI能否更早检测，而是系统能否承受随之而来的后果。在完全验证前将AI整合到这些流程中会产生责任缺口。MHRA框架仍在制定中。突破是技术性的，但制约因素是结构性的。"
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