医学顶刊Nature Medicine！达摩院提出：CT首次实现大规模胰腺癌筛查

前言胰腺癌，素有“癌症之王”的称号，平均五年生存率不到10%，是中国乃至全球生存率最低的恶性肿瘤。80%的胰腺癌一旦发现就是晚期，发病凶猛，极难治愈；目前临床指南缺乏有效筛查手段，因为容易出现漏诊或误诊。体检及医院常用的平扫CT图像对比度低，很难识别早期胰腺病变。
11月21日，国际顶级医学期刊《Nature Medicine》发表的研究成果显示，阿里达摩院联合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实现以“平扫CT+AI”进行大规模的胰腺癌早期筛查。

本文转载自达摩院DAMO

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Large-scale pancreatic cancer detection via non-contrast CT and deep learning

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

《Nature Medicine》就此专门刊发评论文章，称“基于医疗影像AI的癌症筛查即将进入黄金时代”。

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，研究团队构建了一个独特的深度学习框架，最终训练为胰腺癌早期检测模型PANDA：一是通过构建分割网络（U-Net）来定位胰腺，二是采用多任务网络（CNN）来检测异常情况，三是采用双通道Transformer来分类并识别胰腺病变的类型。

简而言之，该技术利用AI放大并识别平扫CT图像中那些肉眼难以识别的细微的病理特征，实现高效、安全的早期胰腺癌检测，并克服了过往筛查手段假阳性偏高的技术难题。

论文共同一作、上海市胰腺疾病研究所曹凯医生介绍，该研究构建了迄今最大的胰腺肿瘤CT训练集，最终通过全球十多家医院的多中心验证，测得92.9%的敏感性（判断存在胰腺病变的准确率）和99.9%的特异性（判断无病的准确率），在2万多人的真实病例回顾性试验中，发现了31例临床漏诊病变，有2例早期胰腺癌病患已完成手术治愈。

截至目前，这项技术已在医院、体检等场景被调用超过50万次，每1000次只出现一次假阳性，未来将持续进行多中心前瞻性临床验证，以期改写“胰腺肿瘤不推荐筛查”的悲观论点。