梅奥诊所称人工智能可以在医生之前数年检测出胰腺癌

简要概述

• Mayo Clinic 的 REDMOD AI 模型在常规 CT 扫描中对胰腺癌实现了 73% 的检测率，中位时间为在临床诊断前 16 个月。
• 该 AI 分析了将近 2,000 份最初被解读为正常的 CT 扫描，其中包括后来被诊断为胰腺癌患者的影像。
• REDMOD 的检测能力几乎是对同一批影像进行复核的专家的两倍——放射科医生为 39%，而 AI 为 73%。

据发表在期刊《Gut》的验证研究结果，Mayo Clinic 已开发出一种 AI 模型，能够通过识别常规 CT 扫描中的细微变化，在临床诊断前最多 3 年检出胰腺癌。 该 AI 模型名为 REDMOD，平均可在临床诊断前 475 天检出胰腺癌，特异性为 88%。系统在识别未患癌患者方面准确无误，同时捕捉到研究人员所描述的“隐形”特征——即临床前胰腺导管腺癌的信号。 “阻碍胰腺癌拯救生命的最大障碍，是我们无法在疾病仍可治愈时看到它，”Mayo Clinic 放射科医生兼核医学专家 Ajit Goenka 医学博士（M.D.），该研究的资深作者说。“现在，这款 AI 能够从外观正常的胰腺中识别出癌症的特征，并且可以在时间推移以及多样化的临床环境中可靠地做到这一点。”

对于在临床诊断前超过 2 年被检出的病例，REDMOD 的准确率几乎是放射科医生的三倍：在同一影像上，人类专家的准确率为 23%，而 REDMOD 达到 68%。  梅奥的这一突破出现在更广泛的胰腺癌检测 AI 进展之中。PanDx 是一个用于分析增强对比 CT 扫描的 AI 框架，最近在 PANORAMA 挑战赛中以 AUROC 0.9263 获得第一名。 目前，Mayo Clinic 的研究人员正在开展 AI-PACED，这是一项前瞻性临床研究，评估临床医生如何将 AI 辅助的检测整合进对高风险患者的护理中。该研究旨在把 REDMOD 的实验室成功转化为真实世界的临床应用。

早期检测对于胰腺癌依然至关重要。预计到 2030 年，胰腺癌将成为美国癌症相关死亡的第二大原因。该疾病的致命性源于其较晚出现——据同一报告指出，超过 85% 的患者是在癌症已经扩散之后才得到诊断。 预计 2026 年将有 67,530 名美国人被确诊为胰腺癌。疾病一旦进展超出胰腺，现有治疗选择仍然十分有限。REDMOD 源自 Mayo Clinic 的 Precure 计划——该计划通过识别症状出现前的最早生物学变化来预测并预防疾病。