人工智能可以检测出胰腺癌的早期迹象

Cedars Sinai研究人员开发的一种人工智能（AI）工具根据他们在被诊断为胰腺癌前几年的CT扫描图像准确预测了谁会患胰腺癌。

　　

               

胰腺癌细胞(蓝色)生长为膜包裹的球体(红色)。资料来源:国家癌症研究所

Cedars-Sinai研究人员开发的一种人工智能(AI)工具，根据患者在被诊断出胰腺癌前几年的CT扫描图像，准确预测出谁会患上胰腺癌。这一发现发表在《Cancer Biomarkers》杂志上，可能有助于通过早期发现这种最具挑战性的癌症来预防死亡。

“这种人工智能工具能够在胰腺导管腺癌发生前几年的CT扫描中捕捉并量化非常微妙的早期迹象。这些迹象是人眼永远无法识别的，”生物医学成像研究所所长、Cedars-Sinai生物医学科学与成像教授、该研究的资深通讯作者李德彪博士说。李也是微创外科的Karl Storz主席，以纪念George Berci，医学博士。

胰腺导管腺癌不仅是最常见的胰腺癌类型，也是最致命的。只有不到10%的确诊患者在确诊或开始治疗后能活过5年。但最近的研究报告称，早期发现癌症可以使存活率提高50%。然而，目前还没有早期发现胰腺癌的简单方法。

患有这类癌症的人可能会出现腹痛或不明原因的体重下降等症状，但这些症状往往被忽视或被忽略为癌症的迹象，因为它们在许多健康状况中都很常见。

“没有独特的症状可以提供胰腺导管腺癌的早期诊断，”Stephen J. Pandol医学博士说，他是基础和转化胰腺研究的主任，也是该研究的另一名作者。“这种人工智能工具最终可能用于检测因腹痛或其他问题而接受CT扫描的人的早期疾病。”

研究人员查阅了电子病历，以确定在过去15年内被诊断出癌症的人，以及在确诊前6个月到3年接受CT扫描的人。这些CT图像在拍摄时被认为是正常的。研究小组确定了36名符合这些标准的患者，其中大多数人因为腹痛而在急诊室接受了CT扫描。

人工智能工具经过训练，可以分析胰腺癌患者的这些诊断前CT图像，并将其与36名未患癌症的患者的CT图像进行比较。研究人员报告说，该模型在识别哪些人最终会被发现患有胰腺癌，哪些人不会发展成胰腺癌方面的准确率为86%。

人工智能模型收集了癌症患者和健康对照组之间胰腺表面的变化。这些结构上的差异可能是胰腺癌发展过程中发生的分子变化的结果。

“我们希望这个工具能够尽早发现癌症，使更多的人能够通过手术完全切除肿瘤，”该研究的第一作者Touseef Ahmad Qureshi博士说。

研究人员目前正在美国各地的医疗站点收集数千名患者的数据，以继续研究该人工智能工具的预测能力。

---

---

由Cedars-Sinai医疗中心提供