胰腺癌被称为“癌中之王”，是所有恶性肿瘤中5年生存率最低的癌症。常见的平扫CT，由于对比度低，很难检出胰腺癌。

　　11月21日凌晨，海军军医大学第一附属医院（上海长海医院）放射诊断科曹凯主治医生为共同第一作者，邵成伟、陆建平等教授为共同通讯作者的“平扫CT联用人工智能大规模检测胰腺癌的研究”，在国际医学期刊《自然·医学》以原创性论著形式正式发表。

　　如今，有了人工智能（AI）的辅助，平扫CT有望发挥出大规模胰腺癌早期筛查的巨大潜力。

　　借鉴肺癌早筛方法展开研究

　　作为预后极差的消化道肿瘤，胰腺癌具有早期诊断困难、手术切除率低、术后易复发转移等临床特点。

　　“胰腺癌早期症状隐匿，至今仍缺少足够高敏感性和特异性的、能广泛应用于大规模人群筛查的生物标志或影像学方法。”曹凯介绍，“这导致胰腺癌的早期诊断率低，一经诊断80%的患者都是中晚期。”

　　癌症治疗重在早筛早治，提升胰腺癌的早筛率对于提升胰腺癌患者预后十分重要。胰腺癌的早发现、早治疗，一直是医学界关注的焦点。

　　当前，胸部平扫CT简便易行，目前广泛应用于肺结节筛查，已成为国际公认适宜且检出率高的早期肺癌筛查手段。那么，胸部平扫CT是否可以加以适度的范围扩展，来进行胰腺肿瘤的筛查呢？

　　“从一个医学难点到行之有效的早筛方法，从一项医学研究成果到解决人民健康实际问题。这实际上就是医学科研的有效路径。”陆建平教授介绍，在李兆申院士的带领下，长海医院胰腺病诊治团队始终围绕诊治难题，确立了科学研究从实际出发、从临床出发、从患者需求出发的研究思路，在急慢性胰腺炎救治领域突破多项关键技术。今年8月，该院获批上海市胰腺疾病研究所。

　　在该研究所牵头下，研究团队联合了阿里达摩院、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、捷克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、美国约翰霍普金斯医学院等顶尖机构，构建了一个独特的深度学习框架，最终训练为胰腺癌检测模型（PANDA）。

　　具备大规模早期筛查巨大潜力

　　曹凯介绍，PANDA模型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）来检测病灶，三是采用双通道Transformer模块来分类胰腺癌与其他胰腺病变。简单来说，“三步法”就是利用AI放大并识别平扫CT图像中那些肉眼难以识别的细微病理特征。

　　该模型构建的胰腺肿瘤CT训练集，目前已包括3208个手术病例，通过全球十家医院的多中心验证，测得92.9%的敏感性（判断存在胰腺肿瘤的准确率）和99.9%的特异性（判断无肿瘤的准确率）。在20530人的真实病例回顾性试验中，该模型发现了31例临床漏诊病变，其中2例早期胰腺癌已完成手术治疗。

　　“研究成果充分表明，‘平扫CT+AI’进行大规模胰腺癌早期筛查的巨大潜力，将为胰腺癌筛查的诊疗指南改变提供新的证据支持，也将对未来胰腺肿瘤的诊疗流程、治疗决策、治疗费用等产生积极深刻的影响。”邵成伟教授说。

　　“此项研究提供了一个全新思路——利用人工智能技术，解析平扫CT数字图像的深层差异，进行胰腺肿瘤筛查。同时，在临床上证实了‘平扫CT+AI’癌症筛查技术路径的可靠性，为胰腺癌的治疗提供了创新策略。”曹凯说，随着技术的不断成熟和推广，“平扫CT+AI”未来可以随胸部平扫CT进入体检，大幅提升胰腺癌的早筛率。