作者:曹凯等 来源:《自然—医学》 发布时间:2023/11/22 9:37:00
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《自然—医学》:CT+AI突破胰腺癌早筛难题

 

11月21日,国际医学顶刊《自然—医学》(Nature Medicine)发表的一项最新研究表明,通过“平扫CT+AI”,人类首次拥有了大规模早期胰腺癌的筛查手段。

在这篇题为《利用非对比增强 CT 和深度学习进行大规模胰腺癌检测》(Large-scale pancreatic cancer detection via non-contrast CT and deep learning)的论文中, 来自阿里达摩院(湖畔实验室)联合全球十多家医疗机构的研究团队,介绍了他们将AI用于体检中心、医院等无症状人群的胰腺癌筛查的研究。研究结果显示,通过结合AI技术,仅需平扫CT就在2万多真实病例的回顾性试验中发现了31例临床漏诊病变,其中2例早期胰腺癌病患已被治愈。

与该论文同时发表的,还有《自然—医学》专门刊发的题为《基于医疗影像AI的癌症筛查即将进入黄金时代》的评论文章。

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%的胰腺癌发现时已是晚期,极难治愈。由于容易出现漏诊或误诊,目前临床指南缺乏有效早筛手段,医院常用的平扫CT图像对比度低,很难识别早期胰腺病变。 

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,并训练出胰腺癌早期检测模型“PANDA”。该模型首先通过构建分割网络来定位胰腺,然后采用多任务网络(CNN)来检测异常情况,最后采用双通道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灶特征,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难题。 

论文共同一作、上海市胰腺疾病研究所曹凯医生介绍,此项研究构建了迄今最大的胰腺肿瘤CT训练集(包括3208名真实病人),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)。 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。

研究人员表示,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。

达摩院医疗AI团队负责人、IEEE Fellow吕乐表示,这项研究在临床上证实“平扫CT+AI”的癌症筛查技术路径的可靠性。达摩院医疗AI团队正在联合全球多家医疗机构,利用AI技术探索低廉、高效的多癌筛查新方法,希望能让人们通过一次平扫CT就查出多种早期癌症。目前,这项工作已经在胰腺癌、食管癌肺癌、乳腺癌、肝癌、胃癌、结直肠癌等七种高发癌症上取得阶段性进展,研究成果先后登上《自然—医学》《自然通讯》等期刊及CVPR/MICCAI/IPMI等AI顶会。 (来源:中国科学报 赵广立)

相关论文信息:https://www.nature.com/articles/s41591-023-02640-w

 
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