海军军医大学发布“PANDA”模型：AI助力胰腺癌早期筛查准确率大幅提升

海军军医大学发布“PANDA”模型：AI助力胰腺癌早期筛查准确率大幅提升

近日，海军军医大学第一附属医院（上海长海医院）传来重磅消息：该院放射诊断科团队联合多家机构，成功研发出一种名为“PANDA”的胰腺癌检测模型。这一突破性成果已发表在国际顶级医学期刊《自然·医学》上，为“癌中之王”胰腺癌的早期筛查带来了新的希望。

胰腺癌是所有恶性肿瘤中五年生存率最低的癌症，其早期症状隐匿，至今仍缺少足够高敏感性和特异性、能广泛应用于大规模人群筛查的生物标志或影像学方法。这导致胰腺癌的早期诊断率低，一经诊断，80%的胰腺癌患者都是中晚期。

研究团队构建了一个独特的深度学习框架，最终将其训练为胰腺癌检测模型（PANDA）。该模型主要通过三步实现精准检测：

1. 定位胰腺：通过构建分割网络（U-Net）来精准定位胰腺位置
2. 检测病灶：采用多任务网络（CNN）来识别可疑病灶
3. 区分病变：运用双通道Transformer模块来区分胰腺癌与其他胰腺病变

简单来说，就是利用AI技术放大并识别平扫CT图像中那些肉眼难以识别的细微病理特征。

• 在3208个手术病例的训练集上，该模型达到了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，发现了31例临床漏诊病变，其中2例早期胰腺癌患者已完成手术治疗

1. 优化筛查指南：为胰腺癌筛查的诊疗指南提供新的支持
2. 降低诊疗成本：有望大幅降低漏诊率，减少不必要的进一步检查
3. 提高生存率：通过早期发现，为患者争取宝贵的治疗时间

研究团队表示，随着技术的不断成熟和推广，“平扫CT+AI”未来或可被纳入常规体检项目，大幅提升胰腺癌的早筛率。这一突破不仅展现了人工智能在医疗领域的巨大潜力，更为广大胰腺癌高风险人群带来了新的希望。