人工智能也有助于檢測胰腺癌以及相關敏感性

根據北美放射學會 (RSNA) 期刊 放射學上發表的一項研究，人工智能 (AI) 工具在 CT 上檢測胰腺癌方面非常有效。在癌癥中，胰腺癌的五年生存率更低。預計到 2030 年，它將成為美國癌癥死亡的第二大原因。早期發現是改善悲觀前景的更好方法，因為一旦腫瘤生長超過 2 厘米，預后就會顯著惡化。

CT 是檢測胰腺癌的關鍵影像學方法，但它漏掉了約 40% 的 2 厘米以下腫瘤。迫切需要一種有效的工具來幫助放射科醫生改進胰腺癌的檢測。

有研究人員一直在研究一種計算機輔助檢測 (CAD) 工具，該工具使用一種稱為深度學習的人工智能來檢測胰腺癌。他們之前表明，該工具可以準確地區分胰腺癌和非癌性胰腺。然而，該研究依賴于放射科醫生在成像中手動識別胰腺——這是一個被稱為分割的勞動密集型過程。

在這項新研究中，人工智能工具自動識別了胰腺。考慮到胰腺與多個器官和結構相鄰并且在形狀和大小上差異很大，這是一個重要的進步。該工具在區分胰腺癌與該組中的對照組方面實現了 90% 的敏感性和 93% 的特異性。檢測小于 2 厘米的胰腺癌的靈敏度為 75%。

“深度學習工具的性能似乎與放射科醫生的性能相當，”該研究的資深作者 Weichung Wang 博士說。“具體來說，在這項研究中，無論腫瘤大小和分期如何，深度學習計算機輔助檢測工具對胰腺癌的敏感性，都與三級轉診中心的放射科醫生相當。”