胰腺癌被称为“癌中之王”，是所有恶性肿瘤中五年生存率最低的癌症。而利用常见的平扫ct，很难检出胰腺癌。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。近日，相关研究成果在国际医学期刊《自然·医学》以原创性论著形式发表，海军军医大学第一附属医院（上海长海医院）放射诊断科主治医生曹凯为共同第一作者，邵成伟、陆建平教授等为共同通讯作者。

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、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%的胰腺癌患者都是中晚期。”

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。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是否可以适度扩展应用范围，来进行胰腺癌的筛查呢？

在上海市胰腺疾病研究所的牵头下，研究团队联合阿里达摩院、浙江大学医学院附属第一医院等机构，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）。曹凯介绍，panda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模块来区分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10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例早期胰腺癌患者已完成手术治疗。

“该研究成果充分表明，利用‘平扫ct+ai’进行大规模胰腺癌早期筛查具有巨大潜力。这将为优化胰腺癌筛查的诊疗指南提供新的支持，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影响。”邵成伟说。

“此项研究在临床上证实了‘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”未来或可被纳入体检项目，大幅提升胰腺癌的早筛率。

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