人工智能帮助检测胰腺癌
根据发表在北美放射学会(RSNA)杂志《放射学》上的一项研究，人工智能(AI)工具在CT上检测胰腺癌方面非常有效。
胰腺癌是癌症中五年生存率最低的。预计到2030年，它将成为癌症死亡的第二大原因。早期发现是改善黯淡前景的最佳方法，因为一旦肿瘤生长超过2厘米，预后就会显着恶化。
CT是检测胰腺癌的关键成像方法，但它漏诊了约40%的2厘米以下肿瘤。迫切需要一种有效的工具来帮助放射科医生改善胰腺癌的检测。
台湾的研究人员一直在研究一种计算机辅助检测(CAD)工具，该工具使用一种称为深度学习的AI来检测胰腺癌。他们之前表明，该工具可以准确地区分胰腺癌和非癌性胰腺。然而，该研究依赖于放射科医生在成像上手动识别胰腺 - 这是一个称为分割的劳动密集型过程。在这项新研究中，人工智能工具自动识别胰腺。考虑到胰腺与多个器官和结构接壤，并且在形状和大小上差异很大，这是一个重要的进步。
研究人员使用内部测试集开发了该工具，该测试集由546名胰腺癌患者和733名对照组参与者组成。该工具在内部测试装置中实现了90%的灵敏度和96%的特异性。
验证之后是来自台湾各地机构的1，473项个人CT考试。该工具在区分胰腺癌与该组对照组方面实现了90%的敏感性和93%的特异性。检测小于2厘米的胰腺癌的敏感性为75%。
“深度学习工具的性能似乎与放射科医生相当，”研究资深作者、台湾大学教授、该大学MeDA实验室主任王伟春博士说，“具体来说，在这项研究中，深度学习计算机辅助检测工具对胰腺癌的灵敏度与三级转诊中心的放射科医生相当，无论肿瘤大小和阶段如何。
王博士说，CAD工具有可能提供丰富的信息来帮助临床医生。它可以指示怀疑的区域，以加快放射科医生的解释。
“CAD工具可以作为放射科医生的补充，以增强胰腺癌的检测，”该研究的共同资深作者，来自国立台湾大学和国立台湾大学医院的医学博士廖伟驰博士说。
研究人员正在计划进一步的研究。特别是，他们希望了解该工具在更多样化的人群中的性能。由于目前的研究是回顾性的，他们想看看它在现实世界的临床环境中的表现如何。
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