Cedars-Sinai研究人员开发的一种人工智能工具可以根据诊断前数年的CT扫描准确预测哪些患者会患上胰腺癌。
“这种人工智能工具能够在疾病发作前数年通过CT扫描捕获和量化胰腺导管腺癌的早期迹象。这些是人眼永远无法辨别的特征，”生物医学成像研究所所长、Cedars-Sinai生物医学科学与成像教授、该研究的资深作者李德彪博士说。
胰腺导管腺癌不仅是最常见的胰腺癌类型，也是最危险的类型。诊断出患有这种疾病的人中，只有不到10%的人在诊断或治疗后能活超过五年。但最近的研究表明，早期发现癌症可以将生存率提高多达50%。然而，目前还没有简单的方法来早期检测胰腺癌。
患有这种癌症的人可能会出现全身性腹痛或无法解释的体重减轻等症状，但这些症状经常被忽视，因为它们出现在许多情况下。
“没有任何独特的症状可以提供胰腺导管腺癌的早期诊断，”Cedars-Sinai胃肠病学奖学金项目的基础胰腺研究主任和项目主任医学博士StevenJ.Pandol说。“这种人工智能工具最终可用于早期发现因腹痛或其他问题而接受CT扫描的人的疾病。”
研究人员检查了电子病历，以确定在过去15年内被诊断出患有癌症的人，这些人在诊断前6个月到3年之间进行了CT扫描。该团队确定了36名符合这些标准的患者；他们中的大多数人在急诊室接受了CT扫描以发现腹痛。
该AI工具经过训练，可以分析胰腺癌患者的诊断前CT图像，并将其与36名未患癌症的人的CT图像进行比较。研究人员报告说，该模型在识别最终会患癌症的患者方面的准确率为86%。
人工智能模型揭示了癌症患者和健康人胰腺表面的差异。这些结构差异可能是疾病进展过程中发生的分子变化的结果。
“我们希望这个工具能够及早发现癌症，让更多的人通过手术完全切除肿瘤，”Cedars-Sinai科学家和该研究的第一作者TausefAhmadQureshi博士说。
研究人员目前正在收集美国各地医疗机构中数千名患者的数据，以进一步探索AI工具的预测能力。
早些时候，众所周知，英国的国家筛查计划将开始使用一种算法，该算法可以估计特定患者在未来五年内患上前列腺癌的风险。