达摩院医疗AI突破胰腺癌早筛难题,成果登上Nature Medicine,首次实现大规模胰腺癌筛查

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达摩院医疗AI突破胰腺癌早筛难题,成果登上Nature Medicine,首次实现大规模胰腺癌筛查

编辑 | 白菜叶

这或许是人类与「癌症之王」的斗争中第一次掌握了主动权。

2023 年 11 月 21 日,国际医学顶级期刊《Nature Medicine》最新研究表明,通过「平扫CT+AI」,人类首次拥有了大规模早期胰腺癌的筛查手段。阿里达摩院(湖畔实验室)联合全球十多家顶尖医疗机构,将AI用于体检中心、医院等无症状人群的胰腺癌筛查,只需要最简单的平扫CT,就在2万多真实世界连续病人群体中发现了31例临床漏诊病变,其中2例早期胰腺癌病患已完成手术治愈。《Nature Medicine》 就此专门刊发评论文章:「基于医疗影像AI的癌症筛查即将进入黄金时代」。

达摩院医疗AI突破胰腺癌早筛难题,成果登上Nature Medicine,首次实现大规模胰腺癌筛查

胰腺癌,素有「癌症之王」的称号,平均五年生存率不到10%,是中国乃至全球生存率最低的恶性肿瘤。80%的胰腺癌一旦发现就是晚期,发病凶猛,极难治愈;目前临床指南缺乏有效筛查手段,因为容易出现漏诊或误诊。体检及医院常用的平扫CT图像对比度低,很难识别早期胰腺病变。

在最新论文《Large-scale pancreatic cancer detection via non-contrast CT and deep learning》中,基于阿里达摩院的医疗 AI 技术,上海市胰腺疾病研究所、浙江大学医学院附属第一医院、中国医科大学附属盛京医院、复旦大学附属肿瘤医院、布拉格查理大学第一附属医院、上海交通大学医学院附属新华医院、约翰霍普金斯大学等机构首次提出以「平扫CT+AI」进行大规模的胰腺癌早期筛查。

针对胰腺癌变位置隐匿、在平扫 CT 图像中无明显表征等特点,研究团队构建了一个独特的深度学习框架,最终训练为胰腺癌早期检测模型 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)来检测异常情况,三是采用双通道 Transformer 来分类并识别胰腺病变的类型。简而言之,该技术利用 AI 放大并识别平扫 CT 图像中那些肉眼难以识别的细微的病灶特征,实现高效、安全的早期胰腺癌检测,并克服了过往筛查手段假阳性偏高的难题。

论文共同一作、上海市胰腺疾病研究所曹凯医生介绍,此项研究构建了迄今最大的胰腺肿瘤 CT 训练集(包括 3208 名真实病人),最终通过全球十多家医院的多中心验证,测得 92.9% 的敏感性(判断存在胰腺病变的准确率)和99.9%的特异性(判断无病的准确率),在 2 万多人的真实病例回顾性试验中,发现了 31 例临床漏诊病变,有 2 例早期胰腺癌病患已完成手术治愈。

截至目前,这项技术已在医院、体检等场景被调用超过 50 万次,每 1000 次只出现一次假阳性,未来将持续进行多中心前瞻性临床验证,以期改写「胰腺肿瘤不推荐筛查」的悲观论点。

达摩院医疗AI突破胰腺癌早筛难题,成果登上Nature Medicine,首次实现大规模胰腺癌筛查

复旦大学附属肿瘤医院放射诊断科主任顾雅佳教授表示,这篇论文提出了一种有潜力的大规模胰腺癌筛查方法,在提升检出率的同时,又不会给病人带来额外的辐射与经济负担。「设想一下,我们去体检时做个最简单的平扫CT,就能查出有无胰腺癌,这将帮助到很多胰腺病人,减少悲剧的发生。」

达摩院医疗 AI 团队负责人、IEEE Fellow 吕乐表示,这项研究是一个重要的里程碑,在临床上证实「平扫CT+AI」的癌症筛查技术路径的可靠性。达摩院医疗 AI 团队正在联合全球多家顶尖医疗机构,利用 AI 技术探索低廉、高效的多癌筛查新方法,希望能让人们通过一次平扫 CT 就查出多种早期癌症。目前,这项工作已经在胰腺癌、食管癌肺癌、乳腺癌、肝癌、胃癌、结直肠癌等七种高发癌症上取得阶段性进展,研究成果先后登上《Nature Medicine》《Nature Communications》等医学期刊及 CVPR/MICCAI/IPMI 等 AI 顶会。

据介绍,达摩院医疗 AI 团队长期致力于 AI 与医疗影像的融合研究,重点布局精准癌症诊疗、精准慢性病诊疗、神经退行性疾病预筛三大方向,研发了包括规模筛查、精准诊断、预后治疗、响应评估在内的全流程的癌症诊疗技术。该团队曾在新冠疫情初期研发出 CT 影像新冠肺炎 AI 辅助诊断系统,被科技部评为全国科技抗疫先进集体。

论文链接:https://www.nature.com/articles/s41591-023-02640-w

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