人工智能也有助于检测胰腺癌以及相关敏感性
发布日期：2022-09-24根据北美放射学会 (RSNA) 期刊 放射学上发表的一项研究，人工智能 (AI) 工具在 CT 上检测胰腺癌方面非常有效。在癌症中，胰腺癌的五年生存率更低。预计到 2030 年，它将成为美国癌症死亡的第二大原因。早期发现是改善悲观前景的更好方法，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影像学方法，但它漏掉了约 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进胰腺癌的检测。
有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人工智能来检测胰腺癌。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中手动识别胰腺——这是一个被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了胰腺。考虑到胰腺与多个器官和结构相邻并且在形状和大小上差异很大，这是一个重要的进步。该工具在区分胰腺癌与该组中的对照组方面实现了 90% 的敏感性和 93% 的特异性。检测小于 2 厘米的胰腺癌的灵敏度为 75%。
“深度学习工具的性能似乎与放射科医生的性能相当，”该研究的资深作者 Weichung Wang 博士说。“具体来说，在这项研究中，无论肿瘤大小和分期如何，深度学习计算机辅助检测工具对胰腺癌的敏感性，都与三级转诊中心的放射科医生相当。”
