據世界衛生組織國際癌癥研究機構（IARC）發布的2020年全球最新癌癥負擔數據顯示，胰腺癌位列癌癥死亡率第七名。胰腺癌被稱為“癌中之王”，不到10%的患者在確診后能活超過5年。但最近的研究報告發現，早期發現癌癥可將存活率提高多達50%。然而醫生目前沒有任何方法可以篩查胰腺癌的早期跡象。

近日，美國西達賽奈醫療中心（Cedars-Sinai）的研究人員發現，AI算法可以在正式診斷前幾年預測患者是否會患上胰腺癌。他們訓練了一種分類算法，通過分析CT掃描來預測患者是否會繼續發展為胰腺癌，該研究結果發表在《癌癥生物標志物》。

“這種人工智能工具能夠在疾病發生前幾年的CT掃描中捕獲和量化胰腺導管腺癌的非常微妙的早期跡象，這些跡象人眼永遠無法辨別。”Cedars-Sinai生物醫學影像研究所所長、該研究的通訊作者李德彪表示。

患有此類癌癥的人可能會出現諸如一般腹痛或無法解釋的體重減輕等癥狀，但這些癥狀通常被忽視，因為它們在許多健康狀況中都很常見。

“沒有獨特的癥狀可以為胰腺導管腺癌提供早期診斷，”Cedars-Sinai基礎和轉化胰腺研究主任和胃腸病學獎學金項目主任Stephen J. Pandol說，“這個人工智能工具最終可能會被用來檢測那些因腹痛或其他問題而接受CT掃描的人的早期疾病。”

該團隊分析了醫療記錄，以尋找在過去15年中被診斷出患有胰腺癌并在診斷前6 個月至3年內進行了CT掃描的患者。他們還從接受過CT掃描且未患上疾病的患者中選擇醫療數據來形成對照組。據論文，在兩個健康中心共獲得了來自72名受試者的108 次CT掃描。

來自44名患者的66次CT掃描被平均分為三組，分別標記為健康、預診斷和診斷，以教算法如何識別每組的特征。其余28名患者的最后42次掃描也均勻分布在相同的標簽上，用于測試系統。人工智能模型發現了癌癥患者和健康對照組之間胰腺表面的變化，這些結構差異可能是胰腺癌發展過程中發生的分子變化的結果。

研究人員聲稱，該模型能夠以86%的準確率預測患者是否會繼續發展為胰腺癌。

“我們使用數據分析工具選擇其中一些特征來形成預測模型。一旦模型被開發出來，我們就知道預測模型中包含哪些特征，計算機將在新圖像中找到這些特征來預測癌癥或評估癌癥風險。事實上，系統在處理每次掃描時都會查看4000種不同的特征。”李德彪接受The Register采訪時表示。

然而，人眼不可能同時跟蹤這么多線索。研究人員認為，該模型能夠檢測到CT掃描中的紋理差異，這些差異在胰腺癌的發展過程中會發生變化，而這些差異對于人眼來說太微妙了。

“我們希望這種工具能夠及早發現癌癥，讓更多人能夠通過手術完全切除腫瘤，” Cedars-Sinai的科學家、該研究的第一作者Touseef Ahmad Qureshi說。

目前，研究人員正在美國各地的醫療機構收集數千名患者的數據，以繼續研究人工智能工具的預測能力，美國國立衛生研究院為其提供繼續研究的資金。