美国研究人员声称，在检测早期胰腺癌的测试中，人工智能已超越放射科医生，专家表示"这正是AI应用得当的典范"。发表在英国医学杂志（BMJ）旗下《Gut》杂志上的一项研究称，人工智能系统如今能在人类通过扫描发现病症前数年检测出胰腺癌。
梅奥诊所研究人员发布了一款经过验证的人工智能模型——放射组学早期检测模型（Radiomics-based Early Detection Model, REDMOD），该模型在常规CT扫描中以73%的敏感性识别出胰腺癌，平均提前475天于临床诊断。而放射科医生在审阅相同扫描结果时，敏感性仅为39%。
对于诊断前两年以上的扫描，AI的准确率几乎是人类的三倍。该研究使用了来自多家医院的近1500份扫描结果。
在英国，约92%的胰腺癌患者在确诊后五年内死亡，但目前尚无针对该疾病的群体筛查计划。英国药品和健康产品管理局（MHRA）专门针对AI医疗设备的框架仍在制定中，计划于2026年发布，但尚未完成。
研究作者承认，REDMOD尚未在前瞻性试验或不同种族人群中进行测试，这将导致延迟。在广泛应用于临床环境之前，该模型还需对高风险患者（包括不明原因体重减轻和新确诊糖尿病患者）进行进一步研究。
伦敦Clever Clogs AI公司的作者兼AI顾问科莱特·梅森对这一消息表示欢迎："这正是AI应用得当的典范。这不是一份关于生产效率提升的'AI助推器'新闻稿，也不是一个在实际应用中崩溃的演示。"
"这是一项经过同行评审的临床研究，在多家医院得到验证，并与它旨在支持的专业人员进行直接对比测试。作者明确公布其当前局限性而非夸大宣传。"
"REDMOD需要在多样化人群中进行前瞻性试验后才能惠及患者。这需要时间，而对于五年生存率仅8%的疾病，时间正是人们最缺乏的。"
"但另一种选择——因新闻头条吸引人而仓促将未经验证的工具引入筛查流程——会导致AI系统侵蚀其赖以生存的临床信任。每个部署AI的组织都应审视这项研究，并反思为何自身采用流程的保障措施少于一款尚未应用于患者的癌症筛查工具。"
KYC Digital公司的数字化转型战略师凯特琳娜·扬表示，这些测试仍处于早期阶段，需要更多工作。
她补充道："胰腺癌导致超过90%的患者在确诊后五年内死亡，主要归因于发现过晚。REDMOD在理论上改变了这一点。该模型能提前约475天识别癌症，敏感性达73%，而放射科医生为39%，这绝非边际进步。"
"但早期检测并不等同于早期治疗。REDMOD尚未在前瞻性试验中验证，也未在多样化人群中测试。"
"问题已不再是AI能否更早检测，而是系统能否承受由此产生的后果。在完全验证前将AI引入这些流程会造成责任缺口。MHRA框架仍在开发中。突破是技术性的，但制约因素是结构性的。"
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