美国研究人员声称，在检测早期胰腺癌的试验中，人工智能的表现已超过放射科医生，专家表示"这正是人工智能正确应用的样子"。发表在《英国医学杂志》(BMJ)旗下期刊《Gut》上的一篇论文指出，人工智能系统现在能够识别出人类在扫描中数年前无法发现的胰腺癌。
梅奥诊所的研究人员推出了一款经过验证的人工智能模型，称为基于放射组学的早期检测模型（REDMOD），该模型在常规CT扫描中以73%的敏感度检测出胰腺癌，平均提前475天于临床诊断。而放射科医生检查相同扫描图像时，仅以39%的敏感度识别出癌症。
对于诊断前两年以上的扫描图像，人工智能的准确率几乎是三倍。该研究分析了多家医院近1,500次扫描。
在英国，约92%的胰腺癌患者在确诊后五年内死亡，然而目前尚无针对该疾病的群体筛查计划。药品和医疗器械监管局(MHRA)专门针对人工智能医疗设备的框架仍在开发中，预计于2026年发布，但尚未交付。
该研究的作者们承认，REDMOD尚未在前瞻性研究中或在种族多样化的群体中进行测试，这将不可避免地导致延迟。在临床环境中广泛应用之前，还需要对高风险患者（包括不明原因体重减轻和新诊断糖尿病患者）进行进一步研究。
伦敦Clever Clogs AI的作者兼人工智能顾问Colette Mason对这一消息表示欢迎："这正是人工智能正确应用的样子。这不是关于生产效率提升的'人工智能助推器'新闻稿，也不是在生产中崩溃的演示。"
"这是一项经过同行评审的临床研究，在多家医院得到验证，与它旨在支持的专业人员进行直接对比测试，作者们清楚地公布了它目前还不能做到的事情，而不是夸大其词。"
"REDMOD在接触患者之前，需要在多样化人群中进行前瞻性试验。这需要时间，而对于五年生存率仅为8%的疾病来说，时间正是人们所缺乏的。"
"但另一种选择——因为标题吸引人而急于将未经验证的工具引入筛查途径——正是导致人工智能系统侵蚀其赖以生存的临床信任的方式。每个部署人工智能的组织都应该参考这项研究，思考为什么自己的采用过程比尚未接触患者的癌症筛查工具所拥有的保障措施还要少。"
数字转型战略家、KYC Digital的Katrina Young警告称，这些试验仍处于早期阶段，需要进一步开发。
她补充道："胰腺癌在确诊后五年内导致超过90%的患者死亡，主要原因是发现过晚。REDMOD在理论上改变了这一点。该模型能够提前约475天识别癌症，敏感度达73%，而放射科医生仅为39%，这不是微小的进步。"
"但早期检测并不等于早期治疗。REDMOD尚未在前瞻性研究中验证，也未在多样化人群中测试。"
"问题已不再是人工智能是否能更早检测。而在于系统是否能够承担随之而来的后果。在完全验证之前将人工智能嵌入这些途径会产生责任缺口。MHRA框架仍在开发中。突破是技术性的，但限制是结构性的。"
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