由明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所（Mayo Clinic）开发的一种新型人工智能模型，可以帮助专科医生在大多数临床诊断前长达三年发现胰腺癌，从而实现治愈性治疗。
梅奥诊所表示，该人工智能能够在常规腹部CT扫描显示肿瘤之前识别疾病的细微迹象。
梅奥诊所放射科高级作者阿吉特·戈恩卡（Ajit Goenka）在梅奥诊所的一份声明中表示："从胰腺癌中挽救生命的最大障碍是我们无法在疾病仍可治愈时发现它。这种人工智能现在可以从外观正常的胰腺中识别出癌症特征，并且能够随着时间的推移和在不同的临床环境中可靠地做到这一点。"
梅奥诊所网站称，研究人员向该人工智能模型输入了近2,000份CT扫描图像，包括后来被诊断出患有胰腺癌的患者的扫描图像。所有这些扫描最初都被归类为正常，未显示癌症。基于Radiomix的早期检测模型在患者最终被诊断前平均16个月，识别出了73%的癌症患者。
平均而言，该模型可以将早期发现的癌症数量增加一倍。然而，患者越早接受筛查，他们发现的优势就越大。在诊断前两年或更长时间获取的扫描图像中，该人工智能识别出的早期癌症数量几乎是原本未被发现的三倍。
这一发表在《Gut》期刊上的研究成果，是梅奥诊所研究人员多年来致力于实现这种最致命癌症之一早期检测的成果。
根据美国国立卫生研究院（NIH）国家癌症研究所的说法，未能及早发现胰腺癌使其极为致命。超过85%的患者在疾病已经扩散后才被诊断出来。
尽管胰腺癌仅占所有癌症的3%，每年约有67,000例新病例，但诊断后的五年生存率低于14%。不到2%的美国人会患上胰腺癌，但到2030年，NIH估计它将成为癌症相关死亡的第二大原因。
研究人员报告称，该模型设计为可自动运行在因任何原因获取的CT扫描上，并在人类医生看到肿瘤生长之前标记出升高的风险。他们写道，结果出奇地稳定，在相隔数月的情况下提供一致的结果，支持其用于常规检测和跟踪随时间的进展。
卡尔·希勒（Karl Hille）。
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