综述：深度学习技术在胰腺癌诊断方法中的应用：综述与荟萃分析

这篇综述系统评价了深度学习（DL）在胰腺癌（PC）早期诊断中的应用进展，涵盖影像学（CE-CT/EUS）、尿液标志物和疾病轨迹等多模态数据，通过荟萃分析证实DL模型诊断准确率达80%-98.9%（AUC 0.97），为AI临床转化提供了循证依据。

　　

背景

胰腺导管腺癌（PDAC）作为致死率第四的恶性肿瘤，早期诊断可显著提升5年生存率，但因病灶隐匿（40%＜2cm肿瘤被CT漏诊）和症状非特异性，80%患者确诊时已失去手术机会。传统影像技术（如EUS、CE-CT）和新兴非影像方法（尿液标志物、基因组等）正通过深度学习实现突破。

方法

研究遵循PRISMA-ScR指南，筛选近5年PubMed等数据库422篇文献，最终纳入7篇进行荟萃分析。采用QUADAS-2评估质量，StataMP 17计算合并敏感度（0.92）、特异度（0.92）及AUC（0.97）。

结果

影像学技术：

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  CE-CT：诊断准确率80%-98.9%，但对＜2cm肿瘤敏感度波动大（63.1%-92.1%）。

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  EUS：表现更稳定（AUC 0.92-0.96），其中CH-EUS联合穿刺活检准确率达93.8%。

非影像技术：

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  尿液标志物：1D CNN-LSTM模型通过LYVE1等标志物实现97%准确率（AUC 0.98）。

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  疾病轨迹：基于电子病历的DL模型预测AUROC达0.88，可提前12个月预警。

病理与分子层面：

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  深度学习可量化肿瘤微环境（TME）中CD3⁺/CD8⁺ T细胞空间分布，或推动免疫治疗。

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  HATZFS框架通过RNA调控网络识别驱动基因，基因组分类模型（GDD-ENS）对38种癌症分型准确率达93%。

讨论

当前挑战集中于数据异质性（I2=84%）和模型"黑箱"问题。未来需聚焦：

1. 1.

   多模态整合：融合影像组学与基因组（如KRAS突变）提升小肿瘤检出率；

2. 2.

   临床转化：需万例级多中心验证，开发SHAP等可解释工具；

3. 3.

   技术革新：3D-PCN纳米传感器等新技术或突破现有检测极限。

结论

深度学习已展现从"像素"到"分子"的全链条诊断潜力，但需攻克＜2cm病灶早期识别和模型泛化性难题。随着AI解释性提升和跨学科协作，胰腺癌诊疗或将迎来"预测-预防-个体化"的新纪元。