人工智能辅助胰腺癌CT检测：国际多中心研究证实诊断效能优于放射科医师

《MMW - Fortschritte der Medizin》：Radiologie-KI erkennt Pankreaskrebs besser

　　

人工智能（AI）已在较小的单中心研究中展现出在检测导管腺癌（胰腺导管腺癌，PDAC）方面的良好前景。如今，一项大规模多中心研究进一步展现了其潜力。

在国际、观察性非劣效性研究PANORAMA中，研究人员分析了一套专门开发并经验证的人工智能系统在含对比剂CT检查中检测PDAC的诊断效能。研究纳入了2004–2023年间来自七个三级中心的3,440名受试者。中位年龄为67岁，女性占44%，32%的受试者确诊为PDAC。

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五年后的放射学未来？

人工智能系统首先在2,310例病例组成的训练集中进行训练。随后在剩余的1,130例病例组成的验证队列中评估系统性能，其中406例经组织病理学证实为PDAC。在一个亚队列中，391例病例分别由人工智能系统以及来自12个国家40个中心的68位放射科医师（包括男女）进行阅片。主要终点为平均"受试者工作特征曲线下面积"（AUROC）。

在测试队列中，人工智能系统的AUROC达到0.92（95%置信区间0.90–0.93）。在亚队列中，人类放射科医师的AUROC为0.88（0.85–0.91），人工智能系统为0.92（0.89–0.94）。预先定义的非劣效性标准得以实现（p < 0.001），且统计学优越性也得到确认（p = 0.001）。

在相同灵敏度条件下，人工智能系统减少了38%的假阳性报告；在相同特异度条件下，减少了38%的漏诊癌肿。总体而言，人工智能系统表现出更稳定的诊断性能，尤其在微小病灶和疾病早期阶段表现突出。

MMW评论

研究结果表明，基于人工智能的系统不应仅被视为经验丰富的放射科医师的替代品，而可以作为一种减少诊断变异性和标准化报告的工具。特别是在工作负荷较大的临床环境中，通过人工智能辅助的诊断策略，有望提高诊断的一致性。

Hakan Alakus 医学博士、教授

外科，科隆大学附属医院

Elsayed Elhawash

科隆大学附属医院，诊断与介入放射学研究所

Deniz Esin Tekcan Sanli

放射科，土耳其加济安泰普大学

来源：Alves N et al. Artificial intelligence and radiologists in pancreatic cancer detection using standard of care CT scans (PANORAMA): an international, paired, non-inferiority, confirmatory, observational study. Lancet Oncol. 2026;27:116-24