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"达摩院医疗AI登《Nature Medicine》封面,突破胰腺癌早筛难题!"
胰腺癌是一种高度恶性的消化道恶性肿瘤,生存率极低。尽管世界卫生组织指出通过早期发现、诊断和治疗可以治愈三分之一的癌症,但目前临床指南不推荐对胰腺癌进行筛查,因为现有的筛查方式容易产生大量假阳性。 虽然CT是广泛使用的胰腺癌检测方法,但常规平扫CT图像对比度低,难以识别早期胰腺病变,甚至经验丰富的医生也容易漏诊。为解决这一问题,阿里达摩院与全球十多家医疗机构合作,通过“平扫CT+AI”技术在11月20日发表在《Nature Medicine》上,首次证实这是一种大规模检测早期胰腺癌的有效手段。具体而言,在无症状人群中,仅需最简单的平扫CT结合AI,可以在2万多临床病例中实现90%的胰腺癌病变敏感性和99.9%的病变特异性,实现“精准算病”!
(图片来源:Nature medicine)
达摩院医疗AI团队对曹医生的设想产生浓厚兴趣,共同发起了以“平扫CT+AI”为方法的大规模胰腺癌早期筛查研究。为解决胰腺癌位置隐匿的问题,达摩院团队创造性地设计了一种深度学习框架——胰腺癌早期检测模型PANDA。该模型通过构建分割网络(U-Net)定位胰腺,采用多任务网络(CNN)检测异常情况,再利用双通道Transformer分类并识别胰腺病变的类型。 同时,为解决肿瘤位置隐匿的问题,达摩院团队提出了“知识迁移”训练方式,通过图像配准技术将增强CT上的先验知识转移到平扫CT的数据集上,以解决过去AI识别癌症时面临的勾画、标注和训练难题。
研究人员构建的PANDA模型。(图片来源:Nature medicine)
为验证PANDA在实际医学检测中的准确性,研究人员进行了内部测试和外部多中心试验。内部测试涵盖了上海市胰腺疾病研究所的291例患者,包括108例PDAC患者、67例非PDAC患者和116例正常结果。惊人的是,PANDA对胰腺癌的灵敏度达94.9%,特异性更是100%。对于PDAC亚型,灵敏度为97.2%,特异性为97.3%;即使对于较小的PDAC(直径<2 cm),检测灵敏度也高达85.7%。外部多中心试验涉及来自中国、中国台湾和捷克共和国的5337例患者,其中包括2737例PDAC患者、932例非PDAC患者和1668例正常结果。令人振奋的是,PANDA检测病变的灵敏度为93.3%,特异性为98.8%。对于PDAC亚型患者,总体检出率为96.5%,检测敏感性为90.1%,特异性为95.7%。对于体积较小的PDAC病变(直径<2 cm),检测灵敏度高达92.2%。这些结果强有力地支持了PANDA在实际临床中“精准算病”的预测。
内部、外部实验中病灶检测结果。(图片来源:Nature medicine)
PANDA模型展现了高度可信的结果。研究人员随后验证了在胸部CT上使用PANDA检测胰腺病变的可行性。通过收集492例患者的非对比胸部CT扫描(包括63例PDAC、51例非PDAC和378例正常结果),研究人员发现,在不调整任何胸部CT扫描的情况下,PANDA的病变检测灵敏度为86.0%,特异性为98.9%,PDAC亚型的灵敏度为92.1%。令人鼓舞的是,即使在CT扫描中未显示胰腺病变的情况下,PANDA仍能检测到PDAC病灶,并准确分类为“有病变患者”的比例高达75%。
患者的非对比胸部CT扫描结果。(图片来源:Nature medicine)
成功的结果让研究团队兴奋不已,为人类在面对“癌王”时争取主动权带来了希望。随后,达摩院进行了两次大规模的临床评价以验证PANDA模型的效果。第一次临床试验主要评估了PANDA的临床检测表现、护理诊断标准的变化、病人受益情况及安全和效率。16420名志愿者参与了研究,其中包括44个PDAC患者和135个非PDAC患者。对于病变检测,PANDA的总体灵敏度为84.6%,特异性为99.5%;对于PDAC鉴定,总灵敏度为95.5%,特异性为99.9%,阳性预测值为68.9%。在体检、急诊、门诊和住院四种情况下,PANDA对住院患者的病变敏感度最高,为88.6%,对体检患者的特异性最高,为99.8%。护理诊断标准的结果显示,PANDA可以检测到26例初始护理标准未检测到的胰腺病变,包括1例PDAC、1例PNET、3例IPMNs、1例转移性癌、6例胰腺炎、1例胰腺周围肿瘤和13例SCN/囊肿(直径10-33 mm)。PANDA的早期检测有助于患者的管理和治疗,并表现出极高的安全性和效率。
PANDA检测到初始护理标准未检测到的胰腺病变。(图片来源:Nature medicine)
PANDA Plus检测的敏感性和特异性。(图片来源:Nature medicine)
这项研究被Nature Medicine资深编辑评价为“引人注目”,为使用深度学习进行胰腺癌CT筛查提供了坚实论据。截至目前,PANDA模型已在医院、体检等场景被调用超过50万次,每1000次只出现一次假阳性,实现了提升检出率的同时减少辐射与经济负担,降低了悲剧发生的可能性。 达摩院医疗AI团队作为主要研究者,正在与全球多家医疗机构合作,继续利用AI技术探索低廉、高效的多癌筛查新方法。已在胰腺癌、食管癌、肺癌、乳腺癌、肝癌、胃癌、结直肠癌等高发癌症上取得阶段性进展,研究成果已发表在《Nature Communications》等医学期刊及CVPR/MICCAI/IPMI等AI顶会。 希望癌症早筛能普及到每个人,使病患在不远的将来不会因癌晚期而遗憾终身,生命质量能够得到保障。 原文链接: https://www.nature.com/articles/s41591-023-02640-w 【声明】本文为转载文章,仅作分享、传递信息,版权归原作者所有,如有侵权,请联系删除。 |