适用于诊断性CTS的AI可能有助于诊断早期，更可治疗的阶段

发表在胃肠病学发现基于放射素学的机器学习模型可能比目前的临床诊断方法早于诊断性CT扫描的胰腺癌。

“胰腺癌是致命疾病也是癌症相关死亡的主要原因。

Goenka博士说，虽然早期检测增强了成功治疗的机会，但标准成像无法尽早检测胰腺癌。

Goenka博士说：“多达40％的小胰腺癌可能不会出现在标准成像上。因此，大多数患者患有晚期和不可治愈的疾病。”

因此，Goenka博士和他的同事们希望将人工智能（AI）纳入放射学筛查中，以在更早，更可治愈的状态下检测胰腺癌。“我们发现，即使疾病超出了放射科医生的感知范围，AI模型也可以在癌症症状前几个月从CTS上的正常胰腺胰腺中检测到癌症。”

在研究中，研究人员计算从CTS提取了早期癌症的成像特征。诊断性CT是在癌症发生前三个月至三年之间对无关的指示进行的CT。

接下来，他们使用了一组年龄匹配的对照组受试者，这些受试者在随访的三年中未患上胰腺癌。然后，专家放射科医生将两组的CT上的胰腺分割，并量化了胰腺组织异质性的指标。

接下来，研究人员建立了高级机器学习模型，可以预测胰腺癌的未来风险，中位时间为386天，范围为97至1,092天临床诊断精度为94％至98％。

“相比之下，放射科医生无法可靠地区分继续发展癌症的患者与胰腺正常的患者，” Goenka博士团队的高级数据科学分析师Sovan Mukherjee博士和该研究的第一作者的第一作者分析师说。。“我们还针对图像噪声，扫描仪模型，图像采集方案和后处理参数的变化测试了我们的AI模型，并发现它们不受这些变化的影响。”

Goenka博士说，这种测试水平对于在临床实践中的潜在部署是必要的。最后，研究人员验证了高特异性–96.2％ - 开源CT数据集的AI模型，以进一步提高AI方法的可靠性。

“我们的研究表明人工智能戈恩卡博士说：“可以识别出那些可能在手术治愈的阶段可能怀有隐匿性癌症的人。”癌症。”

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