一项来自梅奥诊所（Mayo Clinic）的突破性研究为胰腺癌的早期诊断带来了全新希望。研究团队开发的人工智能系统REDMOD，能够在患者临床确诊前平均16个月从常规CT扫描中精准识别胰腺癌特征，其检测成功率接近人类放射科专家的两倍。

REDMOD：重新定义癌症早期筛查

胰腺癌被称为"沉默的杀手"，是全球最致命的恶性肿瘤之一。由于早期症状不明显，大多数患者在确诊时已处于晚期，五年生存率不足13%。这一严峻现实促使研究人员寻找更早发现疾病的方法。

REDMOD（Radiomic Early Detection Model）并非像传统AI诊断工具那样寻找明显的肿瘤影像，而是通过分析放射组学模式——组织纹理和结构中的细微异常——来捕捉肉眼无法察觉的早期癌变信号。

研究团队使用969张胰腺CT扫描数据训练REDMOD模型，使其学会识别癌变早期的微妙变化。在后续测试中，该模型对63张来自最终确诊癌症患者（扫描时未发病）的CT扫描和430张健康对照样本进行了盲测。

关键数据：检测率接近专家两倍

研究结果显示，REDMOD在近四分之三的病例中成功识别出了最常见的胰腺癌类型，平均提前约16个月发出预警。在部分扫描中，该AI甚至在确诊前两年以上就发现了可疑组织模式。研究团队认为，该系统理论上可将检测窗口延长至三年。

相比之下，不使用AI辅助的专科医生在相同扫描中的检测率仅约40%。

梅奥诊所放射科和核医学专家阿吉特·戈恩卡（Ajit Goenka）博士表示：“拯救胰腺癌患者生命的最大障碍，是我们无法在疾病仍可治愈的阶段发现它。这款AI现在能够从外观正常的胰腺中识别出癌症特征，并且能在不同临床环境中可靠地复现这一能力。”

放射组学的力量

REDMOD的核心创新在于其分析方法。大多数癌症始于正常细胞获得影响生长和分裂的DNA突变，但这些变化需要数年才能发展成足以引发症状或在影像上清晰可见的肿瘤。REDMOD通过深度学习捕捉这些突变对组织微结构造成的早期影响，从而实现超早期预警。

研究人员指出，这种放射组学方法不仅适用于胰腺癌，还有望扩展到其他难以早期发现的恶性肿瘤，如卵巢癌和某些类型的肺癌。

下一步：临床验证与推广

目前，REDMOD仍处于研究阶段，需要经过更大规模的前瞻性临床试验验证，才能获得FDA批准用于临床实践。研究团队正计划在未来12个月内启动多中心试验，涵盖不同人群和医疗机构。

如果REDMOD能够顺利走向临床，它将改变胰腺癌的诊疗范式——从"发现即晚期"转向"早期可治愈"，每年可能挽救数以万计的生命。

来源：ScienceAlert