AI宣布：在診斷“癌王”這件事上，我已超越人類專家 | 《柳葉刀·腫瘤學(xué)》

在腫瘤學(xué)的世界里，胰腺導(dǎo)管腺癌（PDAC）是公認的“沉默殺手”。它起病隱匿，進展迅猛，絕大多數(shù)患者確診時已屬晚期，五年生存率極低。改善這一嚴峻局面的關(guān)鍵，在于早期診斷 。目前，腹部增強CT是臨床篩查和診斷PDAC的首選影像學(xué)方法，但再資深的放射科醫(yī)生，也可能因為腫瘤微小、或與周圍組織對比不明顯而出現(xiàn)漏診或誤判。

然而，轉(zhuǎn)機已然出現(xiàn)。2025年12月，國際頂級腫瘤學(xué)期刊《柳葉刀·腫瘤學(xué)》發(fā)表了一項迄今最大規(guī)模的國際研究，擲地有聲地宣布：在通過標(biāo)準(zhǔn)CT掃描診斷胰腺癌的比拼中， 經(jīng)過良好訓(xùn)練的AI模型，其綜合表現(xiàn)已顯著優(yōu)于放射科醫(yī)生 。

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研究介紹

胰腺癌的早期病變在CT圖像上往往缺乏典型特征，極易與慢性炎癥、良性囊腫等混淆。放射科醫(yī)生的診斷水平雖高，但難免受到經(jīng)驗、疲勞度乃至主觀判斷的影響，存在一定的誤診和漏診率。近年來，人工智能在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力，它能夠不知疲倦地分析海量圖像數(shù)據(jù)，捕捉到人眼難以察覺的細微特征。

盡管此前已有研究探索AI輔助診斷胰腺癌，但大多存在樣本量小、模型不公開、缺乏與放射科醫(yī)生頭對頭比較等局限。為了給出一個更可靠、更透明的答案，由荷蘭奈梅亨大學(xué)醫(yī)學(xué)中心牽頭，聯(lián)合瑞典、挪威、美國等多國頂尖機構(gòu)的國際研究團隊，開展了名為 PANORAMA 的大型研究。其核心目的非常明確：在一個開放、嚴謹?shù)目蚣芟拢到y(tǒng)評估AI模型與放射科醫(yī)生診斷胰腺癌的真實能力。

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研究設(shè)計

這項研究的設(shè)計堪稱典范，其嚴謹性和規(guī)模都達到了新高度。研究分為緊密相連的兩大部分：

1. AI模型的“選拔與訓(xùn)練”： 研究團隊通過國際算法平臺，面向全球征集解決方案。最終，來自46個國家的432名開發(fā)者提交了258個AI算法模型。研究人員從中篩選出3個表現(xiàn)最優(yōu)的模型，將它們整合成一個更強大的“精英模型”。這個AI模型使用來自美國和荷蘭的2224例患者的CT掃描數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，確保其學(xué)到了足夠的“經(jīng)驗”。

2. 放射科醫(yī)生的“實戰(zhàn)考核”： 為了公平對比，研究從12個國家40個醫(yī)療中心邀請了68名具有腹部CT閱片經(jīng)驗的中堅力量放射科醫(yī)生（中位從業(yè)年限達9年）。他們需要對從最終測試集中隨機抽取的391例患者的CT圖像進行獨立診斷，這其中包含了144例經(jīng)病理證實的胰腺癌患者。這就好比一場嚴格的“盲測”，確保了比較的客觀性。

最終，這個經(jīng)過千錘百煉的AI模型和一個由68名人類專家組成的“天團”，在來自荷蘭、瑞典、挪威五家醫(yī)療中心的1130名患者組成的獨立測試集上，展開了一場高水平的“人機對決”。

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研究結(jié)果：AI減少漏診誤診

研究結(jié)果清晰而令人振奮： AI模型在這場對決中取得了顯著優(yōu)勢 。

衡量診斷工具準(zhǔn)確性有一個金標(biāo)準(zhǔn)，即 受試者工作特征曲線下面積（AUROC） ，這個值越接近1，說明診斷能力越強。結(jié)果顯示，AI模型的AUROC高達 0.92 ，而放射科醫(yī)生群體的平均AUROC為 0.88 。統(tǒng)計學(xué)分析表明，AI的表現(xiàn)不僅不劣于醫(yī)生，更是達到了 優(yōu)效性 （p=0.001）。

更值得關(guān)注的是，當(dāng)研究人員將診斷閾值調(diào)整到接近臨床實際決策的水平時（即醫(yī)生認為稍有可疑就報陽性），AI模型的優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為了實實在在的臨床收益：

• 多檢出38%的漏診病例： 這意味著，如果應(yīng)用AI輔助，原本可能被遺漏的近百名患者中有更多能獲得早期診斷的機會。

• 減少26%的假陽性結(jié)果： 這同樣至關(guān)重要，避免了大量不必要的患者焦慮和后續(xù)有創(chuàng)檢查。

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研究結(jié)論

PANORAMA研究有力地證實，基于大規(guī)模、多中心數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI模型，在胰腺癌的CT診斷能力上已超越普通放射科醫(yī)生的平均水平。這預(yù)示著AI有巨大潛力融入臨床工作流，成為醫(yī)生的“超級助手”，共同提升早期診斷率、優(yōu)化臨床決策，最終讓患者受益。

正如研究團隊成員之一、卡羅林斯卡學(xué)院的Dawid Rutkowski所言：“我們的研究結(jié)果表明，AI可以成為放射科醫(yī)生在檢測胰腺癌這一具有挑戰(zhàn)性任務(wù)中的寶貴支持。”

專家點評也指出，該研究建立的公開基準(zhǔn)將極大推動該領(lǐng)域發(fā)展。

當(dāng)然，AI的最終落地仍需謹慎。研究團隊的下一步是開展前瞻性臨床研究，在真實的診療環(huán)境中進一步驗證其效能。未來，AI或許還能應(yīng)用于胰腺癌高危人群（如患有胰腺囊腫的患者）的長期隨訪監(jiān)測中，實現(xiàn)更精準(zhǔn)的風(fēng)險管理。

參考文獻：

[1] Alves N, Schuurmans M, Rutkowski D, 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. Published online November 20, 2025. doi:10.1016/S1470-2045(25)00567-4

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