准确率达98%！武汉同济医院开发AI模型诊断胰腺癌

（人民日报健康客户端记者 侯佳欣）8月7日，人民日报健康客户端记者从华中科技大学同济医学院附属同济医院了解到，该院消化内科程斌教授团队开发了一款针对胰腺肿瘤诊断的多模态AI模型，可基于患者的临床信息与超声内镜图片，对胰腺占位作出诊断，准确率可达到98%。相关研究成果于近日发表在国际期刊《JAMA Network Open》。

8月7日，程斌向人民日报健康客户端记者介绍，胰腺癌是引起胰腺肿块的常见原因，5年生存率约为10%①，超声内镜是诊断胰腺癌的重要手段。然而，其他恶性程度较小的肿瘤和良性胰腺疾病也可表现为胰腺肿块。由于胰腺癌的治疗和预后与其他病变有很大不同，准确的诊断至关重要。目前超声内镜在区分恶性肿瘤和良性肿块方面的特异性并不理想。

近年来，人工智能模型开始用于肿瘤的筛查、诊断、治疗指导和预后预测。但现有的深度学习模型只在单一模式上运行，忽略了其他方面的潜在诊断效果。

程斌提到，在本项研究中，团队开发了一个多模态AI模型（Joint-AI模型），可基于患者的临床信息与超声内镜图片对胰腺占位综合考虑做出诊断。而传统单模态模型仅基于超声内镜图像，忽略其他临床信息对患者诊断的潜在价值。该团队使用超声内镜图像和临床信息，来区分癌与非癌性病变，并在内部、外部和前瞻性数据集中，测试了该模型。结果显示，准确率达到98%②。

此外，程斌团队还进行了一项前瞻交叉试验，以进一步评估AI模型的性能和辅助能力。结果显示，该模型的准确率相较于专家内镜医师、资深内镜医师与新手内镜医师均有不同程度的提升。其中，在该模型的辅助下，新手内镜医师的准确率可从69%显著提高至90%。

程斌表示，相较于传统的模式，联合AI模型结合了超声内镜图像和来自多个方面的临床信息，来模拟临床决策过程，非常方便用于临床工作流程中。目前团队正在进行临床转化，希望帮助临床医生能够在病理结果不确定的复杂情况下，做出更加准确的判断。

参考文献：

①中华医学会消化内镜学分会胰腺疾病协作组.中国胰腺癌高危人群早期筛查和监测共识意见（2021，南京）[J].中华消化内镜杂志,2022, 39(2): 85-95. DOI: 10.3760/cma.j.cn321463-20211223-00768.

②Diagnosing Solid Lesions in the Pancreas With Multimodal Artificial Intelligence，

https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2821351