人工智慧（AI）在醫療診斷領域達成重大突破。一份新研究指出，一個創新的 AI 模型能比人類醫師提早最多三年，透過分析電腦斷層掃描（CT）影像來偵測胰臟癌，此舉對於改善這種惡性癌症的存活率至關重要。

根據《Live Science》報導，這項新研究於 4 月 28 日發表在《Gut》期刊上。妙佑醫療國際（Mayo Clinic）的放射科及核醫學專家 Ajit Goenka 指出，胰臟癌因早期症狀不明顯，導致多數患者確診時已屆晚期，使得美國的五年存活率僅約 12% 至 13%。他表示，癌細胞的發展過程可追溯至 10 到 15 年前，然而早期訊號往往超出人類肉眼偵測能力。

由 Goenka 及其團隊開發的這款 Radiomics-based Early Detection Model（REDMOD）人工智慧工具，旨在透過識別人類難以察覺的微小模式，放大電腦斷層掃描中現有的疾病訊號。REDMOD 的運作原理是將 CT 影像轉換為數學模型，並從中提取特徵。它會先從 2D 影像建構出胰臟的 3D 模型，然後逐像素分析其結構，量化每個像素與器官其他部分的差異程度，並與健康對照組進行比較。

研究團隊對近 2,000 份過去被判讀為「正常」、且與癌症無關的電腦斷層掃描影像進行測試。結果顯示，其中約七分之一的患者後來被確診為胰臟癌。REDMOD 成功識別出 73% 的早期癌症病例，且這些掃描影像平均是在患者實際確診前的 16 個月前拍攝的。Goenka 博士指出，相較於放射科醫師，該模型的敏感度整體提高了近兩倍，若將時間拉長到確診前兩年以上，敏感度增益甚至高達近三倍。

然而，在正確識別無病患者方面，放射科醫師的表現略優，正確率為 92.2%，而 AI 模型為 81.1%。這說明了人工智慧輔助與醫師專業判斷具有互補作用，而非取代。

瑪麗王后學院（Queen Mary University of London）分子病理學與生物標記教授塔迪亞娜·茨爾諾戈拉茨-尤爾採維奇（Tatjana Crnogorac-Jurcevic）認為，如此早期診斷將大幅改變患者的臨床治療方式。她補充說，由於胰臟癌相對罕見，目前不適合進行類似大腸癌或乳癌那樣的普篩。然而，對於高風險族群，例如有胰臟癌家族史、帶有特定癌症突變，或新發糖尿病患者，這項技術提供了監測的可能性。

Goenka 期望此模型能在未來五年內常規應用於臨床。目前團隊正進行臨床試驗以進一步驗證其有效性，並同步開發尿液檢測方法。他相信，AI 影像工具與生物標記物結合，將能顯著提高早期檢測的敏感性和準確性。