纽时:中国人工智能正在发现医生可能错过的致命肿瘤
一种能在常规CT扫描中识别胰腺癌的工具已取得令人鼓舞的成果，这是中国正竞相将人工智能应用于医学难题的一个缩影。
中国东部一位退休砌砖工邱思军在进行例行糖尿病检查三天后，接到了一位素未谋面的医生打来的电话。这位医生是医院胰腺科主任，希望他尽快回医院复诊。
“我知道肯定不是什么好事，”57岁的邱先生回忆道。
他猜对了一半。坏消息是他患上了胰腺癌；但好消息是，肿瘤被及早发现。主治医生朱克雷成功为他切除了病灶。
这一切之所以成为可能，全靠医院正在测试的一款新的人工智能工具——它在邱先生尚无任何症状时，就从其常规CT扫描中识别出了异常。这一工具正是中国科技公司与医疗机构竞相将人工智能应用于医学最棘手问题的典型案例。
胰腺癌是最致命的癌症之一，五年生存率仅约10%，主要原因在于早期极难发现——症状往往要到癌症晚期才会显现。
用于确诊的检查手段（如增强CT）涉及大量辐射，因此许多专家不建议大规模筛查。而辐射较低的替代方案，例如非增强CT（即不向患者体内注射造影剂），图像清晰度较差，使放射科医生难以识别异常。
人工智能或许能改变这一局面。朱医生所在医院使用的工具由阿里巴巴旗下研究人员开发，专门训练用于在非增强CT中识别胰腺癌。
该工具名为PANDA（“人工智能胰腺癌检测”的英文缩写）。自2024年11月起，朱医生工作的宁波大学附属人民医院已将其纳入一项临床试验。
据朱医生介绍，截至目前，该工具已分析超过18万例腹部或胸部CT扫描，帮助医生发现了约24例胰腺癌，其中14例处于早期阶段。它还识别出20例导管腺癌——这是最常见也最致命的胰腺癌类型。（邱先生患的是神经内分泌肿瘤，属于较罕见且侵袭性较低的类型。）
朱医生表示，所有这些患者最初都是因腹胀、恶心等普通症状就诊，并未直接看胰腺专科。他们的部分CT扫描原本未引起医生警觉，直到被AI工具标记出来。
“我敢百分之百地说，是人工智能救了他们的命，”他说。
2024年4月，阿里巴巴宣布，美国食品药品监督管理局（FDA）已授予PANDA“突破性医疗器械”资格，意味着其审批流程将加快，以更快投入市场。目前，该工具也正在中国开展多项临床试验。
不过，研究人员提醒，仍需更多真实世界数据来证明：该工具发现的早期病例数量是否足以抵消假阳性结果和不必要检查所带来的风险。由于胰腺癌总体发病率较低，全球其他科学家也在研究更聚焦于高风险人群的AI辅助早期检测方法。
几位未参与该中国研究的专家表示，他们怀疑非增强CT能否提供与其他影像技术同等有价值的信息。
就连PANDA背后的工程师最初也有同样疑虑，阿里达摩院高级算法工程师、该工具开发者之一张凌（Ling Zhang）坦言。
为解决这一问题，他们请放射科医生手动标注了2000多名已知胰腺癌患者的增强CT图像中的病灶位置。随后，工程师通过算法将这些标注映射到同一患者的非增强CT上。再将这些非增强图像输入AI模型，使其学会在细节较少的图像中识别潜在癌症。
2023年发表于《自然·医学》（Nature Medicine）的一项研究显示，当该工具在2万多例非增强CT上测试时，正确识别出93%的胰腺病变患者。
“效果其实让我们自己都感到惊讶，”张先生说。
在宁波医院，该系统仅用于分析医生因其他原因已开具的CT扫描，因此不会给医院或患者带来额外检查费用。（在中国，许多人每年体检时会常规做一次非增强CT；在宁波这家医院，一次非增强CT费用约为25美元，未含保险。）
朱医生及其团队会复核系统标记为高风险的所有扫描结果，必要时通知患者进行更详细的检查。
但他也强调，该模型目前仍无法媲美胰腺专科医生：它有时会将胰腺炎误判为癌症，也无法判断肿瘤是原发于胰腺还是从其他器官转移而来。自上线以来，该模型已对约1400份扫描发出警报，但医生最终认为仅约300例需要跟进。
梅奥诊所（Mayo Clinic）放射科医生阿吉特·戈恩卡（Ajit Goenka）正在研究胰腺癌早期诊断，他表示，减少误报数量至关重要。他在邮件中写道：“很可能有数百名宁波居民‘经历了疑似胰腺癌诊断带来的恐惧，接受了不必要的回访，甚至承受了昂贵且有创的后续检查——最后却发现身体完全健康’。”
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中国东部一位退休砌砖工邱思军在进行例行糖尿病检查三天后，接到了一位素未谋面的医生打来的电话。这位医生是医院胰腺科主任，希望他尽快回医院复诊。
“我知道肯定不是什么好事，”57岁的邱先生回忆道。
他猜对了一半。坏消息是他患上了胰腺癌；但好消息是，肿瘤被及早发现。主治医生朱克雷成功为他切除了病灶。
这一切之所以成为可能，全靠医院正在测试的一款新的人工智能工具——它在邱先生尚无任何症状时，就从其常规CT扫描中识别出了异常。这一工具正是中国科技公司与医疗机构竞相将人工智能应用于医学最棘手问题的典型案例。
胰腺癌是最致命的癌症之一，五年生存率仅约10%，主要原因在于早期极难发现——症状往往要到癌症晚期才会显现。
用于确诊的检查手段（如增强CT）涉及大量辐射，因此许多专家不建议大规模筛查。而辐射较低的替代方案，例如非增强CT（即不向患者体内注射造影剂），图像清晰度较差，使放射科医生难以识别异常。
人工智能或许能改变这一局面。朱医生所在医院使用的工具由阿里巴巴旗下研究人员开发，专门训练用于在非增强CT中识别胰腺癌。
该工具名为PANDA（“人工智能胰腺癌检测”的英文缩写）。自2024年11月起，朱医生工作的宁波大学附属人民医院已将其纳入一项临床试验。
据朱医生介绍，截至目前，该工具已分析超过18万例腹部或胸部CT扫描，帮助医生发现了约24例胰腺癌，其中14例处于早期阶段。它还识别出20例导管腺癌——这是最常见也最致命的胰腺癌类型。（邱先生患的是神经内分泌肿瘤，属于较罕见且侵袭性较低的类型。）
朱医生表示，所有这些患者最初都是因腹胀、恶心等普通症状就诊，并未直接看胰腺专科。他们的部分CT扫描原本未引起医生警觉，直到被AI工具标记出来。
“我敢百分之百地说，是人工智能救了他们的命，”他说。
2024年4月，阿里巴巴宣布，美国食品药品监督管理局（FDA）已授予PANDA“突破性医疗器械”资格，意味着其审批流程将加快，以更快投入市场。目前，该工具也正在中国开展多项临床试验。
不过，研究人员提醒，仍需更多真实世界数据来证明：该工具发现的早期病例数量是否足以抵消假阳性结果和不必要检查所带来的风险。由于胰腺癌总体发病率较低，全球其他科学家也在研究更聚焦于高风险人群的AI辅助早期检测方法。
几位未参与该中国研究的专家表示，他们怀疑非增强CT能否提供与其他影像技术同等有价值的信息。
就连PANDA背后的工程师最初也有同样疑虑，阿里达摩院高级算法工程师、该工具开发者之一张凌（Ling Zhang）坦言。
为解决这一问题，他们请放射科医生手动标注了2000多名已知胰腺癌患者的增强CT图像中的病灶位置。随后，工程师通过算法将这些标注映射到同一患者的非增强CT上。再将这些非增强图像输入AI模型，使其学会在细节较少的图像中识别潜在癌症。
2023年发表于《自然·医学》（Nature Medicine）的一项研究显示，当该工具在2万多例非增强CT上测试时，正确识别出93%的胰腺病变患者。
“效果其实让我们自己都感到惊讶，”张先生说。
在宁波医院，该系统仅用于分析医生因其他原因已开具的CT扫描，因此不会给医院或患者带来额外检查费用。（在中国，许多人每年体检时会常规做一次非增强CT；在宁波这家医院，一次非增强CT费用约为25美元，未含保险。）
朱医生及其团队会复核系统标记为高风险的所有扫描结果，必要时通知患者进行更详细的检查。
但他也强调，该模型目前仍无法媲美胰腺专科医生：它有时会将胰腺炎误判为癌症，也无法判断肿瘤是原发于胰腺还是从其他器官转移而来。自上线以来，该模型已对约1400份扫描发出警报，但医生最终认为仅约300例需要跟进。
梅奥诊所（Mayo Clinic）放射科医生阿吉特·戈恩卡（Ajit Goenka）正在研究胰腺癌早期诊断，他表示，减少误报数量至关重要。他在邮件中写道：“很可能有数百名宁波居民‘经历了疑似胰腺癌诊断带来的恐惧，接受了不必要的回访，甚至承受了昂贵且有创的后续检查——最后却发现身体完全健康’。”
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