预计到 2030 年，胰腺癌将成为美国第癌症死亡原因，其预后严峻，近 70% 的患者在诊断的第一年内面临死亡。不幸的是，40% 的小胰腺癌在发展到无法治愈的阶段之前都无法通过 CT 扫描检测到。

这为早期检测工作创造了一个关键的“最后一英里”障碍，在大多数患者中(包括那些正在接受主动筛查的高危受试者)，成像技术在不太可能治愈的阶段检测到癌症。这使得成像成为早期癌症检测的最后前沿。

在最近的一项突破中，梅奥诊所综合癌症中心的研究人员使用世界上最广泛的成像数据集构建了一个多功能人工智能 (AI) 模型，该模型显示了在手术干预仍有望治愈的情况下，在标准 CT 上自主检测胰腺癌的潜力。

“这就是这项研究成为希望灯塔的地方，”梅奥诊所放射科医生、首席研究员和通讯作者 Ajit H. Goenka 医学博士说。“它解决了最后一英里的挑战——在癌症甚至超出专家能力范围的阶段检测癌症。”

该小组开发了高度准确的 AI 模型，在最大(超过 3,000 名患者)和最多样化的 CT 数据集上进行训练，用于全自动癌症检测，包括小型和其他难以检测的肿瘤。该研究发表在《胃肠病学》上，不仅建立在该小组最近基于放射组学的早期检测模型的工作基础上，还强调了梅奥诊所作为人工智能医疗保健解决方案创新灯塔的地位。

最重要的是，该模型可以在临床诊断前的早期(中位时间为 438 天) 通过诊断前 CT 图像(即临床诊断前 3 至 36 个月采集的图像)检测出外观正常的胰腺中视觉上难以察觉的癌症。