，是一种恶性程度很高，诊断和治疗都很困难的消化道恶性肿瘤，由于生存率低、预后差，胰腺癌也被称为“癌中之王”。其中

　　最近的研究表明，筛查发现PDAC的高危个体的中位总生存期为9.8年，远远长于那些在监测之外诊断的PDAC患者的1.5年的中位总生存期。因此，PDAC的筛查对降低PDAC相关死亡率具有最大的潜力。

　　然而，由于PDAC在人群中的总体患病率相对较低，因此，在普通人群中进行有效的筛查需要高灵敏度和极高的特异性，以降低过度诊断风险。但目前的筛查技术不足以支持在普通人群中实施大面积PDAC筛查。

　　2023年11月20日，上海市胰腺疾病研究所陆建平教授、邵成伟教授、曹凯医生等联合阿里达摩院、浙江大学医学院附属第一医院、中国医科大学附属盛京医院、复旦大学附属肿瘤医院、布拉格查理大学第一附属医院、上海交通大学医学院附属新华医院、约翰霍普金斯大学等顶尖机构的研究人员，在国际顶尖医学期刊Nature Medicine上发表了题为：Large-scale pancreatic cancer detection via non-contrast CT and deep learning 的研究论文。

　　该研究首次提出以“平扫CT联合人工智能”（平扫CT+AI）进行大规模的胰腺癌早期筛查，在线%（判断存在胰腺肿瘤的准确率）、特异性达99.9%（判断无肿瘤的准确率）。

　　平扫CT在低资源地区的体检中心和医院中广泛应用。与增强CT（诊断胰腺癌的主要影像学方法）相比，平扫CT使患者接受更低的辐射剂量，并消除了患者对于对比剂产生不良反应的风险。

　　人工智能（AI）可以在各种医学图像分析任务上媲美甚至超越人类专家。此外，AI还能够从常规图像合成对比增强的医学图像。

　　基于人工智能的胰腺癌早期筛查模型——PANDA（Pancreatic Cancer Detection with AI），利用AI放大并识别平扫CT图像中肉眼难以识别的细微的病灶特征，实现高效、安全的早期胰腺癌检测，并克服了过往筛查手段假阳性偏高的难题。

　　PANDA在来自单中心的3208例真实患者的数据集上进行训练，在涉及10个中心6239例患者的多中心验证中，其在PDAC识别方面的灵敏度和特异性均优于放射科医生的平均表现。在由20530例患者组成的真实世界多场景回顾性验证中，PANDA检测的敏感性（判断存在胰腺肿瘤的准确率）为92.9%，特异性（判断无肿瘤的准确率）为99.9%，并从中发现了31例临床漏诊病变，其中2例早期胰腺癌病患已完成手术治愈。

　　每1000次只出现一次假阳性，该研究为胰腺癌筛查的诊疗指南改变提供新的证据支持，有望对未来胰腺肿瘤的诊疗流程、治疗决策、治疗费用等产生积极深刻的影响。除了用于胰腺癌诊断筛查意外，达摩院医疗AI团队正在联合全球多家顶尖医疗机构，利用AI技术探索低廉、高效的多癌筛查新方法，以期通过一次平扫CT就查出多种早期癌症。目前已经在胰腺癌、食管癌、肺癌、乳腺癌、肝癌、胃癌、结直肠癌等七种高发癌症上取得一系列进展。