Mayo Clinic 表示 AI 能在人類醫師發現前數年偵測出胰臟癌

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簡要說明 - Mayo Clinic 的 REDMOD AI 模型在常規 CT 掃描中，於臨床診斷前平均 16 個月達到了 73% 的胰臟癌檢測率。 - 該 AI 分析了近 2,000 份最初被判讀為正常的 CT 掃描，其中包括後來被診斷出患有胰臟癌的患者掃描結果。 - REDMOD 的檢測能力幾乎是審閱相同掃描結果的專科醫師的兩倍——放射科醫師為 39%，而 AI 為 73%。根據發表在《Gut》期刊上的驗證研究結果，Mayo Clinic 開發了一種 AI 模型，透過識別常規 CT 掃描中的細微變化，能在臨床診斷前長達三年檢測出胰臟癌。該款名為 REDMOD 的 AI 模型在臨床診斷前平均 475 天檢測出胰臟癌，特異性達 88%。該系統在正確識別未患癌患者的同時，還能發現研究人員所描述的臨床前胰臟導管腺癌的「隱形」特徵。「挽救胰臟癌患者生命的最大障礙，在於我們無法在疾病仍可治癒時發現它，」Mayo Clinic 放射科與核醫學專家 Ajit Goenka, M.D. 表示，他是該研究的資深作者。「現在，這款 AI 能夠從外觀正常的胰臟中識別出癌症特徵，並且能夠隨著時間推移，在不同的臨床環境中可靠地執行此任務。」對於在臨床診斷前兩年多檢測出的病例，REDMOD 的準確度幾乎是放射科醫師的三倍，達到了 68% 的準確度，而審閱相同影像的人類專家僅為 23%。 Mayo 的這項突破正值胰臟癌檢測領域 AI 技術廣泛進步之際。PanDx 是一種用於分析對比增強 CT 掃描的 AI 架構，最近在 PANORAMA 挑戰賽中以 0.9263 的 AUROC 獲得第一名。 Mayo Clinic 的研究人員目前正在進行 AI-PACED，這是一項前瞻性臨床研究，旨在評估臨床醫師如何將 AI 引導的檢測整合到高風險患者的護理中。該研究旨在將 REDMOD 的實驗室成果轉化為現實世界的臨床應用。早期檢測對於胰臟癌仍然至關重要，預計到 2030 年，胰臟癌將成為美國癌症相關死亡的第二大主因。該報告指出，此疾病的致命性源於其晚期表現——超過 85% 的患者在癌症已經擴散後才被診斷出來。預計 2026 年約有 67,530 名美國人將被診斷出患有胰臟癌。一旦疾病發展到胰臟以外，目前的治療選擇仍然有限。REDMOD 源自 Mayo Clinic 的 Precure 計畫，該計畫致力於透過在症狀出現前識別最早的生物學變化來預測和預防疾病。

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發佈：2026-04-29 20:01:08

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