Az AI korábban felismerheti a hasnyálmirigyrákot

A Gut folyóiratban megjelent tanulmány szerint a REDMOD nevű radiomikai AI-modell standard hasi CT-felvételeken is azonosítani tudott olyan mintázatokat, amelyek radiológiai leletként még nem jelentek meg, de később pancreas ductalis adenocarcinomával társultak. A modell átlagosan 475 nappal a klinikai diagnózis előtt jelzett eltérést, nagyobb érzékenységgel, de alacsonyabb specificitással, mint a radiológusi értékelés.

A Mayo Clinic kutatócsoportja által fejlesztett REDMOD standard hasi CT-felvételek radiomikai újraelemzésére szolgáló mesterségesintelligencia-modell célja nem a már látható tumor felismerése, hanem a vizuálisan okkult, preklinikai pancreas ductalis adenocarcinomára utaló képi mintázatok detektálása.

A több intézményből származó CT-adatokon validált modell 73 százalékos érzékenységet ért el a később igazolt, de az adott CT időpontjában radiológiailag még nem észlelt esetekben, míg a radiológusi értékelés érzékenysége 39 százalék volt. A diagnózist több mint két évvel megelőző felvételeken a különbség 68, illetve 23 százalék volt. A specificitás ugyanakkor a REDMOD esetében alacsonyabbnak bizonyult: 81,1 százalék a radiológusok 92,2 százalékával szemben.

A szerzők szerint a modell jelenleg nem önálló szűrőeszköz, hanem potenciális döntéstámogató megoldás. Klinikai szerepe elsősorban kockázatalapú betegkiválasztásban, célzott utánkövetésben, illetve korábbi CT-felvételek újraértékelésében merülhet fel. Bevezetése előtt prospektív validációra, az álpozitív jelzések következményeinek tisztázására és egyértelmű diagnosztikai algoritmusokra van szükség.

Forrás: Next-generation AI for visually occult pancreatic cancer detection in a low-prevalence setting with longitudinal stability and multi-institutional generalisability | Gut


MKOT 2026. Minden jog fenntartva. Website by Ranlom