胰臟癌是一種高致死性、難治性消化道腫瘤，具有癥狀隱匿、惡性程度高、發展速度快等特點，被稱為「癌中之王」，至今仍是惡性腫瘤最難以攻克的堡壘之一。在華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院，消化內科程斌教授團隊開發出一款針對胰腺腫瘤診斷的多模態AI模型，準確率達到98%，未來有望用於胰腺實體病變的臨床診斷。該研究已發表在國際權威期刊 JAMA Network Open 上。
診斷模型對前瞻性數據集進行了交叉試驗後，結果顯示AI輔助診斷可顯著提高新手內鏡醫師的準確性；透過提供可解釋性分析結果，幫助經驗豐富的內鏡醫師理解模型的決策邏輯，進一步提高了其對人工智慧預測的接受度。
胰臟癌是胰腺腫塊的常見原因，5年生存率約為10%，超聲內鏡是診斷胰臟癌的重要手段。然而，其他惡性較小的腫瘤（如胰腺神經內分泌腫瘤或實體假狀腫瘤）和良性胰腺疾病（如慢性胰腺炎和自身免疫性胰腺炎）也可表現為胰腺腫塊。由於胰臟癌的治療和預後與其他病變有很大不同，準確的診斷至關重要。然而，目前超聲內鏡在區分惡性腫瘤和良性腫塊方面的特異性並不理想，範圍為50%-60%。
近年來，人工智慧模型開始用於腫瘤的篩查、診斷、治療指導和預後預測。但現有的深度學習模型只在單一模式上執行，忽略了其他方面的潛在診斷效果。
在本項研究中，程斌教授團隊開發了一個多模態AI模型（Joint-AI模型），可基於患者的臨床資訊與超聲內鏡圖片對胰腺占位綜合考慮做出診斷。而傳統單模態模型僅基於超聲內鏡影像，忽略其他臨床資訊對患者診斷的潛在價值。該團隊使用超聲內鏡影像和臨床資訊，來區分癌與非癌性病變，並在內部、外部和前瞻性數據集中，測試了該模型。結果顯示，準確率達到98%。
團隊還進行了一項前瞻交叉試驗，以進一步評估AI模型的效能和補助熱量力。結果顯示該模型的準確率相較於專家內鏡醫師、資深內鏡醫師與新手內鏡醫師均有不同程度的提升。其中，在該模型的輔助下，新手內鏡醫師的準確率可從69%顯著提高至90%。
華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院消化內科崔浩晨、趙昱充、熊思為該論文共同第一作者。同濟醫院程斌教授、北京協和醫院楊愛明教授為該論文共同通訊作者。同時，Joint-AI模型的構建受到了武漢楚精靈公司的大力支持與幫助。
程斌表示，相較於傳統的模式，聯合AI模型結合了超聲內鏡影像和來自多個方面的臨床資訊，來模擬臨床決策過程，非常方便用於臨床工作流程中。目前團隊正在進行臨床轉化，希望幫助臨床醫生能夠在病理結果不確定的復雜情況下，做出更加準確的判斷。
程斌，華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院教授、主任醫師，同濟醫院消化內鏡中心主任、消化內科副主任。擔任【中華胰腺病雜誌】【臨床內科雜誌】【內科急危重癥雜誌】【腹部外科雜誌】等編委，參編【消化超聲內鏡學】【肝臟病學】【肝膽外科學】【胰腺病學】【胰腺外科學】等多部專著。
程斌教授從事消化內科臨床及消化內鏡工作30年，在胃腸、肝膽胰疾病診治方面經驗豐富，各項消化內鏡診斷與微創治療技術熟練, 尤其擅長超聲內鏡及其引導下的介入診療技術。曾在國內外重要期刊上發表學術論文80余篇，獲湖北省科技進步獎二等獎1項。
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部份素材來源：華中科技大學、華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院、光明網等
