摘要：胰腺癌是消化系統(tǒng)常見的惡性腫瘤，早期診斷率低，手術病死率高，治愈率低，總體預后差。近年來，隨著人工智能在醫(yī)學領域的不斷發(fā)展，機器學習、深度學習等人工智能技術被廣泛應用于醫(yī)學研究中。本文綜述了近年來人工智能技術在胰腺癌篩查、診斷、治療、并發(fā)癥及預后預測等方面的應用，為人工智能在胰腺癌診治中的應用提供依據和新思路。

關鍵詞：人工智能；胰腺腫瘤；機器學習；深度學習

Current status of the application of artificial intelligence in the diagnosis and treatment of pancreatic cancer

MA Yu，JIA Feng，LIU Kaiyu，LIU Yahui.（Second Department of Hepatopancreatobiliary Surgery，General Surgery Center，The First Hospital of Jilin University，Changchun 130000，China）

Corresponding author：LIU Yahui，yahui@jlu.edu.cn（ORCID：0000-0002-5431-1440）

Abstract：Pancreatic cancer is a common malignant tumor of the digestive system，with a low early diagnosis rate，ahigh surgical mortality rate，a low cure rate，and a poor overall prognosis.In recent years，with the continuous development of artificial intelligence in the medical field，artificial intelligence techniques，such as machine learning and deep learning，have been widely used in medical research.This article reviews the application of artificial intelligence techniques in the screening，diagnosis，treatment，complications，and prognosis prediction of pancreatic cancer，so as to provide a basis and new ideas for the application of artificial intelligence in the diagnosis and treatment of pancreatic cancer.

Key words：Artificial Intelligence；Pancreatic Neoplasms；Machine Learning；Deep Learning

人工智能（artificial intelligence，AI）是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新興技術科學［1］。近年來隨著機器學習（machine learning，ML）、深度學習（deep learning，DL）、計算機視覺等領域的發(fā)展，AI技術在醫(yī)學領域的應用初具規(guī)模［2］，在疾病的診斷及治療中表現出良好的應用前景。

胰腺癌預后不良，總體5年相對生存率約為10%［3］，是全球第12大最常見的惡性腫瘤，也是癌癥死亡的第7大原因［4］。胰腺癌具有起病隱匿、侵襲性強、手術難度高、術后并發(fā)癥多、總體預后差等特點。AI技術可有效利用大數據，為胰腺癌的臨床診斷、治療、預后預測等提供可靠依據。本文旨在討論AI在胰腺癌診斷和治療中的應用，以期更好地展望未來和推進該領域相關研究。

1 AI在胰腺癌診斷和治療中的應用

1.1胰腺癌的早期篩查胰腺癌的高病死率與多種因素有關，5年相對生存率僅為10%，其中主要是早期診斷率低，大多數患者確診時已為疾病晚期，而確診時，只有20%的病例適合手術切除［1，5］，而ⅠA期（腫塊最大徑lt;2 cm）根治性手術后5年生存率超過80%［1］，因而胰腺癌的早期診斷、早期治療至關重要。由于胰腺癌的發(fā)病率相對較低，加之目前缺乏高度特異性的檢測手段，直接在普通人群中進行胰腺癌的篩查不僅面臨著技術上的挑戰(zhàn)，還伴隨著高昂的成本［6］。研究［7］表明，對高危人群進行篩查可提高胰腺癌檢出率。與胰腺癌風險相關的臨床因素包括胰腺炎病史、吸煙飲酒史、肥胖、糖尿病史、胰腺導管內黏液性腫瘤和黏液性囊性腫瘤、遺傳易感性等［8］。Boursi等［9］通過分析10萬余例新發(fā)糖尿病患者患胰腺癌的高危因素，開發(fā)了風險預測模型：將3年內明確篩查胰腺癌的風險閾值設定在1%時，僅6.19%的新發(fā)糖尿病患者需要接受確定性篩查，敏感度44.74%，特異度93.95%，陽性預測值2.6%，具有良好的預測效能。

而隨著AI在醫(yī)學領域的發(fā)展，數據處理能力及統(tǒng)計能力大大提升。應用ML研究方法，Placido等［10］分析丹麥和美國兩個大型患者隊列的電子健康記錄，應用DL算法在診斷前3年預測胰腺癌的發(fā)生。對于36個月內癌癥發(fā)生，丹麥最佳模型受試者工作特征曲線下面積（AUC）為0.88，將癌癥診斷前3個月內的疾病事件排除在外時，AUC為0.83。將丹麥模型交叉應用于美國數據時，對于36個月內癌癥發(fā)生，AUC為0.71，提示需重新訓練提高性能，重新訓練后達到了AUC=0.78（未排除診斷前3個月內疾病事件），AUC=0.76（排除診斷前3個月內疾病事件），提高了早期發(fā)現胰腺癌的能力。Blyuss等［11］采用ML算法，開發(fā)了基于尿液生物標志物的胰腺癌患者風險評分（PancRisk）。選擇有3種尿液標志物（LYVE1、REG1B、TFF1）以及肌酐和年齡等信息的199例胰腺癌患者和180例健康者，應用ML算法進行分析，應用Logistic回歸建立模型（AUC=0.94），該模型在與已知腫瘤標志物糖類抗原（CA）19-9聯合使用時，診斷的敏感度和特異度均達到96%。Cao等［12］通過醫(yī)學影像數據設計了一種使用非對比CT的DL模型，命名為PANDA模型。在一個中心的3 208例患者的數據集上進行訓練，在6 239例患者的多中心進行驗證，模型測試的AUC達到了0.986～0.996，在胰腺導管腺癌的識別方面，PANDA模型的敏感度和特異度分別比放射科醫(yī)生診斷的敏感度和特異度的平均值高出34.1%和6.3%，另在一項由20 530例連續(xù)患者組成的真實世界多場景驗證中，PANDA模型的病變檢測敏感度和特異度分別達到92.9%和99.9%。由此可見，醫(yī)學數據和AI技術結合的相關研究，在胰腺癌的早期篩查中已有初步成效，但未來仍需進一步探索。

1.2 AI與胰腺癌的診斷胰腺癌的臨床診斷，根據《中國胰腺癌診治指南（2021）》［13］的推薦意見，主要包括臨床表現、高危因素、血清腫瘤標志物、影像學檢查以及基因組學分析等。而臨床上，影像學檢查是診斷胰腺癌最主要的方法，常用方法有增強CT、MRI和超聲內鏡（EUS）等［14］，傳統(tǒng)的影像學診斷大多依賴經驗豐富的影像科醫(yī)生，而AI的出現，在減輕了影像科醫(yī)生工作負擔的同時，還能獲取深度信息，提前確診時間。

Chen等［15］利用546例胰腺癌患者和733例對照受試者的增強CT圖像為數據集，開發(fā)出一種基于DL的工具，可在CT中檢測胰腺癌的AI分類模型。該模型在內部測試中實現了89.9%的敏感度和95.9%的特異度，在真實世界CT研究的測試數據集中實現了89.7%的敏感度和92.8%的特異度，對于直徑lt;2 cm的腫瘤，該模型達到了74.7%的敏感度和92.8%的特異度。Ma等［16］篩選了222例病理確診為胰腺癌患者的增強CT圖像，應用隨機收集的190例接受增強CT檢查且胰腺正常的患者的圖像作為對照，構建卷積神經網絡（convolutional neural network，CNN）模型，并劃分為二元分類（是否有癌癥）和三元分類（無癌癥、體/尾部癌癥、頭/頸部癌癥）。二元分類模型平掃準確率為95.47%，敏感度91.58%，特異度98.27%，與放射科醫(yī)師相比，在診斷準確率、敏感度以及特異度方面無明顯差異，而三元分類模型中動脈期對胰頭頸部癌癥敏感度最高。Mukherjee等［17］建立了基于影像組學的ML模型，可以在臨床診斷前檢測出正常胰腺中的胰腺癌。該模型所應用的測試子集的診斷前CT與診斷之間的中位時間為386天，在應用的4種ML分類器中，支持向量機具有最高的性能，其AUC為0.98，敏感度95.5%、特異度90.3%、準確度92.2%。

除CT外，EUS也是診斷胰腺疾病的重要工具［13］，但該檢查易受到影像科醫(yī)生的主觀因素和經驗影響，在實踐應用中存在一定程度的限制，而AI輔助技術的加入可改善上述缺陷，如Marya等［18］從583例胰腺疾病患者中提取了1 174 461張EUS圖像，開發(fā)了EUS-CNN模型，可準確區(qū)分自身免疫性胰腺炎、胰腺癌和良性胰腺疾病，其中區(qū)分自身免疫性胰腺炎和胰腺癌的敏感度為90%，特異度93%。Tonozuka等［19］應用139例患者的1 390幅EUS圖像，開發(fā)了基于DL分析的原始計算機輔助診斷系統(tǒng)，用于檢測胰腺癌，其敏感度為92.4%，特異度為84.1%，AUC為0.94。

AI在胰腺癌影像學診斷中起到重要輔助價值，而在生物標志物方面，AI的相關研究也有一定進展。生物標志物在胰腺癌的診斷、分期和治療中起著重要作用，基于數據中的生物標志物，應用AI進行分析，以此來確定它們與疾病的關系，可以更好地對胰腺癌進行早期診斷。同樣，在生物標志物不明確時，應用AI也可提取數據集中特征，從而評估其在胰腺癌診斷中的價值［20］。

1.3 AI與胰腺癌的治療目前，胰腺癌的治療方式仍以根治性切除為主，而AI憑借其對于影像圖像、臨床數據的精準判讀、深度分析等優(yōu)勢，在胰腺癌手術治療過程中，同樣發(fā)揮重要作用，可協(xié)助臨床醫(yī)生對患者術前的手術風險進行評估。Mahmoudi等［21］應用患者CT圖像開發(fā)CNN模型，可對胰腺腫塊與腹部血管進行定位、分割，進而更好地評估胰腺腫塊與周圍血管（如腸系膜上動脈和腸系膜上靜脈）之間的關系。該模型對胰腺腫塊分割的Dice指數比傳統(tǒng)模型提高7.52%。這對于手術決策具有重要意義，同時，也有助于胰腺癌新輔助治療的效果評估。Xie等［22］基于AI、影像組學列線圖，開發(fā)了一種影像組學評分——Rad評分，應用最小絕對收斂和選擇算子算法（Lasso算法）進行建模。該評分系統(tǒng)與臨床模型和TNM分期系統(tǒng)相比，對于胰腺癌患者的生存有更好的預測性能。

除手術治療外，對于無法行根治性手術治療的晚期胰腺癌患者，隨著醫(yī)療水平的不斷進步，靶向治療、放療、免疫治療、新輔助治療等也已成為重要的精準藥物治療手段。研究［23］表明，25%的胰腺癌患者有可治療的靶點，而依據腫瘤分子特征進行精準藥物治療，可延長患者的生存時間。越來越多的研究應用AI來進行多組學分析、大數據分析等，以選擇靶向治療的靶點、預測胰腺腫瘤對化療藥物的反應或對胰腺腫瘤的基因突變進行預測。Bagante等［24］將癌癥基因圖譜患者的全外顯子組測序數據輸入人工神經網絡（artificial neural network，ANN），將來自俄亥俄州立大學和國際癌癥基因組聯盟的肝膽胰癌癥患者數據納入外部驗證隊列。同時合并三組數據，應用經典生存分析和隨機森林算法進行生存分析。該研究中，預測細胞起源模式和分子亞型分類的ANN在癌癥基因圖譜中表現出良好的準確性，分別為75%和82%。隨機生存森林分析和經典生存分析模型表明，將臨床數據與分子分類相結合的肝膽胰癌癥模型具有更高的預后準確性。Wei等［25］應用變分自動編碼器提取腫瘤轉錄組特征，采用極端梯度提升機進一步預測包括胰腺癌等五種癌癥在內的化療藥物反應。對于胰腺癌的化療藥物反應預測，應用經變分自動編碼器提取的特征數據與原始數據對比，獲得了更高的AUC和精確率-召回率曲線下面積（AUPRC）指標（AUC=0.738；AUPRC=0.764）。胰腺癌對于免疫治療的反應較小，但腫瘤浸潤淋巴細胞已被證明與免疫治療反應相關［26］。Bian等［27］開發(fā)了一種基于極端梯度提升機的影像組學模型，該模型可在術前預測具有影像組學特征的胰腺癌患者的腫瘤浸潤淋巴細胞，進而促進免疫治療的臨床決策。Watson等［28］基于CT圖像特征和CA19-9建立了應用于預測新輔助治療效果的DL模型（AUC=0.785），該模型可預測胰腺癌患者對新輔助治療的病理性腫瘤反應，并且隨血清CA19-9的降低得到改進。

綜上，AI與臨床大數據結合，有助于胰腺癌手術患者治療方案的制訂。同時，深入探索腫瘤生物學行為，也有助于胰腺癌精準化治療，實現更好的臨床決策。

1.4 AI與胰腺癌的并發(fā)癥及預后預測胰腺癌術后并發(fā)癥是胰腺癌手術治療后面臨的一大難題，并發(fā)癥的發(fā)生與否、嚴重程度均與患者預后相關。胰腺癌術后常見并發(fā)癥包括術后胰瘺、膽瘺、術后出血、腹腔感染、胃排空延遲等［29］，而術后胰瘺為其中最常見的并發(fā)癥，嚴重時可導致腹腔感染甚至大出血，危及生命。目前臨床上主要應用胰瘺風險評分對發(fā)生胰瘺的風險進行評估［30］，近年來，隨著對AI研究的深入，其在預測術后胰瘺中展現出巨大潛力。Shen等［31］應用術前和術中數據，開發(fā)了基于4種不同算法的ML模型，該模型可識別出行胰十二指腸切除術后發(fā)生術后胰瘺高風險患者，從而協(xié)助制訂圍手術期管理計劃，并且指導引流管拔出的最佳時機。Yoo等［32］使用CNN從術前CT圖像中獲得骨骼肌指數、內臟脂肪組織指數和皮下脂肪組織指數等數據，應用多因素Logistic回歸模型，來確定臨床相關術后胰瘺的獨立危險因素，并使用Cox比例風險回歸分析評估總生存期的預后相關因素。在這項研究中，內臟脂肪組織指數是術后胰瘺的唯一獨立預后因素（OR=7.43，Plt;0.001），對于總生存期的預測，骨骼肌指數為重要因素（HR=1.85，Plt;0.001）。Kambakamba等［33］開展了一項關于ML和術前CT圖像相結合的研究。通過基于ML對術前CT圖像中胰腺紋理特征的分析，來鑒別預測患者發(fā)生術后胰瘺的風險（AUC=0.95，敏感度96%，特異度98%）。Han等［34］回顧分析了1 769例胰十二指腸術后患者的臨床數據，將38個臨床變量納入AI驅動的算法中，包括隨機森林、神經網絡和遞歸特征消除法，通過AI算法結果共確立了包括術前血清白蛋白等16個風險因素。進而應用該方法開發(fā)了一個基于AI和網絡的術后胰瘺預測平臺，有助于在術前對術后并發(fā)癥建立有效的應對措施。

胰腺癌患者的預后，因胰腺癌高度異質的腫瘤特性，導致在不同患者之間存在較大的個體差異。關于胰腺癌預后和AI的研究，已成為當下醫(yī)學研究的熱點之一。Walczak等［35］將283例胰腺癌患者的臨床變量（性別、年齡、腫瘤分期）與ANN結合，建立了可預測胰腺癌患者生存率的模型，該模型有91%的敏感度和38%的特異度。Lin等［36］應用美國國家癌癥研究所創(chuàng)建的SEER公共數據庫，基于隨機生存森林算法，開發(fā)了一種胰腺癌患者術后預后的高性能預測模型。該模型具有良好的校準性，在風險分層和個體預后預測方面具有顯著優(yōu)勢。He等［37］開發(fā)和驗證了用于識別胰腺癌術后局部復發(fā)的有效模型，收集了胰腺癌患者術后3個月的CT圖像，用于影像組學分析。利用臨床放射學信息和影像組學特征，聯合或單獨應用多變量邏輯回歸構建胰腺癌局部復發(fā)模型，聯合模型在驗證數據集中AUC為0.742，優(yōu)于僅臨床放射學風險模型（AUC=0.533）和僅影像組學風險模型（AUC=0.730）。Yokoyama等［38］通過大數據分析篩選出3個黏蛋白基因相關預后標志物，并使用支持向量機、神經網絡等開發(fā)出一個具有分類能力的預后模型，對于胰腺癌患者術后生存預測具有一定的指導性。

總之，在胰腺癌患者的術后并發(fā)癥預測及預后預測中，AI具有重要的價值。更高更好的預測能力，有助于臨床醫(yī)生提前干預，減少術后并發(fā)癥的發(fā)生，從而改善患者預后。同時更早預測患者的預后狀態(tài)，也有助于更好地臨床決策，制訂更精確的治療方案。

2目前存在的問題和挑戰(zhàn)

雖然AI技術在胰腺癌早期篩查、診斷、治療、并發(fā)癥及預后預測中表現出巨大潛力，但AI技術在醫(yī)學領域的應用仍存在許多問題和挑戰(zhàn)。

第一，由于AI模型通常在單中心、小數據集進行訓練，因此易存在測量誤差和過擬合問題［39］。同時，單中心數據集缺乏數據的多樣性，容易導致模型學習的真實數據無法泛化到其他數據集上，因此在實際應用中，AI模型的準確率存在較大的偏差［39］。為了最小化過擬合問題的影響，提高AI模型在實際應用中的準確性，擴大試驗數據集的體量，加強各醫(yī)學數據庫的協(xié)同機制，開展多中心研究等均是未來AI相關研究面臨的挑戰(zhàn)。

第二，AI所應用的數據標注成本較高，尤其是影像組學AI模型的建立過程中，需要臨床醫(yī)生對患者的影像圖像進行分類、特征提取等，這需要大量的時間成本和人工成本［40-41］。同時這一過程存在著顯著的觀察者間差異，這也是導致數據偏差的重要原因。

第三，盡管AI技術在醫(yī)學領域中已取得很高的成就，但多數AI模型仍然被認為是一個“黑匣子”［42］，AI算法的高精確度可能是以失去對工作原理的可解釋性為代價［43］。因此AI模型的可解釋性問題仍然是其能否在醫(yī)學領域廣泛應用的關鍵，也是未來AI相關研究需要面對的重要挑戰(zhàn)。

第四，作為新興技術，AI引發(fā)的倫理問題不容忽視，數據的使用應嚴格遵守醫(yī)患雙方知情同意原則，這也在一定程度上限制了AI技術的應用范圍。同時，AI的實現是通過軟件代碼實現的，在處理代碼和程序運行的過程中，不可避免的會出現錯誤，如何避免錯誤的發(fā)生，是AI在臨床應用中必須面臨的挑戰(zhàn)。

3總結與展望

隨著對AI技術研究的深入，為胰腺癌的診斷和治療模式的改變帶來了全新的契機。通過AI算法進行臨床輔助決策的方式已初具雛形，但距離實際應用仍有許多問題需要解決。從數據來源角度，需要做到保證數據的真實性，全面提升數據質量，同時擴充可應用的基于多中心醫(yī)學數據的臨床數據庫，以解決開發(fā)過程中訓練集、驗證集數據重復和模型效能不穩(wěn)定的問題。同時，完整數據庫的建立，也有助于降低后續(xù)研究的成本，減少數據標注過程中產生的觀察者差異。從安全角度，需要注意AI算法存在的程序錯誤導致的預測結果錯誤風險，同時，信息安全方面也要遵守AI的應用規(guī)范，避免濫用導致隱私泄露風險。

未來的研究中，AI的發(fā)展?jié)摿o限，可進一步朝著以下幾個方向發(fā)展：（1）推進多中心研究，共享和積累臨床數據。充足多樣的數據是建立穩(wěn)定且兼容性強的AI模型的前提。（2）計算機領域的突破，提升ML的算法算力，可使建立的模型具有更好的普適性，從而滿足臨床應用的需求。（3）胰腺癌方面，基于大數據和合適的算法，繼續(xù)深入到精準分割胰腺癌診療中，做到前期精準診斷，精準輔助治療，手術精準定位，精準范圍切除。（4）進一步深入研究AI模型的可解釋性和可理解性，從而解除其在臨床上的應用限制，發(fā)揮AI技術更高的價值。

AI不會取代醫(yī)生，正如生化分析儀不能取代實驗室一樣，它更多的是作為一種工具，促進臨床醫(yī)生角色的轉型與深化，幫助臨床醫(yī)生對疾病病因、發(fā)病機制進行更加深入的思考。屬于AI的時代已經到來，各行各業(yè)關于AI的研究在不斷發(fā)展。盡管胰腺癌中的AI應用尚處于雛形階段，但隨著研究的深入、學科的交叉，AI帶來的是無限的可能性。在可預見的未來，基于AI手段，胰腺癌的診斷、治療必將得到巨大的改善。

利益沖突聲明：本文不存在任何利益沖突。

作者貢獻聲明：馬昱負責設計論文框架，起草論文；賈峰負責關鍵點分析，論文修改；馬昱、劉楷宇負責文獻查找；劉亞輝負責擬定寫作思路，指導撰寫文章并最后定稿。

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收稿日期：2023-12-28；錄用日期：2024-03-20

本文編輯：王亞南

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