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2023人工智能在胰腺癌中的应用及展望(全文)种常见恶性肿瘤的第14位，死亡率则居第7位[1]。另一项统计数据表明美国2021年新增胰腺癌确诊病例60430例死亡病例48220例[2]。术为主[4],新辅助治疗逐渐成为研究热点[5],但目前尚无标准化方案从而做到早发现、早治疗。导管内乳头状黏液性肿瘤(intraductalpapillarymucinousneoplasm,IPMN)是胰腺癌的癌前病变[8]。Kuwahara等[9]研究了病理学检查结果证实为IPMN的患者资料，共收集3970幅EUS图像，并将其作为深度学习算法的输入项，定义并计算AI值(0~1的连续变量)和AI恶性概率(每例患者所有图像AI值的Blyuss等[13]开发了一种基于尿液标志物的胰腺癌患者风险评分其AUC为0.871,F1评分为88.5%;在深度学习模型中，所有肿瘤类型别达到100%和87.6%[15]。Ma等[16]筛选了222例病理学检查确率为95.47%,灵敏度为91.58%,特异度为98.27%,与放射科医师的准智能的应用可提高EUS图像的诊断效能。由于自身免疫性胰腺炎度为90%,特异度为93%;区分AIP和正常胰腺的灵敏度为99%,特异度为98%鉴别AIP和慢性胰腺炎的灵敏度为94%特异度为71%。Ozkan其进行分层分析，分为3个年龄组(<40岁、40~60岁、>60岁),得到93.3%,特异度分别为94.1%、91.7%、88.9%;而未分组的模型得到的诊断效能略低(准确率87.5%、灵敏度83.3%、特异度93.3%)。提高，胰腺癌手术患者的围手术期病死率从7.9%降至2.3%[20]。仅15%~20%的胰腺癌患者符合首次可切除的条件[21],而新辅助治疗的工勾画出3个类别(肿瘤、正常导管和残留上皮),由此训练模型分割肿瘤(F1平均得分为0.86)。而Nasief等[23]则对新辅助治疗前后的增定位甚至实时追踪[24];或是自动分割危及器官的轮廓[25],从而引导放疗；还有利用深度学习制定胰腺癌立体定向放疗的治疗规划[26],对敏度、特异度均为100%。我团队在2019年与其合作，在胰头癌胰腺全及患者术后恢复时间[29]。Miyamoto等[30]在术前通过三维重建确术。Okamoto等[31]报告了5例接受增强现实导航手术行胰腺切除术而Tang等[34]更是使用智能手机上的增强现实软件将重建的三维图像险级别评估[36],存在较大局限性。韩国有学者通过对2007—2016年接受胰十二指肠切除术(pancreaticoduodenectomy,PD)的1769例患者的资料进行分析，[39]采用支持向量机模型，对1242例胰腺导管腺癌患者的120个临C-index均值(0.7738)高于随机森林(0.6805)。Tong等[41]收集基于3个、7个和32个基本特征建立了3个人工神经网络模型，预测患型(0.811比0.680、0.844比0.722、0.921比0.8

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