胰腺癌，因其极低的早期诊断率，长久以来被冠以“癌症之王”的称号。
临床数据显示，超过80%的胰腺癌患者，在确诊时已步入中晚期，错失了手术的黄金窗口，全球胰腺癌患者5年生存率仅约10%。
如今，胰腺癌“发现即晚期”的困局，正被我国的一项AI筛查技术改变。
1月2日，有媒体发布题为《在中国，AI正在发现医生可能漏掉的致命肿瘤》的报道。报道讲述了一个普通退休泥瓦匠的就医经历，他仅花费了约25美元（约合174元人民币）做了一项普通的平扫CT，就被AI（人工智能）查出了早期胰腺癌。该报道评论区里有网友吐槽：在美国，平扫CT价格高达数百美元，25美元只够付停车费。
医生都看不出来的病，AI是如何发现的？
每经媒资库图
近日，《每日经济新闻》记者在宁波和嘉兴，对上述报道中的主角——邱先生和相关医生进行了采访。
“多数CT片无异常，是AI报警了”
家住浙江宁波的57岁邱先生对《每日经济新闻》记者回忆称：2025年8月，其因患糖尿病，在宁波大学附属人民医院做了一次常规检查，并拍摄了腹部平扫CT。午饭时，他接到医院打来的电话：“你的胰腺可能有点问题，需要进一步检查。”电话那头是该院的副院长、肝胆胰外科主任医师朱柯磊。
据邱先生介绍，医生在电话里并未明说是什么问题，但其心里清楚“肯定不是好消息”。其迅速做了增强核磁共振检查（MRI），并于第二天接受了微创手术。朱柯磊医生还告诉邱先生，“你和乔布斯得了一样的病，但你比乔布斯幸运得多”。
邱先生进一步介绍称，手术后第九天，其就出院了，经医保报销后，其自付了12000~14000元医疗费。
邱先生告诉《每日经济新闻》记者，当时，其身体没有任何不适，也从未想过会与胰腺癌扯上关系。
据《每日经济新闻》记者了解，救了邱先生一命的，是阿里巴巴达摩院研发的胰腺癌AI早筛模型——PANDA。该AI模型从邱先生那张看似并无异常的平扫CT影像中，捕捉到了癌变的迹象。
朱柯磊医生向《每日经济新闻》记者介绍称，自2024年11月PANDA模型在宁波大学附属人民医院部署以来，已经分析了超过18万张CT影像，帮助医生发现了24例胰腺癌病例，其中14例为早期。在这14例早期患者中，有11人的平扫CT报告无异常提示，经AI预警召回后，进一步检查才得以确诊。
“AI救了他们的命。”朱柯磊说，“他们都是因为其他疾病来院检查，并没有看胰腺专科，大多数人的CT片也没有显示异常，最后是AI报警了。”
“医生没看出，AI怎么标注”
2021年，阿里巴巴达摩院医疗AI团队确立“平扫CT+AI”筛查胰腺癌方向时，也面临着质疑——医生都看不出来，AI怎么标注？怎么训练模型？
朱柯磊医生向《每日经济新闻》记者解释称，临床上用于腹部检查的CT分为平扫CT和增强CT。增强CT需患者注射造影剂，可以更清晰地显示器官和病灶，但成本较高、操作相对复杂，且造影剂可能引发过敏反应，通常仅用于有明确诊断目的的病人。
据《每日经济新闻》记者了解，平扫CT成本低廉、应用广泛，是普通体检和门诊中最常用的影像学检查手段之一。
然而，由于胰腺与周围组织对比度低，在平扫CT影像上难以看清。微小的早期肿瘤更是如同“隐形”一般，极难被人眼发现。因此，“平扫CT无法用于早期胰腺癌筛查”曾是放射科的普遍共识。
达摩院医疗AI肿瘤早筛和影像智能的算法负责人张灵对《每日经济新闻》记者解释称，CT影像本质上是一串从“-1024”到“1024”的连续数值，不同数值对应不同密度的组织。许多细节超出了人眼的分辨极限，但理论上可以通过数据和算法进行分辨。
为此，达摩院医疗AI肿瘤早筛和影像智能相关团队想出了一个“迂回战术”。他们收集了数千例胰腺癌患者的数据，先由有经验的医生在对比度清晰的增强CT影像上精确标注出病灶位置，再利用图像配准技术，将这些标注信息精准地“映射”回同一位患者的平扫CT影像上。
据《每日经济新闻》记者了解，经过近两年训练，PANDA模型学会了识别平扫CT影像上那些微妙的密度变化、纹理异常和结构扭曲——这些特征虽难以被肉眼察觉，却是早期胰腺癌的蛛丝马迹。
2023年11月，公开发表在国际顶尖期刊《自然·医学》上的论文数据显示，PANDA模型筛查胰腺癌的敏感性（识别出有病灶的能力）达到92.9%，特异性（排除无病灶者的能力）高达99.9%。这意味着，AI不仅能“揪出”绝大多数病患，还能避免大规模的“虚假报警”。
2025年4月，美国食品药品监督管理局（FDA）授予PANDA模型“突破性医疗器械”（Breakthrough Device Designation）认证。
“模型研发，离不开医生反哺”
尽管PANDA模型在实验室中的特异性高达99.9%，但在复杂的真实临床应用中，从AI发出预警到患者最终确诊，中间仍隔着重重关卡。
《每日经济新闻》记者在走访中发现，技术本身的局限性、无法完全规避的“假阳性”问题，以及由此引发的医患沟通壁垒，构成了AI早筛落地所面临的考验。
嘉兴市第二医院大外科主任沈亦钰对此深有体会。沈亦钰向《每日经济新闻》记者表示，“AI早筛不等于诊断”。
据记者了解，嘉兴市第二医院每天600至700人次的CT检查数据，都会经AI模型分析，每天约20份存在胰腺潜在问题的影像会被筛选出来。放射科和肝胆胰外科要对这些疑似患者进行两轮人工复核，才能确定复查名单。
“现在，我会花大量时间想办法如何把病人召回。”沈亦钰向《每日经济新闻》记者坦言，起初，他和团队成员尝试用个人手机直接给患者打电话，结果“一大半病人直接把电话挂了”，误以为是骚扰或诈骗电话。
沈亦钰进一步介绍称，最初，医生在电话里直截了当地告知对方“你的胰腺有问题，需要回来复查”，但患者往往反应激烈，有些患者甚至直接质疑医院是为了“创收”“骗钱”。为了提高信任度，其团队系统性地改进了沟通流程，医院还专门设立了咨询电话和专管员，负责解答患者的疑问。
但即便如此，沈亦钰表示，复查召回率的提升，依旧十分缓慢。
沈亦钰提供的数据显示，经AI筛查和人工复核后，需要复查的患者中，最初只有约10%会返院。经过一年多的流程优化，到2025年底，这个比例提升到了25%。“我们筛出来1300多位需要复查的患者，最终来的只有300多个人。”沈亦钰如是表示。
当《每日经济新闻》记者追问，在实际应用中，PANDA模型是否会产生“假阳性”问题时，医生都表现得较为谨慎。
对此，有业内知情人士向《每日经济新闻》记者坦言，考虑到胰腺癌的发病率，理论上，PANDA模型仍存在少量“假阳性”的可能。“‘假阳性’不仅会引发患者不必要的恐慌，还可能造成医疗资源的浪费。至于PANDA模型在实际场景中的阳性预测值究竟能达到何种水平，还需要较长周期的数据积累。”
除了“假阳性”风险和沟通难题，技术本身也并非尽善尽美，仍有迭代空间。
上述业内知情人士进一步透露，当前，PANDA模型的核心技术路径仍聚焦于计算机视觉（CV）领域，尚未实现多模态数据的深度融合。
“现在，整个AI行业都在向多模态方向发展，这也是我们未来的核心探索方向。”该知情人士表示，如果能将患者的CT影像数据，与其病历、生化指标等多维度信息整合起来，系统的判断准确率才能得到进一步提升。
此外，该知情人士还强调，目前，PANDA模型的能力发挥，也高度依赖于使用它的医生。在一个专业能力强、经验丰富的医生手中，PANDA能成为强大的辅助工具。但如果将其普及到经验相对不足的基层医院医生手中，其效果可能会打折扣。
事实上，据记者了解，“模型的研发，也离不开医生的持续反哺”。从最初只能提供红绿黄三色风险提示和简单病灶勾画的1.0版本，到能够更好地区分胰腺炎与其他病变的2.0版本，正是在临床医生的反馈、纠正和建议下，达摩院医疗AI肿瘤早筛和影像智能相关团队才得以不断优化算法，让系统功能更贴合临床实际需求。即便到了现在，PANDA模型依然是一个需要在真实世界应用中不断学习和迭代的系统。
“病人不到医院，AI无从发现风险”
胰腺癌AI早筛除了能挽救生命，还能为患者节省不菲的医疗费。
沈亦钰医生给《每日经济新闻》记者算了一笔账：早期胰腺癌患者从手术到康复，医保报销前费用约数万元。晚期胰腺癌患者确诊时多已错失手术机会，治疗费用以几十万元、上百万元计，且疗效有限，患者中位生存期不到一年。这对家庭、医保基金和整个社会而言，都是沉重的负担。
“如果我说有一种针，打一针可能让你的亲人寿命延长三四个月，但一针要花100万元，你会不会卖掉一套房子硬着头皮也要打？”沈亦钰向《每日经济新闻》记者发出这样的“灵魂拷问”。胰腺癌足以让一个普通家庭“因病返贫”，关键还治不好。
朱柯磊医生进一步指出，AI早筛可大幅提高一些病症的早期发现率，降低整体治疗成本，“这笔经济账是完全能算出来的”。
不过，当前，AI筛查仍属于“机会性筛查”，即只有当患者因其他疾病到医院拍摄CT时，AI才能发挥作用。
“病人不到医院，AI就无从发现风险。”朱柯磊提出，未来，可以将AI预警模型直接部署在区域性健康大数据平台上。
据《每日经济新闻》记者了解，朱柯磊所在的宁波市鄞州区，是全国最早建立居民健康大数据库的地区之一。该数据库汇集了140多万常驻人口的健康数据。
朱柯磊表示，“把病人影像数据、血液数据和肿瘤指标数据整合起来，构建一个更精准的模型。”在此模式下，AI的角色将从“被动捕手”转变为“主动哨兵”。
例如，一位居民在浙江省内的任何一家医院检查血糖，数据显示其近期血糖突然升高，AI调取其健康档案，发现其胰腺曾有一个微小病灶。系统自动将这两个看似独立的信息进行整合分析，生成预警信息：“您的健康风险正在升高，请尽快到医院进行专项检查。”
朱柯磊强调，“这相当于为我们整个辖区的所有老百姓都装上一台报警器”。这种主动预警模式，将不再局限于单次CT检查，而是能对个体的多维度、跨时间和跨地域的健康数据进行持续监控和综合研判广州股票配资平台，从而在疾病发生前或极早期就发出预警。
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