外媒 | 人工智能有望诊断胰腺癌-普瑞纯证

据美国国家癌症研究所（NCI）统计，2022年胰腺癌的新病例约为62,210例，其五年生存率仅为11.5%。然而，人工智能是一个不断发展的资源，可以显著提高医疗保健的效率和质量。它通常通过使用电子健康记录、计算机能力、连续监测系统和大量数据等工具来改变诊断过程。

为了更好地了解人工智能在诊断胰腺癌方面的能力，研究人员在2022年6月30日至7月30日之间使用五个在线数据库进行搜索。他们共找到18,285篇文章，但经过筛选，只有30篇符合纳入标准。所有30篇文章均发表于2015年至2022年间，其中8篇来自美国，5篇来自中国。虽然所有文章都涉及人工智能，但特征各异，其中8篇使用机器学习，11篇使用深度学习，7篇使用应用机器学习（包括深度学习），其余的使用对抗网络或粒子群智能。在模型方面，这些文章主要使用卷积神经网络和逻辑回归。在数据方面，9篇使用实验室数据，12篇使用临床数据，14篇使用放射学影像，1篇包括人口统计数据。

在30篇纳入研究的文章中，22篇讨论了人工智能模型的性能指标。在提到准确性的九项研究中，准确率从71.6%到99%不等，平均为89.4%。此外，12篇文章使用了敏感性，12篇文章使用了特异性作为性能指标。报道的敏感性范围在60%到99.9%之间，平均为91.3%，报道的特异性范围在69.5%到100%之间，平均为83.2%。在纳入的研究中，使用了五种不同的验证技术，其中最常见的是k折交叉验证，被10篇文章使用，外部验证被10篇文章使用。

在收集结果后，研究人员将其分为四类。这项工作的目标是使用机器学习、深度学习和神经网络等技术，分析相关数据和影像，以提高胰腺癌的诊断效率和质量。

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