El cáncer de páncreas, conocido como el "Rey de los cánceres", tiene una tasa de supervivencia promedio a cinco años inferior al 10%, lo que lo convierte en el tumor maligno con la tasa de supervivencia más baja en China e incluso en el mundo. Para el cáncer de páncreas en etapa temprana, la cirugía puede lograr una tasa de resección del 90% al 100% y la tasa de supervivencia a 5 años puede alcanzar el 50%. Sin embargo, el 80% de los cánceres de páncreas se encuentran en una etapa avanzada una vez descubiertos. Esto se debe a que la ubicación del cáncer de páncreas está oculta y no tiene características obvias en las imágenes de TC simples. Las guías clínicas actuales carecen de métodos de detección eficaces.

Alibaba emitió oficialmente un comunicado diciendo:La última investigación publicada en la importante revista médica internacional "Nature Medicine" muestra que a través de "TC + IA simple", los humanos tienen por primera vez un método de detección a gran escala para el cáncer de páncreas temprano.

Alibaba Damo Academy (Lakeside Laboratory) se ha asociado con más de diez instituciones médicas importantes del mundo para utilizar la IA para la detección del cáncer de páncreas en personas asintomáticas en centros de examen físico, hospitales, etc.Con sólo la tomografía computarizada simple más simple, se descubrieron 31 lesiones clínicamente no detectadas entre más de 20.000 pacientes consecutivos del mundo real, de los cuales 2 pacientes con cáncer de páncreas en etapa temprana se curaron mediante cirugía.

"NatureMedicine" publicó un artículo de comentario especial sobre esto: "La detección del cáncer basada en imágenes médicas de IA está a punto de entrar en una edad de oro".

El equipo de investigación creó un marco de aprendizaje profundo único que utiliza IA para amplificar e identificar características sutiles de lesiones en imágenes de TC simples que son difíciles de identificar a simple vista, logrando una detección temprana eficiente y segura del cáncer de páncreas y superando el problema de los altos falsos positivos en métodos de detección anteriores.

Se entiende que este estudio ha construido el entrenamiento de TC de tumores pancreáticos más grande establecido hasta la fecha (incluidos 3208 pacientes reales).Finalmente, pasó la verificación multicéntrica en más de diez hospitales de todo el mundo y midió una sensibilidad del 92,9 % (la precisión para juzgar la presencia de lesiones pancreáticas) y una especificidad del 99,9 % (la precisión para juzgar la ausencia de enfermedad).

Hasta ahora, esta tecnología ha sido utilizada más de 500.000 veces en hospitales, exámenes físicos y otros escenarios, con sólo un falso positivo cada 1.000 veces. En el futuro continuará la verificación clínica prospectiva multicéntrica, con vistas a reescribir el argumento pesimista de que "no se recomienda el cribado de tumores de páncreas".

En la actualidad, este trabajo ha logrado avances graduales en siete tipos de cánceres de alta incidencia, incluidos el cáncer de páncreas, el cáncer de esófago, el cáncer de pulmón, el cáncer de mama, el cáncer de hígado, el cáncer gástrico y el cáncer colorrectal. Los resultados de la investigación se han publicado en revistas médicas como "NatureMedicine" y "NatureCommunications" y en las principales conferencias de IA como CVPR/MICCAI/IPMI.

Adjunto el enlace al artículo "NatureMedicine": https://www.nature.com/articles/s41591-023-02640-w