AI平扫CT意外揪出“癌王”，面部照片亦能预判死亡风险

【科技纵览】2025年1月17日，宁波大学附属人民医院接诊了65岁的丘先生。因持续头晕三天就诊，常规彩超与头颅CT未见异常，本可居家休养。然而，阿里达摩院医疗AI系统对平扫CT的扫描，却在胰腺区域标记出约1.5厘米恶性病灶。主治医生朱柯磊回忆，患者主诉头晕无腹痛，极易忽略胰腺问题。增强CT确诊为胰腺导管腺癌后，丘先生迅速手术，其女感叹父亲捡回一条命。

胰腺癌因位置隐蔽、早期无症状，素有“癌王”之称。中国每年新发超13万人，逾80%确诊即晚期，五年生存率不足10%。自2024年11月起，该院引入达摩院PANDA模型开展临床试验。该模型将2000余例增强CT影像配准至平扫CT，使其能在低分辨率图像中识别细微病变。目前敏感性达92.9%，特异性99.9%，比资深医生高出约34%。在4万余人数据中已发现8例胰腺癌，其中6例早期均获手术治疗。此举旨在利用门诊普遍存在的平扫CT进行“机会性筛查”，无需额外增加患者负担或费用。

达摩院多癌早筛技术已覆盖全球9国，服务超2000万人次，并推进“一扫多筛”。继胰腺癌后，肠癌筛查模型DAMO COCA从2.7万平扫CT中精准识别5例漏诊肠癌，敏感性86.6%，特异性99.8%。AI无疲劳盲区，不受主诉干扰，能捕捉人眼易遗漏的细节。

此外，哈佛大学麻省总医院团队在《Lancet Digital Health》发表研究，利用普通照片预测癌症患者死亡风险。FaceAge模型基于4000万张人脸训练，通过分析鼻唇沟、前额等区域估算生理年龄，并关注鼻梁及眼下区域预测死亡风险。在一组3820名患者测试中，高风险评分组超半数在拍照后90天内去世。研究还发现该评分与肺癌患者CDK6基因呈负相关。Sophont公司Holons-S1模型亦能从病理切片提取生物学信息，如骨肉瘤患者的成纤维细胞基因过度表达。

然而，此类技术引发伦理担忧。寿险公司或雇主可能借此评估个人风险，加剧不平等。若模型对特定族裔系统性高估生物年龄，误差将隐蔽放大社会不公。研究者强调，需在不同人群测试以消除潜在误差，处理这些新问题比训练模型更为艰难。