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2025 JSMO丨基于AI的便携式超声助力肝胆肿瘤早期筛查

03月10日

编译：肿瘤资讯

来源：肿瘤资讯

2025年3月6~8日，第22届日本临床肿瘤学会（JSMO）年会在日本神户盛大召开。会议聚焦日本及亚洲地区的临床肿瘤学进展，吸引了全球肿瘤学界的广泛关注。由泰国研究者开发并验证了一种深度学习辅助的便携式肝癌和胆道肿瘤筛查工具，该研究以Oral的形式在会议期间公布。【肿瘤资讯】整理如下，以飨读者。

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摘要号：O9-5

英文标题：Integration of Remote Deep Learning-Assisted Liver and Biliary Tract Cancer Screening System Using Portable Ultrasound.

中文标题：远程深度学习辅助肝癌和胆道肿瘤筛查系统的集成应用便携式超声设备

讲者：Teerapat Ungtrakul（泰国）

研究目的

肝癌和胆道肿瘤（BTC）是泰国癌症相关死亡的主要原因。尽管超声筛查在早期检测方面显示出潜力，但由于放射科医生短缺和实践不一致等问题，农村地区的实施面临挑战。为了解决这一问题，该研究团队开发、实施并验证了一种远程深度学习辅助的肝癌和胆道肿瘤筛查系统。

研究方法

该研究在泰国农村地区试点了一种深度学习辅助的肝癌和胆道肿瘤筛查工具。第一阶段利用来自一家三级癌症中心的3,266张超声图像，创建了用于病变检测和分类（良性 vs. 恶性，结节 vs. 胆管扩张）的AI模型。该模型基于Faster R-CNN和FPN架构，采用ResNet50作为骨干网络，并实现为一个基于云的肝脏筛查工具。该系统通过分析来自手持设备的超声图像来检测和分类病变，指导进一步的诊断。第二阶段在一个包含90例确诊患者的队列中进行了外部验证。

研究结果

该系统在测试数据集上表现出良好的性能：精确度为0.6801，召回率为1.0000，准确度为0.6801，F1得分为0.8096。在随后的队列中，该模型显示出有希望的诊断能力，检测肝癌和胆道肿瘤的曲线下面积（AUC）为91.1%，敏感性为90.0%，特异性为81.7%，准确度为84.4%。基于云的系统允许多站点访问，使多名放射科医生能够同时工作，并提供集成的本地肝癌和胆道肿瘤筛查，从而改善了农村地区的医疗可及性，而无需现场放射科医生执行。

研究结论

该方法有效解决了农村地区专业医疗人员和现代工具短缺的问题。通过利用由专家医生通过深度学习技术训练的AI模型，该系统减少了错误，促进了疾病的早期检测，从而实现了及时治疗。

参考文献

Teerapat U,Thanita L,Kamonwan S,et al.Integration of Remote Deep Learning-Assisted Liver and Biliary Tract Cancer Screening System Using Portable Ultrasound. 2025 JSMO. Abs O9-5.

责任编辑：肿瘤资讯-QTT
排版编辑：肿瘤资讯-AS

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