Mayo Clinic AI Detects Pancreatic Cancer Years Before Diagnosis

梅奥诊所公布了 REDMOD 的最新验证数据。REMOD是一种人工智能模型，旨在在人类阅片医生无法发现肿瘤前，通过常规腹部CT扫描检测胰腺癌的早期迹象。

据梅奥诊所介绍，该模型分析了近2000份最初被判读为正常但后来与胰腺癌确诊相关的CT扫描。REMOD 在确诊前中位数约 16个月 的时间节点检测出了 73% 的胰腺癌前期病例，几乎是无AI辅助的专家阅读同一批扫描图像检出率的两倍。当扫描时间距确诊超过两年时，AI的检测率几乎是专家的三倍。

来源：梅奥诊所新闻网络，“Mayo Clinic AI detects pancreatic cancer up to 3 years before diagnosis in landmark validation study,” 2026年4月29日发布。

REDMOD 的与众不同之处

REMOD 的全称是 基于影像组学的早期检测模型 (Radiomics-based Early Detection Model)。与只寻找可见肿瘤的传统方法不同，它会分析胰腺中可能预示早期疾病的微妙定量模式。

梅奥诊所称，该系统可测量 数百项影像特征，包括：

• 组织纹理
• 结构模式
• 定量影像组学信号
• 放射科医师肉眼不可见的早期生物学变化

这些特征都来自患者因其他医疗原因做过的常规CT扫描。

验证研究的主要发现

发现	报告结果
分析的CT扫描数量	近2,000份
REMOD检测出的早期胰腺癌比例	73%
确诊前的中位提前发现时间	约16个月前
最早的检测窗口	最多3年
距确诊2年以上时的表现	专家检测率的近3倍

该研究还在来自多家机构、不同影像系统和扫描协议的CT影像中检验了模型性能，梅奥诊所认为这对于在接近真实临床实践条件下验证工具有效性是重要一步。

早期检测为何重要

胰腺癌通常在晚期才被诊断，因为早期往往没有明显症状。梅奥诊所指出，根据美国国家癌症研究所的数据，超过85%的患者在病变已经扩散后才被确诊，五年生存率仍低于15%。

因此，早期检测至关重要。如果AI模型能够在可见肿块出现前就提示高风险扫描，临床医生就有更多时间进行进一步检查、随访，甚至在可治愈阶段进行治疗。

如何融入日常诊疗流程

REMOD 的一大特点是能处理患者本就会做的普通扫描，这比专门额外进行筛查更便捷，对患者日常诊疗干扰更小。

梅奥诊所表示，该模型旨在自动分析常规CT扫描，尤其适用于糖尿病新发等高风险患者群体。如果未来经过前瞻性临床应用验证，系统有望帮助临床医生在胰腺癌临床表征之前识别需要密切随访的患者。

下一步规划

梅奥诊所正在通过 AI-PACED（全称Artificial Intelligence for Pancreatic Cancer Early Detection）推进相关工作。这一前瞻性研究正评估AI引导的检测方式如何嵌入高风险患者的临床照护中。

下一阶段需要回答切实的临床问题，包括：

• AI检测早期疾病的准确率如何
• 误报率有多高
• 医生如何应对高风险提示结果
• 早期检测能否真正改善患者预后

更广阔的意义

REMOD 代表了医学AI的更大变革：不仅仅是发现明显异常，还能识别人类几乎无法自主察觉的早期生物学变化。

对于胰腺癌这种多在晚期确诊、严重影响生存率的疾病，这一变革尤为重要。AI的承诺不仅仅是让影像解读更快，而是让日常医疗影像具备一层全新的早期预警智能。

不过，REMOD 目前尚不能替代临床判断。它在真实世界的价值还有待前瞻性验证，需要与诊疗流程更好地融合，并以患者预后改善为最终目标。

来源说明

本文基于梅奥诊所新闻网络发布的有关梅奥诊所REMOD胰腺癌早期检测研究的信息及其相关学术论文（刊载于 Gut）。