Investigación de la Aplicación del Modelo de Inteligencia Artificial de Detección de Cáncer de Páncreas "PANDA PLUS"

Este estudio tiene como objetivo utilizar datos de imágenes en tiempo real a gran escala de múltiples centros, incluido el Primer Hospital Afiliado de la Universidad de Zhejiang, el Hospital Central de Lishui y el Segundo Hospital Afiliado de la Universidad de Nanchang, dentro de una cohorte prospectiva del mundo real. Los radiólogos serán estratificados por años de experiencia y asignados aleatoriamente en dos grupos. Un grupo utilizará el modelo de detección de cáncer de páncreas, PANDA PLUS, mientras que el otro utilizará un modelo pseudo-PANDA para ayudar en el diagnóstico durante la práctica clínica habitual. Se realizará un seguimiento de ambos grupos en busca de casos con informes de imágenes que sugieran una posible positividad de PDAC, y el seguimiento verificará los resultados finales de los pacientes con informes de imágenes negativos. Los pacientes con informes positivos recibirán un seguimiento regular cada tres meses para obtener antecedentes clínicos, estándares patológicos de oro, marcadores tumorales iniciales, clasificación de resecabilidad, estadificación TNM y datos de supervivencia a largo plazo. El estudio evaluará la eficacia de PANDA PLUS para ayudar a los radiólogos clínicos a diagnosticar PDAC en condiciones de TC sin contraste y comparar la sensibilidad, especificidad y valor predictivo positivo de la detección de PDAC entre los modelos pseudo-PANDA y PANDA PLUS. Además, comparará las diferencias en la estadificación TNM inicial, las tasas de resecabilidad y los datos de supervivencia a largo plazo. El estudio también evaluará la eficacia de detección de PANDA PLUS para PDAC triple negativo (síntomas clínicos negativos, marcadores tumorales negativos e imágenes de TC sin contraste negativas).