Cancerul pancreatic este adesea descoperit într-un stadiu avansat, când posibilitățile de tratament sunt limitate. Cercetătorii de la Mayo Clinic au dezvoltat un sistem de inteligență artificială, numit REDMOD, capabil să identifice în tomografii modificări asociate bolii, chiar dacă acestea nu fuseseră observate de radiologi. În cadrul studiului publicat în aprilie 2026 în revista medicală Gut, algoritmul a identificat retrospectiv asemenea indicii cu o anticipare mediană de 475 de zile față de diagnostic.
Rezultatele deschid o nouă direcție de cercetare pentru depistarea precoce a cancerului pancreatic. Spre deosebire de alte modele de inteligență artificială care estimează riscul pe baza istoricului medical, REDMOD analizează direct structura pancreasului în imaginile tomografice.
Tehnologia se află însă în faza de cercetare, iar eficiența sa trebuie confirmată înainte de utilizarea în practica medicală.
Utilizarea inteligenței artificiale pentru depistarea precoce a cancerului pancreatic nu este o idee nouă.
În februarie 2024, Descoperă.ro prezenta sistemul PrismNN, dezvoltat de cercetători afiliați Harvard și MIT, care analiza informațiile din dosarele medicale pentru a identifica persoanele cu risc crescut de cancer pancreatic cu până la 18 luni înaintea diagnosticului.
REDMOD folosește însă o abordare diferită: nu pornește de la istoricul medical pentru a estima riscul, ci analizează direct imaginile tomografice ale pancreasului, căutând modificări ale structurii țesutului pe care ochiul uman nu le distinge cu ușurință.
Această metodă, numită radiomică, transformă caracteristicile imaginilor medicale în date care pot fi analizate matematic.
Cercetătorii au analizat retrospectiv tomografii ale unor pacienți care aveau să primească ulterior diagnosticul de adenocarcinom ductal pancreatic, cea mai frecventă formă a cancerului pancreatic.
Au fost studiate imagini anterioare diagnosticului de la 219 persoane. La momentul efectuării investigațiilor, radiologii nu identificaseră cancerul.
Dintre acestea, 87 de persoane efectuaseră tomografia cu trei până la 12 luni înaintea diagnosticului, 76 cu 12–24 de luni înainte, iar 56 cu mai mult de doi ani înainte.
Specialiștii au folosit și imagini provenite de la persoane care nu au dezvoltat boala în perioada de urmărire.
Într-un set independent de testare, algoritmul a identificat aproximativ 73% dintre cazurile care aveau să fie diagnosticate ulterior, comparativ cu aproximativ 39% identificate de radiologi în evaluarea retrospectivă.
Pentru imaginile realizate cu mai mult de doi ani înaintea diagnosticului, sensibilitatea sistemului a fost de 68%, față de 23% în cazul radiologilor.
Aceste procente descriu performanța în condițiile studiului, nu probabilitatea ca sistemul să identifice corect cancerul la orice persoană care efectuează o tomografie.
Pancreasul este situat profund în abdomen, iar tumorile aflate în stadii incipiente pot provoca puține simptome sau deloc.
De multe ori, manifestările apar abia după progresia bolii. Printre acestea se pot număra pierderea inexplicabilă în greutate, durerile abdominale, icterul și apariția recentă a diabetului.
Depistarea timpurie este deosebit de importantă deoarece posibilitățile de tratament curativ sunt mai mari când cancerul este localizat și poate fi îndepărtat chirurgical.
Totuși, populația generală nu beneficiază în prezent de screening de rutină pentru cancer pancreatic, în principal din cauza rarității relative a bolii și a riscurilor rezultatelor fals pozitive.
REDMOD trebuie validat în studii prospective, în care sistemul să fie evaluat în practica medicală, înainte ca diagnosticul să fie cunoscut.
În plus, performanța sa la persoanele fără cancer contează la fel de mult ca identificarea cazurilor reale. În două seturi independente, specificitatea raportată a fost de aproximativ 81% și 88%.
Un rezultat fals pozitiv poate conduce la investigații suplimentare, anxietate și proceduri medicale inutile.
Cercetătorii trebuie să demonstreze nu doar că algoritmul observă modificări subtile, ci și că utilizarea sa contribuie efectiv la diagnostice mai timpurii și la îmbunătățirea supraviețuirii.
REDMOD nu reprezintă, deocamdată, un test clinic standard.
Noutatea cercetării este posibilitatea de a utiliza informații deja prezente în imaginile medicale, dar insuficient exploatate prin interpretarea convențională. Dacă rezultatele vor fi confirmate în studii clinice, tomografiile efectuate din alte motive ar putea deveni o sursă importantă de indicii pentru depistarea precoce a cancerului pancreatic.
Surse:
https://gut.bmj.com/content/early/2026/04/22/gutjnl-2025-337266
Americanii se tem mai mult de Inteligența Artificială decât de cancer