영상학 검사의 보급과 인구 고령화 가속화에 따라 췌장 종양의 검출률이 현저히 상승했습니다. 췌장 종양의 다양한 유형은 생물학적 행동과 환자의 예후에서 큰 차이를 보이며, 임상에서는 정확한 진단과 위험 계층화가 절실히 필요합니다. 최근 인공지능(AI) 기술인 영상유전체학, 딥러닝 및 다중오믹스 융합은 췌장 종양의 조기 발견, 아형 구별 및 예후 평가 효능을 크게 향상시켰습니다. 조기 진단을 위한 대표 시스템의 곡선 아래 면적(AUC)은 0.98 이상에 달하고, 다중오믹스 AI 모델도 개인 맞춤 치료 예측을 효과적으로 개선했습니다. 그러나 데이터 공유 부족과 모델 설명 가능성 문제는 여전히 임상 적용을 제한합니다. 앞으로 표준화, 설명 가능성 연구 및 다기관 임상 검증을 강화하여 AI가 췌장 종양의 정밀 진단과 치료를 지원하도록 추진해야 합니다.

췌장 종양;인공지능;영상유전체학;딥러닝