Com a popularização dos exames de imagem e o acelerado envelhecimento da população, a taxa de detecção de tumores pancreáticos aumentou significativamente. Os diferentes tipos de tumores pancreáticos apresentam grandes diferenças no comportamento biológico e no prognóstico dos pacientes, exigindo diagnóstico preciso e estratificação de risco na clínica. Nos últimos anos, tecnologias de inteligência artificial, como radiômica, aprendizado profundo e fusão multiômica, melhoraram significativamente a detecção precoce, a diferenciação de subtipos e a avaliação do prognóstico dos tumores pancreáticos. Os sistemas representativos para diagnóstico precoce alcançam uma área sob a curva (AUC) superior a 0,98, e modelos de IA multiômicos também melhoraram eficazmente a previsão do tratamento individualizado. No entanto, a insuficiente troca de dados e a interpretabilidade dos modelos ainda limitam sua aplicação clínica. No futuro, deve-se fortalecer a padronização, a pesquisa em interpretabilidade e a validação clínica multicêntrica para promover o diagnóstico e tratamento preciso de tumores pancreáticos assistidos por IA.

Tumores pancreáticos;Inteligência artificial;Radiômica;Aprendizado profundo