С распространением визуализационных исследований и ускорением старения населения значительно возрос уровень выявления опухолей поджелудочной железы. Разные типы опухолей поджелудочной железы существенно различаются по биологическому поведению и прогнозу пациентов, что требует точной диагностики и стратификации риска в клинической практике. В последние годы технологии искусственного интеллекта, такие как радиомика, глубокое обучение и интеграция многомодальных данных, значительно повысили эффективность раннего обнаружения, дифференциации подтипов и оценки прогноза опухолей поджелудочной железы. Представительные системы для ранней диагностики достигают площади под кривой (AUC) выше 0,98, а многомодальные модели ИИ эффективно улучшают прогнозирование персонализированного лечения. Однако недостаток обмена данными и проблемы объяснимости моделей по-прежнему ограничивают их клиническое применение. В будущем необходимо усилить стандартизацию, исследования объяснимости и многоцентровую клиническую валидацию, чтобы продвигать точную диагностику и лечение опухолей поджелудочной железы с помощью ИИ.

Опухоли поджелудочной железы;Искусственный интеллект;Радиомика;Глубокое обучение