Pancreatic ductal adenocarcinoma is the most common pancreatic cancer. It is characterized by a progressive course or distant metastases in 80%–85% of cases. Despite advances in understanding of pancreatic ductal adenocarcinoma, the disease is consistently linked to poor prognosis due to late diagnosis and limited treatment options in advanced stages. Recently, image processing using artificial intelligence has been introduced for pancreatic ductal adenocarcinoma diagnosis and demonstrated promising results. This review summarizes current scientific data, evaluates the role of artificial intelligence in imaging and early detection of pancreatic ductal adenocarcinoma, and identifies issues that warrant further investigation. The search for publications was conducted using PubMed, Google Scholar, and eLibrary. The following Russian and English search keywords were used: ранняя диагностика рака поджелудочной железы (early diagnosis of pancreatic cancer), искусственный интеллект (artificial intelligence), протоковая аденокарцинома поджелудочной железы (pancreatic ductal adenocarcinoma), медицинская визуализация (medical visualization), наночастицы (nanoparticles), pancreatic cancer, artificial intelligence, early diagnosis pancreatic ductal adenocarcinoma, and pancreatic cancer imaging. Significant progress in early detection of pancreatic ductal adenocarcinoma using artificial intelligence technologies was observed. Current approaches include pre-imaging risk stratification and increased data volume by analyzing electronic medical records. Despite substantial achievements, the clinical implementation of artificial intelligence technologies remains challenging. The use of artificial intelligence along with biomarkers is a promising direction and may enhance theranostics of various malignancies, including pancreatic ductal adenocarcinoma.
Протоковая аденокарцинома поджелудочной железы является наиболее распространённым типом рака поджелудочной железы, который в 80–85% случаев отличается прогрессирующим течением или наличием отдалённых метастатических очагов. Несмотря на успехи в изучении протоковой аденокарциномы поджелудочной железы, она по-прежнему имеет неблагоприятный прогноз ввиду поздней диагностики и ограниченных возможностей лечения на поздних стадиях заболевания. В последние годы применяют обработку изображений с помощью искусственного интеллекта для её диагностики, которая показала многообещающие результаты. В данном обзоре обобщены современные литературные данные и оценена роль искусственного интеллекта в области визуализации и ранней диагностики протоковой аденокарциномы поджелудочной железы, а также выявлены нерешённые вопросы, требующие проведения дальнейших исследований. Поиск публикаций проведён в поисковых системах PubMed, Google Scholar и eLibrary. Его осуществляли с помощью следующих ключевых слов на русском и английском языках: «ранняя диагностика рака поджелудочной железы», «искусственный интеллект», «протоковая аденокарцинома поджелудочной железы», «медицинская визуализация», «наночастицы», «pancreatic cancer», «artificial intelligence», «early diagnosis pancreatic ductal adenocarcinoma», «pancreatic cancer imaging». В области раннего выявления протоковой аденокарциномы поджелудочной железы с помощью технологий искусственного интеллекта наблюдают значительный прогресс. Современные подходы включают стратификацию риска до визуализации и увеличение объёма анализируемых данных с помощью оценки электронных медицинских карт. Несмотря на значительные успехи, внедрение технологий искусственного интеллекта в клиническую практику всё ещё сопряжено с различными проблемами. В свою очередь, их совместное использование с биомаркёрами представляет перспективное направление для дальнейших исследований, способное улучшить тераностику различных злокачественных новообразований, включая протоковую аденокарциному поджелудочной железы.
胰腺导管腺癌是最常见的胰腺癌类型，在80–85%的病例中呈现出进展性病程或伴有远处转移灶。尽管对胰腺导管腺癌的研究已取得一定进展，但由于诊断较晚以及晚期治疗手段有限，该病的预后仍然不良。近年来，人工智能图像处理技术已开始应用于胰腺导管腺癌的诊断，并显示出良好前景。本综述汇总了当前文献资料，分析并评估人工智能在影像学及胰腺导管腺癌早期诊断中的作用，同时指出尚待深入研究的问题。文献检索是在PubMed、Google Scholar和eLibrary等数据库中进行的。文献检索是通过以下俄文和英文关键词进行的：“ранняя диагностика рака поджелудочной железы”（胰腺癌早期诊断）、“искусственный интеллект”（人工智能）、“протоковая аденокарцинома поджелудочной железы”（胰腺导管腺癌）、“медицинская визуализация”（医学影像）、“наночастицы”（纳米颗粒）、“pancreatic cancer”（胰腺癌）、“artificial intelligence”（人工智能）、“early diagnosis pancreatic ductal adenocarcinoma”（胰腺癌早期诊断）、“pancreatic cancer imaging”（胰腺癌影像学检查）。在利用人工智能技术实现胰腺导管腺癌早期识别的研究领域，已取得显著进展。当前方法包括影像前的风险分层，以及通过电子病历评估实现分析数据量的扩大。尽管已取得显著进展，人工智能技术在临床实践中的应用仍面临诸多问题。工智能技术与生物标志物的联合应用构成了一个值得进一步研究的前景方向，有望改善多种恶性肿瘤（包括胰腺导管腺癌）的疗诊一体化水平。