深度解析医学证据，DeepEvidence为你支撑决策 胰腺癌是全球恶性程度最高的肿瘤之一，术后复发率超过 80%，5 年生存率仅为 13%，精准的术前治疗决策是改善患者预后的核心关键。根据 NCCN 指南，手术切除是目前唯一可能治愈胰腺癌的手段，而血管侵犯状态直接决定肿瘤可切除性及血管重建的必要性。然而，传统基于 CT 影像的评估高度依赖放射科医生的主观经验，难以区分肿瘤真性侵犯与单纯压迫导致的血管狭窄等视觉相似但病理本质不同的情况，且不同医生间评估一致性差，过高或过低评估都会严重影响患者生存获益，这一临床痛点长期制约着胰腺癌精准诊疗的发展。 为解决这一未被满足的临床需求，上海交通大学与中山大学等 6 家国内顶尖医疗中心联合开展了一项回顾性多中心研究，开发出以临床医生为中心的人工智能方法 CRVIA。该方法创新性地将临床专业知识编码为 “侵袭组学” 特征，系统量化血管边界清晰度、肿瘤 - 血管接触关系、形态学改变及血栓存在等 4 项核心影像学征象，并通过因果增强图神经网络模拟临床医生的多证据关联逻辑与分层诊断路径，实现了基于常规静脉期 CT 影像的自动化、可解释性血管侵犯评估。研究团