Metoda „deep learning” PANDA, creată de Alibaba's Damo Academy, poate amplifica şi identifica unele caracteristici patologice subtile în imaginile CT simple, dificil de detectat cu ochiul liber. Iniţial, instrumentul PANDA a fost antrenat prin utilizarea unui set de date de la un număr de 3.208 pacienţi dintr-un singur centru.

Potrivit unui studiu publicat în jurnalul ştiinţific Nature Medicine, instrumentul de inteligenţă artificială a atins o sensibilitate de 94,9% şi o specificitate de 100% în cazul unui grup intern de testare alcătuit din 291 de pacienţi de la Institutul pentru Boli Pancreatice din Shanghai.

Modelul a fost ulterior validat pe grupuri externe formate din persoane de la mai multe centre - în total, 5.337 de pacienţi din China şi din Republica Cehă - pe baza tomografiilor CT abdominale. Sensibilitatea şi specificitatea sa au fost de 93,3%, respectiv 98,8%, depăşind performanţele unui radiolog mediu, transmite Agerpres. 

Modelul PANDA a fost utilizat în mediul clinic de peste 500.000 de ori, înregistrându-se doar un rezultat fals pozitiv la un număr de o mie de teste. Conform cercetătorilor, PANDA ar putea deveni un nou instrument pentru screening-ul pe scară largă al cancerului pancreatic.