研究人员揭示了前沿算法如何优化临床决策，为前列腺癌患者实现早期检测和精准治疗。
近日，由美国布朗大学沃伦·阿尔珀特医学院梁成教授与中国上海交通大学医学院陈睿教授联合领导的研究团队，在《中国医学期刊》在线发表了关于人工智能在前列腺癌诊疗中应用的系统综述。该研究系统梳理了AI技术在病理分级、影像分割、预后预测等环节的突破性进展。
研究指出，传统筛查工具如前列腺特异性抗原（PSA）检测易导致过度诊断，而亚洲前列腺癌人工智能模型通过整合多模态临床参数，可有效减少不必要的活检。在影像分析领域，基于卷积神经网络的Galen Prostate模型不仅优化了格里森分级系统，更通过模糊C均值聚类算法实现MRI影像中肿瘤良恶性的精准区分。ProGNet等AI辅助分割模型可自动识别前列腺癌病灶边界，使诊断效率提升40%。
在治疗管理方面，多模态AI预后模型可预测患者对雄激素剥夺疗法（ADT）的响应，帮助医生制定个性化方案。随机森林模型和虚拟治疗规划系统已实现放疗参数的智能优化，而Survival Quilt算法能提供基于10年生存率的精准预后评估。对于生化复发和淋巴结转移等关键指标，Prostate Cancer Lymph Node Metastasis Detector和XGBoost模型分别实现了92%和88%的检测准确率。
研究特别强调了医疗AI从专用模型向基础模型的转型趋势。这类通用模型可通过海量数据训练实现跨任务诊疗，但同时也面临数据隐私和算法偏见等挑战。陈睿教授指出："随着数据库的完善和法规体系的健全，AI将在前列腺癌精准医疗中发挥革命性作用。"
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