人工智能模型可能為前列腺癌治療帶來更好的結(jié)果

來自加州大學(xué)洛杉磯分校健康中心的研究人員發(fā)現(xiàn)，使用人工智能來幫助繪制前列腺癌組織的邊界，可以大大降低低估前列腺癌程度的風(fēng)險(xiǎn)——這一進(jìn)步有助于確保準(zhǔn)確的診斷、精確的治療計(jì)劃和有效的外科手術(shù)。

通過使用人工智能來幫助繪制癌癥輪廓，研究人員發(fā)現(xiàn)，與醫(yī)生僅使用傳統(tǒng)的臨床成像和血液測(cè)試來預(yù)測(cè)癌癥程度相比，預(yù)測(cè)癌癥大小的準(zhǔn)確性和一致性提高了45倍。該發(fā)現(xiàn)發(fā)表在《泌尿?qū)W雜志》上。

“準(zhǔn)確確定前列腺癌的程度對(duì)治療計(jì)劃至關(guān)重要，因?yàn)椴煌碾A段可能需要不同的方法，如積極監(jiān)測(cè)，手術(shù)，病灶治療，放射治療，激素治療，化療，或這些治療的組合，”研究作者Wayne Brisbane博士說，他是加州大學(xué)洛杉磯分校戴維·格芬醫(yī)學(xué)院的泌尿?qū)W助理教授，也是加州大學(xué)洛杉磯分校健康Jonsson綜合癌癥中心的成員。

評(píng)估前列腺癌的程度是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)，通常需要外科醫(yī)生考慮各種診斷測(cè)試，例如前列腺特異性抗原(PSA)血液測(cè)試、成像測(cè)試如MRI、CT掃描和其他臨床特征，同時(shí)確定癌細(xì)胞的侵襲性。布里斯班指出，醫(yī)生傾向于依賴腫瘤的MRI表現(xiàn)，但前列腺癌的真實(shí)程度可能是“MRI不可見的”，導(dǎo)致醫(yī)生低估了腫瘤的大小。人工智能可以幫助解決這個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題。