人工智能模型可能為前列腺癌治療帶來更好的結果

來自加州大學洛杉磯分校健康中心的研究人員發現，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險——這一進步有助于確保準確的診斷、精確的治療計劃和有效的外科手術。

通過使用人工智能來幫助繪制癌癥輪廓，研究人員發現，與醫生僅使用傳統的臨床成像和血液測試來預測癌癥程度相比，預測癌癥大小的準確性和一致性提高了45倍。該發現發表在《泌尿學雜志》上。

“準確確定前列腺癌的程度對治療計劃至關重要，因為不同的階段可能需要不同的方法，如積極監測，手術，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，他是加州大學洛杉磯分校戴維·格芬醫學院的泌尿學助理教授，也是加州大學洛杉磯分校健康Jonsson綜合癌癥中心的成員。

評估前列腺癌的程度是一項復雜的任務，通常需要外科醫生考慮各種診斷測試，例如前列腺特異性抗原(PSA)血液測試、成像測試如MRI、CT掃描和其他臨床特征，同時確定癌細胞的侵襲性。布里斯班指出，醫生傾向于依賴腫瘤的MRI表現，但前列腺癌的真實程度可能是“MRI不可見的”，導致醫生低估了腫瘤的大小。人工智能可以幫助解決這個具有挑戰性的問題。