人工智能模型可能对前列腺癌有更好的疗效

　　

加州大学洛杉矶分校健康中心的研究人员发现，使用人工智能来帮助绘制前列腺癌组织的边界，可以显著降低低估前列腺癌程度的风险——这一进步有助于确保准确的诊断、精确的治疗计划和有效的外科手术。

通过使用人工智能辅助癌症轮廓，研究人员发现，与医生仅使用传统的临床成像和血液检查来预测癌症程度相比，预测癌症大小的准确性和一致性要高45倍。

研究结果发表在《泌尿学杂志》上。

“准确确定前列腺癌的程度对治疗计划至关重要，因为不同的阶段可能需要不同的方法，如主动监测、手术、局部治疗、放射治疗、激素治疗、化疗或这些治疗的组合，”研究作者、加州大学洛杉矶分校大卫·格芬医学院泌尿学助理教授、加州大学洛杉矶分校健康约翰逊综合癌症中心成员韦恩·布里斯班博士说。

评估前列腺癌的范围是一项复杂的任务，通常需要外科医生同时考虑各种诊断检查，如前列腺特异性抗原(PSA)血液检查、MRI、CT扫描等成像检查和其他临床特征，以确定癌细胞的侵袭性。

布里斯班指出，医生倾向于依赖肿瘤的MRI外观，但前列腺癌的真实范围可能是“MRI看不见的”，导致医生低估肿瘤的大小。人工智能可以帮助解决这个具有挑战性的问题。

由加州大学洛杉矶分校和Avenda Health的研究人员开发的新人工智能系统已经证明，它比MRI更能确定前列腺癌的边缘，这表明人工智能有潜力帮助改善病灶治疗等微创治疗方法，这是一种相对较新的治疗前列腺癌的方法，旨在消除癌细胞，同时最大限度地减少对周围健康组织的损害。然而，在这项研究之前，以前没有测试过医生手中的人工智能系统的性能特征。

为了评估使用和不使用人工智能软件的医生的癌症轮廓和临床决策，研究人员进行了一项多读者多案例研究，将认知和半腺体轮廓方法与人工智能辅助轮廓进行了比较。

来自不同医院的7名泌尿科医生和3名放射科医生，他们的经验从2年到23年不等，回顾了50例接受前列腺切除术但可能符合局部治疗条件的患者。

每个病例都包括一种称为t2加权MRI的特定类型的MRI扫描图像，以及前列腺和疑似癌症区域的轮廓，以及活检报告。

首先，医生查看图像，并在疑似癌变区域周围手工绘制轮廓，旨在概括所有重要疾病。然后，在等待至少四周后，他们重新检查了相同的病例，这一次使用人工智能软件来帮助他们识别癌症区域。

然后完成了一项分析，以评估每种方法绘制的癌症轮廓的准确性和阴性边缘率(表明是否识别出所有癌组织)。

研究人员发现，当使用传统方法时，医生只有1.6%的时间达到负差值。在人工智能的帮助下，这个数字增加到72.8%。

泌尿外科、外科和生物工程助理副教授、该研究的资深作者希亚姆·纳塔拉扬(Shyam Natarajan)说:“我们看到，人工智能辅助的使用使医生更准确、更一致，这意味着医生在使用人工智能辅助时往往更能达成一致。”

研究小组还发现，人工智能的使用增加了临床医生对单侧癌症患者局灶治疗的建议，并减少了准确肿瘤包封的变化，这有助于降低通常与手术或放射治疗等更积极的治疗相关的副作用的风险。

布里斯班说:“总的来说，在癌症治疗中使用人工智能可以为患者带来更有效和个性化的护理，治疗方法可以更好地根据他们的个人需求量身定制，在对抗疾病方面更成功。”

这项研究的部分资金是由美国国立卫生研究院的国家癌症研究所提供的。