人工智能可以帮助提高前列腺癌的早期检出率

科学家们希望新的人工智能模型可以添加到现有的NHS计算机程序中，与医生一起使用，以帮助提高癌症检出率

研究表明，人工智能可以像训练有素的放射科医生一样擅长检测前列腺癌。

科学家们希望新的人工智能模型可以添加到NHS现有的计算机程序中，这些程序与医生一起使用，以帮助提高癌症检出率。前列腺癌是全球男性中第二大常见癌症，在英国，大约八分之一的人被诊断患有前列腺癌。

研究发现，深度学习模型在MRI上检测具有临床意义的前列腺癌方面的表现达到了腹部放射科医生的水平。至关重要的是，新程序预测临床显著前列腺癌的存在，而不需要有关病变位置的信息。

前列腺是男性膀胱下方、尿道周围的一个小腺体（图片来源:Getty Images/Science Photo Library RF)

放射科医生通常使用一种结合不同MRI序列的技术来诊断具有临床意义的前列腺癌。结果通过前列腺成像报告和数据系统2.1版表达，这是一种标准化的解释和报告方法。但PI-RADS的病变分类有其局限性。

研究报告的作者、美国明尼苏达州梅奥诊所的高桥直树博士说:“解释前列腺核磁共振成像的结果很困难。经验更丰富的放射科医生往往有更高的诊断能力。”研究人员使用一种叫做梯度加权类激活图的东西来定位肿瘤。在5215例患者的5735次检查中，1514例显示有临床意义的前列腺癌。

研究显示，Grad-CAM持续突出临床显著的前列腺癌病变。Takahashi博士补充说:“我们希望将模型的输出呈现给放射科医生，并评估他们如何使用它进行解释，并将放射科医生和模型的综合表现与放射科医生单独预测临床意义重大的前列腺癌进行比较。”

研究结果发表在《放射学》杂志上。今年5月，英国政府表示，它正在推出各种形式的人工智能项目，这些项目定位癌细胞的速度比医生进入英国国民医疗服务体系(NHS)的每个放疗部门要快2.5倍。