超越PSA:前列腺癌诊断的未来使用人工智能,新型生物标志物和高级图像技术
Moncef Al Barajraji1, Mathieu Coscarella1, Ilyas Svistakov1
1Department of Urology, Hôpital Universitaire de Bruxelles, Université Libre Bruxelles, 1070 Brussels, Belgium.
Life (Basel, Switzerland)
|October 29, 2025
概括
人工智能 (AI) 和先进的工具显著提高了前列腺癌 (PCa) 诊断的准确性,超越了有限的前列腺特异性抗原 (PSA) 测试. 这些创新提高了风险分层,减少了不必要的活检,以获得更好的患者结果.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 前列腺癌 (PCa) 诊断传统上依赖于前列腺特异性抗原 (PSA) 测试,其特异性低,导致过度诊断和过度治疗.
- 目前PSA查的局限性需要更准确的PCa诊断方法.
- 像人工智能,新型生物标志物和先进成像等新兴技术为增强PCa诊断和风险分层提供了潜力.
研究的目的:
- 对帮助PCa诊断的新工具的当前文献进行全面审查,重点关注人工智能驱动的解释,放射学,基因组分类器,生物标志物和多式联络数据集成.
- 分析与基于AI的PCa诊断技术临床实施相关的技术,监管和道德挑战.
- 根据诊断能力的进步,将基于PSA的传统查的局限性置于背景中.
主要方法:
- 从PubMed和MEDLINE数据库中对同行评审的文章进行叙述性审查.
- 搜索术语包括'前列腺癌','人工智能','机器学习','深度学习','MRI','组织病理学'和'诊断'.
- 文章的选择基于AI辅助诊断工具的相关性,临床实用性和性能指标.
主要成果:
- 人工智能在前列腺多参数MRI (mpMRI) 解释中显示出显著的实用性,包括病变检测和格里森分级,具有很高的准确性和可重复性.
- 人工智能算法提高了病理学家在数字幻灯片评估和PCa自动格莱森分数分级方面的诊断准确性.
- 基因组工具与人工智能相结合,显示出在PCa中量身定制,个性化风险预测的潜力.
结论:
- 综合临床,成像和分子数据的多模式模型优于基于PSA的传统策略,减少了不必要的活检的需要.
- 人工智能驱动,生物标志物支持和图像增强的诊断方法代表了超越PSA为中心的PCa诊断方法的关键演变.
- 这些先进技术的整合有望实现更准确,更有效的PCa诊断和风险分层.
