自动化MRI系统用于临床显著的前列腺癌检测,开发验证和现实世界的实施
Hanchang Wu1, Fang Liu1, Qingsong Yang2
1Department of Radiology, Changhai Hospital, Naval Medical University, Shanghai, China.
Nature communications
|November 23, 2025
概括
自动化MRI工具 (ProAI) 提高了前列腺癌检测的准确性和一致性,与PI-RADS评分相当. 这种人工智能决策辅助器减少了放射科医生的工作量和阅读时间,增强了前列腺癌护理途径.
科学领域:
- 放射学 放射学是一门学科.
- 人工智能的人工智能
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 前列腺MRI对于检测临床显著前列腺癌 (csPCa) 至关重要.
- 在前列腺MRI解释中,PI-RADS得分变化阻碍了可重现性和效率.
- 需要标准化,自动化工具来改善csPCa的检测和报告.
研究的目的:
- 开发和验证基于MRI的自动化决策辅助工具 (ProAI),用于估计患者水平的CSPCa风险.
- 在准确性和一致性方面,评估ProAI与PI-RADS评分的性能.
- 评估ProAI对临床工作流程的影响,包括放射科医生的准确性,阅读时间和工作量.
主要方法:
- 使用来自多个中心和公共数据集的7849项检查的双参数MRI数据开发和验证ProAI.
- 对ProAI的诊断性能 (AUC) 与PI-RADS评分进行比较分析.
- 多个阅读器,多个案例研究,以评估ProAI对临床医生的准确性和阅读时间的影响.
- 展望实施研究,以评估现实世界的绩效和工作量减少.
主要成果:
- ProAI获得了0.93的外部测试AUC,与PI-RADS可比,并改善了病例间的一致性.
- 在ProAI的帮助下,临床准确性从0.80增加到0.86,同时减少了阅读时间.
- 未来的实施保持了业绩 (AUC 0.92),并导致放射学工作量减少32%.
- 在TCIA队列中,ProAI显示了可概括的性能 (AUC 0.83).
结论:
- 基于MRI的自动化决策辅助器 (ProAI) 可以标准化前列腺癌报告并提高诊断准确性.
- ProAI提高了读者之间的一致性,并减少了放射科医生的工作量,优化了前列腺癌护理途径.
- 这种人工智能工具显示出在前列腺癌诊断中广泛临床采用的潜力.
