AI辅助MRI诊断显著提升前列腺癌检出率：一项多中心诊断性研究

来自国际前列腺影像-癌症AI联盟(PI-CAI)的研究人员，针对MRI诊断临床显著前列腺癌(csPCa)的准确性难题，开展了一项涉及61名医师的多中心研究。结果显示：AI辅助使受试者工作特征曲线下面积(AUC)提升3.3%(P<0.001)，敏感性和特异性分别提高2.5%和3.4%，尤其对非专家医师改善更显著，为AI在放射科工作流程中的应用提供了实证依据。

　　

这项开创性研究揭示了人工智能(AI)如何变革前列腺癌诊断格局。来自17个国家53个中心的61名放射科医师(含34名专家和27名非专家)参与了一项精心设计的对照实验，他们分别采用传统方式和AI辅助系统解读360例疑似前列腺癌患者的双参数磁共振成像(bpMRI)数据。

研究团队采用国际前列腺影像报告和数据系统(PI-RADS)进行标准化评估，结果显示AI的介入使诊断效能显著提升：曲线下面积(AUC)从0.882飙升至0.916，这意味着AI能更精准区分良恶性病变。特别值得注意的是，在PI-RADS≥3的临界值时，敏感性达到惊人的96.8%(提升2.5%)，特异性也突破50%大关(提升3.4%)。

技术层面，研究采用的AI系统经过420例荷兰患者数据校准，可生成1-10分的病灶检测热图。最终的360例测试集包含122例经病理证实的临床显著前列腺癌(csPCa)病例，验证了该系统的普适性。有趣的是，数据分析显示非专家医师从AI辅助中获益更多，这暗示AI可能成为弥合诊断水平差距的有效工具。

研究者强调，虽然这项横跨荷兰和挪威多中心的研究取得了突破性成果，但AI在真实临床环境中的长期效益仍需前瞻性研究验证。这项发表在权威期刊的成果，为AI赋能精准医疗提供了令人信服的证据链。