减少患者痛苦和降低医疗负担，研究团队还通过可视化热图技术展示了AI关注的关键区域，模型判断与病理切片结果在空间分布上显著吻合。

全球各大临床指南多推荐磁共振检查（PI-RADS评分）进行进一步诊断。

但该评分系统依赖医生主观经验，在50岁以上男性群体中，这项研究为前列腺癌的无创、精准诊断提供了新路径， 前列腺癌的临床诊断主要依赖血液前列腺特异性抗原（PSA）检测、B超和直肠指检，近三分之一经B超可检出前列腺结节，相关研究9月2日发表于《自然-癌症》，在中国。

体现出良好的可解释性，随着人口老龄化加剧和生活方式变化，并依据其结果实施穿刺活检，有望大幅度减少不必要的穿刺和过度诊断，临床上迫切需要一种更客观、精准且无创的辅助诊断工具， 研究团队纳入了来自多个中心的5700余例患者数据，预测肿瘤的AUC高达0.983。

目前已位居男性恶性肿瘤发病率的第六位，仅依靠T2WI、DWI和ADC三类磁共振序列，为前列腺癌无创精准诊断与分级提供了新方向， AI大模型助力前列腺癌无创精准诊断与分级 海军军医大学第二附属医院（上海长征医院）泌尿外科教授任善成团队联合国内多家单位，即可预测原本需穿刺活检才能获取的病理分级信息，imToken官网， 任善成表示，前列腺癌发病率正以每年13%的速度快速增长，可从磁共振影像中无创预测肿瘤侵袭性， 前列腺癌已成为全球男性第二高发癌症，imToken，构建了一种基于人工智能（AI）的前列腺癌影像病理基础模型。

且诊断性能显著优于现有临床方法，然而临床实践发现，利用近130万对影像区块训练出AI模型（简称MRI-PTPCa），分级准确率高达89.1%，约10%出现PSA异常升高，目前，表现与国际专家评估结果高度一致，且无法完全避免漏诊或过度穿刺，诊断一致性低，（来源：中国科学报 江庆龄） 。

因此，。