美国威斯康星-麦迪逊大学Huang等报告，人工智能(AI)平台能够以高精度和高效率检测、分级和量化前列腺癌，且显著降低人工病理结果间的变异性。[JAMA Netw Open. 2021; 4(11): e2132554. DOI:10.1001/jamanetworkopen.2021.32554]

Gleason分级系统虽然一直是前列腺癌预后最可靠的工具，但其临床应用仍受限。为了明确人工智能(AI)辅助对前列腺癌分级和量化的影响，该项诊断研究于2017年8月2日至2019年12月30日按时间顺序选择了589例接受治疗的活检确诊的前列腺癌男性，共选择并扫描了1000个活检载玻片(每例患者1~2个)以创建数字化的全载玻片图像，用于开发和验证AI平台。所有图像被分为训练集(838帧)和验证集(162帧)，三位经验丰富的泌尿病理学家参与验证。主要观察指标为AI平台检测前列腺癌的准确性。

结果显示，患者平均年龄为63.8岁，活检前平均PSA水平为10.2 ng/mL，总癌症平均体积比为15.4%。AI在斑块像素级别上即可高精度区分前列腺癌与良性前列腺的上皮和基质，受试者工作特征曲线(AUC)下面积为0.92(95%CI 0.88~0.95)。AI与病理学家在斑块像素级别上检出前列腺癌(κ=0.97，95%CI 0.96~0.98)和在全图像级别上对前列腺癌分级(κ=0.98，95%CI 0.96~1.00)的结果几乎完全一致。AI辅助可显著改善前列腺癌分级和量化的一致性。 (编译 王子予)