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隨著人工智能等新興技術(shù)的快速發(fā)展，影像學(xué)數(shù)據(jù)與病理學(xué)結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)研究迎來了新的視角，開啟了無創(chuàng)精準(zhǔn)診斷與分級的廣闊前景。近北京大學(xué)第三醫(yī)院泌尿外科張樹棟團隊、南京醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院李杰團隊（江蘇省人民醫(yī)院）、北京友誼醫(yī)院、青島大學(xué)附屬醫(yī)院和上海長征醫(yī)院任善成團隊和安徽大學(xué)邵立智團隊、重慶郵電大學(xué)、清華大學(xué)、香港理工大學(xué)等算法團隊An MRI-Pathology Foundation Model for Non-Invasive Diagnosis and Grading of Prostate Cancer的研究文章。研究團隊針對前列腺癌無創(chuàng)診斷和分級的臨床需求，在多中心真實患者數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上開發(fā)了一個端到端的人工智能（
為實現(xiàn)這一目標(biāo)，研究團隊招募了多個中心的回顧性和前瞻性患者隊列（共5747名患者），并收集了影像學(xué)、病理學(xué)和臨床檢查數(shù)據(jù)。AI模型的評估方法包括時間外部測試、空間外部測試、人口外部測試以及前瞻性測試。為減少圖像序列遺漏、過擬合和儀器差異對結(jié)果的影響，團隊使用了1,296,950對影像數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練，并融合了自監(jiān)督學(xué)習(xí)、任務(wù)多重學(xué)習(xí)、Transformer以及基礎(chǔ)模型遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，以優(yōu)化訓(xùn)練過程。
從臨床應(yīng)用角度來看，MRI-PTPCa作為獨立的診斷和分級工具，能夠有效減少臨床實踐中的觀察者內(nèi)和觀察者間的變異性。該工具可以單獨使用，也可以與PSA聯(lián)合使用，從而解決PSA篩查中較高假陽性率的問題。此外，MRI-PTPCa顯著減輕了PSA灰區(qū)中診斷的模糊性。在臨床顯著前列腺癌（CSPCa）的放射學(xué)評估中，臨床實踐通常更注重靈敏度，而不是特異性，以確保更多患者接受病理級評估，從而減少漏診的風(fēng)險。然而，這種方法可能會導(dǎo)致不必要的針吸活檢，增加醫(yī)療資源的負擔(dān)并導(dǎo)致醫(yī)源性損傷。MRI-PTPCa顯著提高了特異性，同時保持較高的靈敏度，減少了近90%的過度診斷CSPCa的病例。此外，該模型為PI-RADS評分為3的患者提供了可靠的診斷支持，減少了針吸活檢后的升降級率，這對于涉及飽和活檢、MRI靶向活檢、融合活檢等增強評估方法的臨床評估尤為重要。
圖3MRI-PTPCa能夠有效減少臨床實踐中的觀察者內(nèi)和觀察者間的變異性
MRI-PTPCa在多個臨床應(yīng)用場景中表現(xiàn)出巨大的潛力。研究團隊還評估了不同經(jīng)驗水平的放射科醫(yī)生，探討AI輔助診斷對臨床工作的影響。無論作為平行系統(tǒng)還是預(yù)警系統(tǒng)，MRI-PTPCa都能有效提高非侵入性評估的準(zhǔn)確性和效率。盡管放射科醫(yī)生對AI的接受度存在差異，但所有參與者在整合MRI-PTPCa后，都展現(xiàn)出了性能的提升。尤其是初級放射科醫(yī)生，相較于高級放射科醫(yī)生，表現(xiàn)出更高的AI接受度，并在診斷準(zhǔn)確性和效率上取得顯著進展。作為獨立系統(tǒng)，MRI-PTPCa在回顧性和前瞻性測試中的表現(xiàn)均超越了放射科醫(yī)生的基線水平。
盡管AI預(yù)測模型在倫理和法律方面依然面臨挑戰(zhàn)，但MRI-PTPCa展現(xiàn)了其在臨床實踐中的巨大潛力。無論作為獨立診斷工具還是輔助系統(tǒng)，它為提高診斷性能提供了有力的解決方案。這些發(fā)現(xiàn)為AI在臨床實踐中的分階段實施提供了有力的支持，展示了其靈活性，并增強了AI向臨床轉(zhuǎn)化的信心。
