根据美国癌症协会(American cancer Society)的数据，前列腺癌是美国男性第二大常见癌症，仅次于皮肤癌。尽管医学进步了前列腺癌的诊断而治疗方面，如何区分低危和高危疾病仍然是一个挑战。
为了解决这个问题，纽约西奈山和洛杉矶南加州大学的研究人员一直在研究一种工具，它可以更准确地识别低风险和高风险的前列腺癌。该工具结合了机器学习和radiomics，后者使用算法从医学图像中提取数据。
评估前列腺癌风险的标准方法包括检测前列腺病变的精密磁共振成像(MRI)，以及用于对前列腺病变进行分类的评分系统前列腺成像报告和数据系统。但不同的放射科医生对评分系统的理解不同，无法区分中间和恶性肿瘤水平，这可能导致结果不明确。
洛杉矶和纽约的研究人员在发表于《纽约时报》的分析报告中提出了上述建议科学报告他说，研究人员可以利用这个工具对前列腺癌进行分类，具有更高的敏感性和更大的预测价值。
来自:科学报告