加州大学旧金山分校放射肿瘤学、医学肿瘤学和泌尿学教授Mack Roach III, MD，讨论了一种多模态人工智能（AI）算法的开发与评估。该算法旨在预测前列腺癌的结果，并在不同种族亚组中表现一致。
根据Roach的说法，这项研究的动机源于前列腺癌领域长期存在的争议：种族在决定结果中的作用。尽管黑人男性前列腺癌的发病率比其他种族群体高出1.5到2倍，但生物学差异是否导致结果差异的问题一直存在广泛争论。
“多年来，关于是否存在固有的生物学因素有不同的看法，因此对我们来说，区分疾病的发病率和诊断后疾病的生物学行为非常重要，”他解释道。
为了应对这一问题，研究人员使用了一个高质量的数据集，这些数据来自前瞻性III期随机临床试验。这些试验确保了统一的治疗方案、患者分层和系统性随访。“这种资源的价值在于，护理质量和资格条件得到了控制，从而避免了治疗质量中的偏差。”Roach说道。重要的是，保险覆盖范围、治疗类型和剂量等变量被标准化，这使得按种族分析结果更加准确。
这一数据集为测试AI是否不仅能提高预后准确性，还能在不同种族群体中保持公平性提供了独特的机会。该AI模型分析了数字化活检切片以及临床特征，如前列腺特异性抗原（PSA）、肿瘤分级和分期，揭示了人类病理学家难以察觉的细微预后指标。
这项研究发表在《JCO临床癌症信息学》上，表明该算法能够准确预测复发和转移等结果，并且没有引入种族偏见。研究结果支持了AI在肿瘤学中的更广泛应用，同时强调了开发公平预测工具时多样化、严格控制数据的重要性。
参考文献：
Roach M 3rd, Zhang J, Mohamad O, et al. 使用多模态人工智能模型评估非洲裔和非非洲裔男性在NRG肿瘤学前列腺癌III期试验中的算法公平性。《JCO临床癌症信息学》。2025；9:e2400284. doi:10.1200/CCI-24-00284
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