前列腺癌是全球男性中最常见的癌症之一。诊断前列腺癌通常涉及在显微镜下检查组织样本，这一过程可能会因不同病理学家对同一样本的解读不一致而产生不同的结果，从而影响患者的治疗。在一些不确定的情况下，会使用额外的免疫组化（IHC）测试，但这会增加成本、时间和实验室工作量。
在卡罗林斯卡学院的一项新论文中，医学流行病学和生物统计学系的博士生尼塔·穆利奇开发并测试了可以帮助病理学家分析数字前列腺活检图像的人工智能（AI）模型。这些AI系统在来自11个国家超过7,000名患者的近10万个活检样本上进行了训练和测试。
你的论文最重要的结果是什么？
“我们发现，我们的AI系统可以检测癌症、评估其严重程度，并减少IHC测试的需求，同时表现与专家病理学家相当。结果显示，即使图像来自不同的医院和扫描仪或代表罕见的组织形态，这些AI模型也能很好地工作，使其适合实际应用。我们的工作使AI更接近日常临床实践，为全球患者提供可靠和准确的前列腺癌诊断。”
你为什么对这个话题感兴趣？
“老实说，这有点运气加上强烈的兴趣。我一直对AI和医学的交叉领域很感兴趣。作为一名计算机工程师，我一直在寻找将我的技能应用于真正能产生影响的领域的方法。我第一次有机会在结直肠癌的AI应用方面工作，这激发了我对数字病理学的兴趣。然后，偶然间，我遇到了这个专注于前列腺癌AI的研究职位，我知道这是正确的下一步。我很感激我选择了它，这是一个非常有回报的旅程。”
你认为未来的研究应该做什么？
“我认为未来的医疗保健应该集中在前瞻性临床试验上，并以负责任、透明和基于证据的方式将AI工具整合到临床工作流程中。不仅仅是创建高性能的模型，还要确保它们是稳健的、可推广的，并被临床医生接受。研究还应优先考虑跨国界和跨机构的合作，以便在多样化的环境中测试AI系统并服务于全球人口。最后，我们需要投资于数字基础设施和培训，使医疗专业人员能够有效地与AI合作。”
博士论文
《迈向临床可靠的前列腺癌病理人工智能》
尼塔·穆利奇。斯德哥尔摩：卡罗林斯卡学院（2025），ISBN: 978-91-8017-592-0。
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