据11月6日（健康日新闻）报道，一项发表于10月24日在线版《JCO Precision Oncology》的研究表明，基于人工智能（AI）的风险分类可以改善局部前列腺癌的预后评估。
来自盐湖城犹他大学的Jonathan David Tward博士及其同事开发了一个临床可用的风险分组系统，该系统利用多模态人工智能（MMAI）模型对局部前列腺癌进行风险分层。分析包括来自八个三期试验的9,787名局部前列腺癌患者，这些患者接受了放射治疗、雄激素剥夺疗法和/或化疗，中位随访时间为7.9年。
研究人员发现，根据国家综合癌症网络（NCCN）风险类别，30.4%的患者为低风险，25.5%为中等风险，44.1%为高风险。而基于MMAI风险分类，43.5%的患者为低风险，34.6%为中等风险，21.8%为高风险，导致1,039名患者（42.0%）被重新分类。尽管MMAI低风险组比NCCN低风险组更大，但两组的10年转移风险相似（NCCN为1.7%，MMAI为3.2%）。对于NCCN高风险患者，总体10年转移风险为16.6%，而MMAI进一步将这一组分为低、中、高风险，转移率分别为3.4%、8.2%和26.3%。
“这种方法旨在防止局部前列腺癌的过度治疗和治疗不足，促进共同决策，”作者写道。
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