UCLA 获得 300 万美元拨款开发用于前列腺癌检测的人工智能

UCLA Health Jonsson 综合癌症中心 获得了来自国家癌症研究所的巨额五年 300 万美元拨款。这笔资金旨在推动开发先进的人工智能驱动技术，用于早期检测和预测侵袭性前列腺癌，最终旨在减少不必要的治疗及其 相关的副作用。

追求精准

前列腺癌继续对全球男性构成重大的健康挑战。现有的筛查和评估前列腺癌 风险 的方法往往导致过度诊断和过度治疗。统计数据显示，约 90% 被诊断出患有前列腺癌的患者接受治疗，尽管其中多达 60% 的人可能是主动监测的合适候选人。

这项由放射学、病理学和实验室医学专家 Corey Arnold 教授领导的开创性研究计划，旨在彻底改变我们应对前列腺癌的方式。Arnold 和一个包括 Paul Boutros、Leonard Marks、Anthony Sisk 和 Steven Raman 在内的多学科专业团队计划将各种数据源整合到一个计算模型中。该模型将合并磁共振成像、数字组织学图像、遗传信息和生物标志物，从而更准确地评估患者的癌症状况并预测结果。

向个性化转变

这项雄心勃勃的项目的主要目标是为医疗保健提供者提供更准确的关于他们所处理的前列腺癌性质的见解。医生可以通过区分侵袭性和非侵袭性形式的疾病来制定量身定制和有针对性的治疗方案。这将大大减少不必要的干预措施的需要，并减轻其对患者生活质量的负面影响。

UCLA 计算诊断团队主任 Corey Arnold 对这种方法的影响潜力表示乐观。“我们预计这种方法能够提供更准确的关于癌症性质的信息，帮助医生区分侵袭性和威胁较小的形式。它还将允许制定更个性化和有针对性的治疗方案，减少不必要的干预措施及其对患者生活质量的相关负面影响，”Arnold 表示。

补充 ongoing 努力

这项开创性的研究努力补充了 UCLA 放射学领域更广泛的前列腺癌相关拨款格局。Kyung Sung 和 Holden Wu 等教员在推进这一领域的研究中发挥了重要作用。他们的贡献与通过创新技术和方法改善对前列腺癌的理解和管理的总体目标一致。

通过利用人工智能并整合各种数据源，研究团队旨在为医疗保健提供者提供更精确的工具，以区分侵袭性和非侵袭性形式的疾病。这不仅能够实现更个性化和有效的治疗方案，还可以减少不必要的干预措施给患者带来的负担。在征服前列腺癌的旅程中，这笔拨款代表了向前迈出的重要一步，未来为受此疾病影响的人提供更准确和富有同情心的护理充满了希望。