用于在活检切片上诊断前列腺癌的 AI 系统在灵敏度、阳性预测值、特异性和阴性预测值方面均达到了 98% 以上的性能。

该模型由纽约市的 Paige.AI 开发，在耶鲁大学和纪念斯隆凯特琳癌症中心进行的一项研究中得到了展示。现代病理学 于 3 月 29 日发表了这项研究。

该团队由医学博士 David Klimstra 共同领导，他是 Paige.AI 的共同创始人并担任斯隆凯特琳病理学系主任，该团队在癌症中心的数字幻灯片档案中训练了该系统。

他们在耶鲁大学医学部获得的近 1,900 张前列腺组织实验室载玻片上测试了其判断“可疑”或“不可疑”的敏锐度。

耶鲁大学的主要作者 Sudhir Perincheri 医学博士和合著者报告说，该工具 Paige Prostate 识别或排除癌症的敏感性为 97.7%，阳性预测值为 97.9%，特异性为 99.3%，阴性预测值为值 99.2%。

当 AI 出现故障时，原因通常是图像质量不佳。

作者得出结论，该研究的结果“证明了将机器学习算法移植到远离其训练集的机构的可行性，并强调了此类算法作为评估外科病理学实践中前列腺核心活检的强大工作流程工具的潜力。 ”

Sloan Kettering 和 Paige.AI 之前一起上过新闻。这对搭档在 2018 年的亲密关系和潜在的盈利能力引起了媒体的关注。第二年，FDA将Paige.AI 的软件指定为一项突破性技术。