据美国癌症协会称，前列腺癌是美国男性中仅次于皮肤癌的第二大常见癌症。尽管医疗进步有所改善前列腺癌诊断区分低危和高危疾病的治疗仍然是一个挑战。
为了解决这个问题，纽约西奈山和洛杉矶南加州大学的研究人员一直在研究一种能更准确地识别低风险和高风险前列腺癌的工具。该工具结合了机器学习和无线电技术，后者使用算法从医学图像中提取数据。
评估前列腺癌风险的标准方法包括检测前列腺病变的复杂类型的磁共振成像（MRI），以及用于对病变进行分类的前列腺成像报告和数据系统。但是不同的放射科医生对评分系统的解释是不同的，不能区分中恶性肿瘤的级别，这可能导致结果不清楚。
洛杉矶和纽约的研究人员在发表于科学报告，研究人员可以利用这个工具对前列腺癌进行分类，具有更高的敏感性和更大的预测价值。
来源：科学报告