一、导言
随着医学技术的不断进步，人工智能（AI）在医疗领域的应用日益广泛，尤其在前列腺癌的诊断、治疗和管理中展现出巨大潜力。2024年，由美国布朗大学程亮（Liang Cheng, M.D., M.S.）教授发表在ASCO Educational Book（美国临床肿瘤学会教育书籍）中的一篇题为“Applications of Artificial Intelligence in Prostate Cancer Care: A Path to Enhanced Efficiency and Outcomes” 综述，深入探讨了AI在前列腺癌诊疗全过程中的应用，并展望了其在未来医疗中的重要角色。
二、前列腺癌诊疗新纪元
前列腺癌作为美国男性癌症死亡的第二大原因，其发病率预计将从2020年的140万例增长到2040年的290万例。面对这一挑战，传统的成像技术、手术和雄激素剥夺疗法已逐渐被先进的成像技术、精准诊断、基因组学和靶向治疗所取代。AI的加入，尤其是大型语言模型（LLMs）的应用，为前列腺癌的早期发现、风险分层、治疗决策和预后评估带来了新的机遇。
1.早期筛查与诊断 前列腺癌的早期筛查和准确诊断对于提高治愈率和改善长期预后至关重要。AI技术，尤其是深度学习模型，在分析磁共振成像（MRI）和病理数据方面表现出色，能够提高前列腺癌检测的特异性和标准化诊断原则，降低不必要的活检风险。例如，Paige Prostate系统通过深度学习技术，成为首个获得美国FDA批准用于核心针吸活检中自动检测前列腺癌的AI系统。
2.风险分层与治疗决策 对于局部前列腺癌患者，AI辅助的风险分层能够根据患者的具体情况，如PSA水平、Gleason分级等，提供更精确的治疗建议。多模态深度学习架构能够整合数字病理图像和临床数据，预测患者的长期临床结果，从而指导治疗选择。
3.转移性前列腺癌的管理 转移性或晚期前列腺癌的诊断是患者治疗历程中的关键转折点。AI技术在这一阶段的应用包括疾病体积评估、风险分层、治疗选择、准确识别去势抵抗状态以及临床决策支持。通过计算机视觉算法辅助放射科医生检测和量化转移负荷，以及通过自然语言处理（NLP）技术从临床文本中识别和预测患者的转移状态。
4.临床试验和药物开发 AI技术在临床试验设计、患者匹配、数据收集和管理以及生物标志物发现等方面发挥着重要作用。此外，AI在药物发现领域也展现出巨大潜力，通过分析多组学数据和药物反应，预测药物候选物的吸收、分布、代谢、排泄和毒性（ADMET）特性。通过分析大量数据，AI有助于识别潜在的药物靶点，预测药物反应，并加速新药的发现和开发过程。
5.前列腺癌生化复发 生化复发（BCR）是前列腺癌治疗后PSA水平升高但无影像学疾病进展的阶段。AI方法正在被测试以改善BCR患者的风险分层和治疗决策，预测疾病进展和转移的风险。
三、临床实践的挑战与未来方向
尽管AI在前列腺癌诊疗中的应用前景广阔，但它也面临着伦理、法律、监管和技术方面的挑战。保护患者数据隐私、管理AI系统可能出现的错误或偏见、提高AI模型的透明度和适应性是实现AI在临床实践中成功的关键。此外，AI模型的有效性高度依赖于训练数据的质量和多样性。解决这些挑战需要包括提高数据质量、增强模型透明度和建立AI使用的稳健标准和伦理框架在内的全面方法。
四、结语
AI技术在前列腺癌诊疗中的应用正迅速发展，从早期诊断到个性化治疗，再到临床试验设计和药物开发，AI展现出提升效率和改善患者结果的巨大潜力。随着技术的进步和挑战的克服，未来AI与临床专家的协作将在前列腺癌诊疗中变得越来越重要，为患者提供更准确、更个性化的治疗方案。
参考文献：Riaz, I. B., Harmon, S., Chen, Z., Naqvi, S. A. A., & Cheng, L. (2024). Applications of Artificial Intelligence in Prostate Cancer Care: A Path to Enhanced Efficiency and Outcomes. American Society of Clinical Oncology Educational Book, 44(3), e438516.
