前列腺癌
一项研究表明，AI模型可优于传统方法，帮助估计前列腺癌的范围并定义焦点治疗的肿瘤边缘。这项研究使用了磁共振成像（MRI）技术，但作者指出MRI技术可能会低估癌症的真实大小和范围。研究人员对50名接受根治性前列腺切除术的中风险癌症患者的多模态成像和活检数据进行了回顾性研究，发现AI工具能够更准确地预测肿瘤边缘。
研究人员开发了一种精准医学方法，可以帮助区分由于与癌症无关的遗传因素引起的前列腺特异性抗原（PSA）的正常变异，从而提高前列腺癌筛查的准确性。这种定制方法试图解决PSA筛查造成的过度诊断和过度治疗的问题。
UPMC与Ibex Medical Analytics合作，采用AI技术Galena Prostate支持病理学家诊断前列腺癌。这项数字化的诊断工具旨在提高癌症诊断的质量和周转时间。
韩国医疗AI开发商Deep Bio将在五家本地医院部署其前列腺癌诊断支持软件，以支持病理学家在肿瘤严重程度确定、诊断确认和研究方面的工作。该软件使用深度学习技术分析前列腺穿刺活检的全切片图像，并自动分类前列腺癌的严重程度。
Hackensack Meridian Health将利用Google Cloud的新发布的医学成像套件来提高其基于图像的临床诊断能力，构建AI算法以预测前列腺癌患者的转移，从而拯救更多生命。
Avenda Health获得美国FDA研究设备豁免（IDE）来结合AI辅助和深度学习技术的FocalPoint系统，以在治疗前列腺癌方面显示出优越性。
