安徽大学，第一单位发Nature Cancer！

背景：前列腺癌诊断主要依赖前列腺特异性抗原（PSA）检测和多参数磁共振成像（mp-MRI），但存在特异性不足、假阳性率高以及活检与术后病理分级差异大等问题。研究目的：开发一种基于人工智能的MRI-PTPCa模型，通过整合mp-MRI和病理数据，实现前列腺癌、临床显著前列腺癌及Gleason分级的非侵入性诊断和预测。结论：MRI-PTPCa模型在多个测试集中表现出色，诊断AUC超过0.978，分级准确率达89.1%，显著优于PSA和PI-RADS，降低了活检依赖和误诊风险，具有临床应用潜力。